【課題】撮像画像中の対象物の追跡をより確実に行うことを可能にする。
【解決手段】テンプレートマッチングが成功して先行車両の追跡が継続されるごとに、新規追跡画像を重ねて合成していくことで新たに合成画像を生成していくとともに、新たに合成画像を生成する場合には、過去合成画像に追跡の継続回数に応じた重みを付けながら、新規追跡画像を重ねてさらに合成していく画像重畳合成部２５と、画像重畳合成部２５で生成された合成画像に対してエッジ検出を行って、先行車両の端部の位置を決定する車両端決定部２７と、車両端決定部２７で決定した端部の位置をもとに、テンプレートを更新するテンプレート更新部２８とを備え、テンプレートを更新した場合は、更新後のテンプレートとのテンプレートマッチングを繰り返すことで先行車両の追跡を行う。 （もっと読む）

【課題】給電装置と充電器とが接近した場合においても、給電装置と充電器との位置合わせをする際の案内を行うこと。
【解決手段】車載用表示装置１００は、地上の給電装置より非接触方式で車載蓄電池を充電する充電器を有する車輌に搭載される。カメラ１０１は、車輌の周囲の画像を撮影する。給電装置位置検出部１０２は、カメラにより撮影した周囲の画像における給電装置の相対位置を検出する。表示部１０５は、充電器の絶対位置及び給電装置位置検出部１０２により検出した給電装置の相対位置を、カメラ１０１により撮影した画像と共に一画面に表示する。 （もっと読む）

【課題】軽い負荷で画像をトラッキングすることができるようにする。
【解決手段】トラッキングの対象であるオブジェクトを含む対象画像と、所定のフレームの対象画像と比較される比較領域の画像である比較画像との、第１の特徴量のマッチング度と第２の特徴量のマッチング度を所定の混合率で混合して得られる信頼度の、混合率を変化させた場合の和で表される評価値が計算され、評価値が最大になるときの混合率が求められる。評価値が最大になるときの混合率が設定された信頼度に基づいて対象画像に対応する画像が検出される。 （もっと読む）

【課題】 異常パターン発見のための方法、システム及び製造物品を提供する。
【解決手段】 複数の異なるグリッドに分割されたビデオ・データ画像フィールドにおいてオブジェクトの移動の軌跡が追跡される。ビデオ・データから軌跡に関する大域的画像特徴を抽出し、これを学習軌跡モデルと比較して、学習軌跡モデルへの適合性の関数として大域的異常検出信頼度判定値を生成する。また、オブジェクト軌跡を含む画像フィールド・グリッドの各々についての局所的画像特徴を抽出し、これをグリッドについての学習特徴モデルと比較して、グリッドの学習特徴モデルへの適合性の関数として各々のグリッドについての局所的異常検出信頼度判定値を生成する。大域的異常検出信頼度判定値をグリッドについての局所的異常検出信頼度判定値に融合させて、追跡されるオブジェクトに関する融合異常判定とする。 （もっと読む）

【課題】追跡対象の追随性と処理速度の高速化を両立できる対象物追跡装置を実現する。
【解決手段】この物体追跡装置は、第１フレームにおいて対象物の詳細輪郭モデルを生成する詳細輪郭モデル生成部３０と、第２フレームにおいて複数の探索位置を設定する探索位置設定部３１と、上記複数の探索位置の各々において上記詳細輪郭モデルからラフ輪郭モデルを生成するラフ輪郭モデル生成部３２と、上記ラフ輪郭モデルの上記詳細輪郭モデルに対する尤度を判定する尤度判定部３３と、上記尤度判定部３３により判定された尤度に基づいて、上記複数の探索位置の中から探索位置を絞り込む探索位置絞込部３４と、上記探索位置絞込部により絞り込まれた探索位置の中から、上記第２フレームにおける上記対象物の位置を特定する対象物位置特定部３６とを備える。 （もっと読む）

【課題】複数の遮蔽物が重なり合って見える環境であっても、安定した物体追跡を可能にすることを目的とする。
【解決手段】画像から追跡対象を検出し、追跡する情報処理装置であって、追跡対象を検出できなかった場合に追跡対象が物体によって遮蔽されたか否かを判定する判定手段と、判定手段で追跡対象が物体によって遮蔽されたと判定された場合、画像より物体の領域と、物体と重複する物体の領域と、を抽出する抽出手段と、抽出手段で抽出された領域を関連付け、関連付けた領域に基づいて、次に追跡対象が現れる領域を設定する設定手段と、を有することによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】画像内の物体を安定して追尾すること。
【解決手段】画像処理装置１００は、追尾対象となる物体の複数の部分テンプレートと、テンプレート画像とを比較して、領域毎の相関値を算出する。画像処理装置１００は、相関値に基づいて、部分テンプレートに類似する画像領域を仮説領域として抽出する。画像処理装置１００は、複数の仮説領域を重複しないように組み合わせた全体仮説を生成し、相関値や誤差を基にして、全体仮説の評価値を算出する。画像処理装置１００は、評価値を基にして、複数の全体仮説から最適な全体仮説を判定する。 （もっと読む）

