【課題】物体表面に形成される画像に基づくランダム性を利用して識別対象の物体のパターンと照合すべきパターンの数を絞り込む。
【解決手段】それぞれ表面に固有のパターンを有し、表面に画像が形成された複数の物体ごとの撮像画像を取得し、複数の物体ごとに、当該物体について取得された撮像画像における、当該物体に形成された画像に基づく特徴に応じて、当該物体を複数の分類のいずれかに分類し、複数の物体ごとに、当該物体の識別情報と、当該物体の表面が有するパターンを示すパターン画像と、当該物体の分類とを関連付けて登録し、複数の物体のうちの１つの対象物体を撮像した対象物体撮像画像に基づいて、当該対象物体の分類の候補を取得し、取得された分類に関連付けて登録されたパターン画像を取得し、取得されたパターン画像のうち、対象物体撮像画像と照合したパターン画像に関連付けられた識別情報を、対象物体の識別情報として特定する。 （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】認識対象や撮影条件が変化する場合に、比較的、登録データ量が少なくても高精度に認識することを目的とする。
【解決手段】各カテゴリの画像を複数枚入力して当該カテゴリの辞書を登録する辞書登録手段と、入力画像の複数の領域から局所特徴量を抽出する局所特徴抽出手段と、局所特徴抽出手段で抽出された局所特徴量と辞書登録手段で事前に登録された辞書とを比較して入力画像の属するカテゴリを決定するカテゴリ決定手段と、を有し、辞書登録手段は、局所特徴抽出手段で複数枚の画像の複数の領域から局所特徴量を抽出し、抽出された局所特徴量の分布に応じて領域毎に複数の局所特徴量を選択してカテゴリの辞書として登録することによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】物体を識別するための計算量を低減すると共に、識別性能を向上させることができる物体識別装置を提供する。
【解決手段】学習処理部４は、コードブックの各小領域画像パターンにつき、物体のクラス番号及び位置情報と出現確率との関係を表す関数テーブルを生成し、各クラス間における特徴量の共用度を表すシェアリングマトリクスを求め、特徴量が類似するクラス同士をまとめた樹形図を作成し、小領域画像パターン毎に樹形図の各ノードの重みを計算する。認識処理部７は、カメラ２で取得した撮像画像データをコードブックと照合し、複数の小領域画像パターンのうち最も近い小領域画像パターンを選択し、その小領域画像パターンについて重みが閾値以上となるノードの中で重みが最も小さいノードに係るクラスを抽出し、そのクラスに対して小領域画像パターンの位置情報を投票して、物体を認識する。 （もっと読む）

【課題】より効率的に顔画像の検索を行うことができる顔画像検索システム、及び顔画像検索方法を提供する。
【解決手段】予め複数の顔特徴をデータベースとして記憶する記憶部と、画像データを受信する画像受信部と、前記画像データから顔画像を検出する顔検出部と、前記顔検出部により検出された前記顔画像から顔特徴を抽出する特徴抽出部と、前記特徴抽出部により抽出された前記顔特徴と、前記データベースに含まれている前記顔特徴との類似度を算出し、算出した類似度に基づいて検索結果を出力する検索部と、前記検索部により出力された前記検索結果の量を計測する計測部と、前記検索結果量が予め設定された閾値以上である場合、前記検索部により出力された前記検索結果を選別する選別部と、前記選別部により選別された前記検索結果に基づいて検索結果画面を生成する表示制御部と、前記検索結果画面を出力する出力部と、を具備する。 （もっと読む）

【課題】画像中から閉曲線を抽出し、さらに閉出線に囲まれた内側部分の画像の輝度情報を抽出して整理し、画像特徴量を構成することにある。
【解決手段】画像中から閉曲線を抽出する閉曲線抽出部１４と、閉曲線抽出部１４により抽出された閉曲線に外接する最小矩形を計算する最小矩形抽出部１５と、最小矩形抽出部１５により計算された最小矩形から画像特徴量全体の回転方向を決定する回転方向決定部１６と、閉曲線抽出部１４により抽出された閉曲線に囲まれた内側部分の画像の輝度情報を抽出する輝度情報抽出部１７と、閉曲線抽出部１４、最小矩形抽出部１５、回転方向決定部１６及び輝度情報抽出部１７により求められた閉曲線・回転方向・輝度情報を整理して画像特徴量を構成する画像特徴量構成部１８と、を備えるので、対象物のサイズ変化・回転に影響を受け難い画像特徴量を抽出することができる。 （もっと読む）