【課題】オブジェクトを追跡する際に、オブジェクトの位置推定の精度を向上させる。
【解決手段】位置予測手段１４は、２以上のフレーム画像間のオブジェクトの動きに基づいて、処理対象のフレーム画像におけるオブジェクトの位置を予測する。位置マップ生成手段１５は、予測された位置の周辺の複数の位置とオブジェクトの存在確率を示す値との対応関係を位置マップとして生成する。特徴量計算手段１６は、予測された位置の近傍の複数の位置のそれぞれでオブジェクトらしさを示す特徴量を計算し、アピアランスマップを生成する。位置推定手段１７は、位置マップとアピアランスマップとを組み合わせ、処理対象のフレーム画像におけるオブジェクトの位置を推定する。 （もっと読む）

【課題】 撮影画像中の表示枠を切り出した切出し画像を生成する画像処理装置において、切出し画像を観察しているユーザに与える、表示枠の変動によるストレスを軽減できる画像処理装置を提供する。
【解決手段】 画像処理装置１００は、撮影により画像を生成する画像生成部１０１と、画像中の移動体を囲む領域を検出枠として検出する人物検出部１０２と、検出枠の位置の履歴に基づいて、位置が振れないように、検出枠に対応する表示枠を決定する表示枠中心位置決定部１０７と、表示枠中心位置決定部１０７にて決定された表示枠の切出し画像を生成する切出し画像生成部１１０とを備えている。 （もっと読む）

【課題】様々なシーンで画像内における被写体位置を特定する。
【解決手段】対象画像に基づいて輝度画像と色差画像とを生成する輝度画像・色差画像生成手段と、生成された輝度画像と色差画像から被写体を含む被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、それぞれから抽出された被写体領域内の画素の画素値に基づいて代表値を算出する代表値算出手段と、被写体領域内の各画素の画素値から算出された代表値を減算して、それぞれに対応する差分画像を作成する差分画像生成手段と、生成された差分画像を２値化する２値化手段と、それぞれの２値化画像を合成する合成手段と、合成画像を複数に区分して、各区分画像内から白画素の塊をマスクとして抽出するマスク抽出手段と、抽出されたマスクが被写体を示すマスクである可能性を示す評価値を算出する評価値算出手段と、算出された評価値に基づいて、対象画像内における被写体を特定する被写体特定手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】色の検出／および分類を必要とする種々の用途に対して用いられる画像処理方法を提供する。
【解決手段】センサによって取得された画像を受け取る際に、試験用表面の反射率スペクトルを試験用目標のセットの反射率スペクトルの線形組合わせに分解し、この分解において計算された係数ベクトルが試験用表面に対する画像センサの応答を予測するために用いられ、複数のそのような予測応答が人間の皮膚の色調の検出を含んでいる。 （もっと読む）

【課題】関心物体のフレームアウトを防ぐようにユーザを誘導する画像を作成する。
【解決手段】画像処理装置１１０は、画像データＤを入力する。関心物体検出部１１２は、画像データＤが表す画像における、関心物体の位置を特定する。フレームアウト確度判定部１１４は、関心物体検出部１１２が特定した関心物体の位置に基づいて、表示部１２６に表示させる画像の画像範囲から、関心物体がフレームアウトする確度と、フレームアウトする方向を算出する。変更値決定部１１６は、フレームアウト確度判定部１１４が算出したフレームアウトする確度及び方向に基づいて、画像データＤが表す画像中の変更を施す領域である処理領域と、処理領域に施す変更とを決定する。表示画像処理部１１８は、変更値決定部１１６が決定した処理領域と処理領域に施す変更とに基づいて、画像データＤが表す画像の処理領域に変更処理を施し、変更画像データＤ´を生成する。 （もっと読む）

【課題】時系列の画像フレーム中の物体の追尾について、安定な追尾結果を得て、追尾の成功率を高める。
【解決手段】画像入力する画像入力手段と、入力した時系列の画像フレームから初期追尾対象領域の指定を受け付ける指定手段と、画像フレーム内で対象とする領域における所定の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、初期追尾対象領域のサイズを変化させて、該変化させた領域から抽出された特徴量が追尾を成功させる所定の条件を満たす領域を新たな初期追尾対象領域として探索する第１の探索手段と、時系列の次の画像フレームにおいて、新たな初期追尾対象領域に類似する領域を追尾結果領域として探索する第２の探索手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】監視空間内の移動物体を時刻毎に生成した複数の予測位置に基づいて追跡する装置において、監視空間内の障害物の領域に設定された予測位置を画一的に排除すると物体位置の判定精度が劣化する。
【解決手段】ペナルティ設定部５０は、障害領域に対応して障害物の高さに応じたペナルティ値を設定する。物体位置判定部５３は、各予測位置に対応して画像から抽出される移動物体の特徴量に応じた評価値を算出し、当該評価値に基づいて物体位置を判定する。当該判定に際して、物体位置判定部５３は各予測位置の評価値を当該位置でのペナルティ値に応じて低める補正を行う。 （もっと読む）

【課題】監視空間内の移動物体を監視画像上にて追跡する装置において、複数の移動物体が接近した場合に取り違えを防止する処理を適切に行うことが容易ではない。
【解決手段】位置予測部５１は複数の物体について現時刻における候補位置を過去位置から予測する。存在度算出部５２は、注目物体に対して、複数の物体のうち当該注目物体を除いた他物体の候補位置の分布範囲に当該他物体の存在蓋然性を表す存在度を設定する。物体位置判定部５３は、注目時刻の画像と、物体の画像特徴を抽出するための参照情報との対比により当該画像において注目物体の候補位置と対応する部分から注目物体の画像特徴が抽出される度合いに応じた評価値を当該候補位置に設定された存在度に応じて低めて算出し、当該候補位置の評価値から当該注目物体の移動先位置を判定する。 （もっと読む）

【課題】 顔認識の精度を向上させることができる撮像装置及びそのプログラムを実現する。
【解決手段】 人用の顔検出モードが設定されているか判断し（Ｓ３１）、人用の顔検出モードが設定されていると判断すると、２次元の顔検出処理により人の顔を検出する処理を行う（Ｓ３２）。そして、該２次元の顔検出処理により人の顔がないと判断すると、３次元の顔検出処理により人の顔を検出する処理を行う（Ｓ３５、Ｓ３６）。一方、動物用の顔検出モードが設定されている場合は、３次元の顔検出処理により該設定されている検出モードの動物の種類の顔を検出する処理を行う（Ｓ３６）。 （もっと読む）

【課題】比較的簡単な構成で、人の存在の有無の検知精度の向上と、人の存在の有無を検知する処理速度の向上とを両立可能な照明制御システムを提供する。
【解決手段】撮像デバイス１と該撮像デバイス１による画像を画像処理することにより人の存在を検知して検知信号を出力する画像処理部２とを備えた人検知センサ部５と、該人検知センサ部５からの検知信号に基づいて照明光を制御する制御部６とを有する照明制御システム１０であり、画像処理部２は、上記画像の所定の範囲全体において人の存在を検知する第１の画像処理と、所定の範囲全体を複数の異なる特定の範囲に分割して当該特定の範囲ごとに人の存在を検知した回数を所定の時間の間において計数し、上記所定の時間の経過後は、上記所定の範囲全体よりも狭く、且つ上記計数された頻度が所定の頻度を超えた上記特定の範囲に対して人の存在を検知する第２の画像処理とを行う。 （もっと読む）

【課題】ジェスチャーの認識精度を向上する。
【解決手段】撮像した対象の動作に基づくジェスチャーを認識するジェスチャー認識装置において、ジェスチャーの認識条件を設定する認識条件設定部と、撮像された画像を複数の領域に分割した分割領域毎に、分割領域内の各画素の輝度の変化量に基づいて動き量を検出する動き量検出部と、動き量検出部により検出された動き量が所定の閾値以上である分割領域を動き領域として検出する動き領域検出部と、動き領域検出部により検出された動き領域からジェスチャーの認識に採用すべき分割領域である特定領域を検出する特定領域検出部と、少なくとも、特定領域検出部により検出された特定領域と、認識条件設定部により設定されたジェスチャーの認識条件とに基づいて、ジェスチャーを認識するジェスチャー認識部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】領域情報の変更に対するユーザの作業負担を軽減することができるようにする。
【解決手段】背景画像更新部１７は、画像取得部１１で取得された画像を用いて、背景画像を逐次更新し、更新された最新の背景画像と、その所定時間前の背景画像とを背景画像保存部１８に保存させる。領域情報変化判定部１９は、最新の背景画像と、その所定時間前の背景画像とを比較し、比較結果に応じて背景画像のなかの所定の領域を示す領域情報を更新する。本発明は、例えば、監視カメラで撮像された画像を用いた監視装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】従来のシステムにおいて見られるマーカの識別及びトラッキングに関する深刻な問題を解決する。
【解決手段】ターゲットの動きを撮影する。一つの方法は：複数の１次マーカをターゲットに取り付けるステップと；少なくとも一つの２次マーカをターゲットに取り付けるステップと；複数の１次マーカデータポイントを、各１次マーカデータポイントが複数の１次マーカの一つの１次マーカに対応するように撮影するステップと；少なくとも一つの２次マーカ跡を、各マーカ跡が前記少なくとも一つの２次マーカの各２次マーカに対応し、かつ各マーカ跡によって各２次マーカを固有に特定する形で撮影するステップと；そして複数の１次マーカを、前記少なくとも一つの２次マーカ跡を使用して特定するステップと、を含む。 （もっと読む）