【課題】模範時系列データに対する評価対象時系列データの類似度を、個別パターン区間毎に逐次的に評価する類似度評価装置を提供する。
【解決手段】模範時系列データは予め時系列上の所定箇所で個別パターンの区間Y_i(i=1,…,n)に分割され、区間ごとに特徴量時系列y_i(i=1,…,n)を抽出しておく。類似度評価装置1は、順次入力される評価対象時系列データの類似度を、所定分割と同間隔をなす評価対象個別パターン区間X_i(i=1,…,n)ごとに順次評価するため、個別区間X_iより、模範時系列データより予め抽出されたのと同種の特徴量時系列x_iを抽出する特徴量抽出部2と、個別区間X_iの特徴量時系列x_iと、模範個別パターン区間Y_iの特徴量時系列y_iとの類似度を求める類似度算出部4とを備えて提供される。特徴量には主成分得点を利用してもよい。 （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】横向き二輪車を表わす画像を精度よく識別することができるようにする。
【解決手段】ウィンドウ画像抽出部２２は、ウィンドウ画像を抽出して上下に分割する。セル特徴量計算部２４は、ウィンドウ画像の各セルについて勾配ヒストグラムを計算する。上部ブロック設定部２６は、ウィンドウ画像の上部に、連続する所定個のセルからなるブロックを走査し、上部特徴ベクトル算出部２８は、各ブロックの勾配ヒストグラムから、画像特徴ベクトルを算出する。下部ブロック設定部３０は、ウィンドウ画像の下部に、左右対称に位置する所定個のセルからなるブロックを走査し、下部特徴ベクトル算出部３２は、各ブロックの勾配ヒストグラムから、画像特徴ベクトルを算出する。識別部３６は、算出された上部及び下部の画像特徴ベクトルに基づいて、乗員ありの横向き二輪車を表わす画像であるか否かを識別する。 （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）

【課題】顔画像認識の処理の高速化及び登録作業の簡単化が可能な顔画像認識装置及び顔画像認識プログラムを提供することを課題とする。
【解決手段】映像中の人物の顔を認識する顔画像認識装置２０であって、認識対象となる人物の正面の向きの顔画像の人物特定テンプレート及び多数の人物の目標とする正面以外の向きの平均的な顔画像の人物不特定テンプレートが登録されたテンプレート格納手段２４と、映像から人物の顔が写っている顔領域を抽出する顔領域抽出手段２２と、抽出された顔領域の特徴を抽出し、顔領域の特徴とテンプレート格納手段２４に登録された人物特定テンプレートとを照合して、顔領域に写っている人物の顔を認識すると共に、顔領域の特徴とテンプレート格納手段２４に登録された人物不特定テンプレートとを照合して、顔領域に写っている認識した人物の顔の向きを追跡する顔認識手段２３とを有することにより上記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】高精度と高速処理を両立させる。
【解決手段】参照画像と登録画像とを照合する際、参照画像について、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像（階層画像Ｉ０）とし、その下層に第１の低解像度画像（階層画像Ｉ１）、さらにその下層に第２の低解像度画像（階層画像Ｉ２）を作成する。登録画像を１つずつ読み出し、任意の低解像度の階層画像、例えば、参照画像の階層画像Ｉ２と登録画像の階層画像Ｊ２との類似度に基づいて、読み出した登録画像を参照画像と照合する登録画像候補として選択するか否かを判断し、参照画像と照合する登録画像を絞り込む。 （もっと読む）

【課題】高精度と高速処理を両立させる。
【解決手段】参照画像と登録画像とを照合する際、参照画像について、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像（階層画像Ｉ０）とし、その下層に第１の低解像度画像（階層画像Ｉ１）、さらにその下層に第２の低解像度画像（階層画像Ｉ２）を作成する。登録画像を１つずつ読み出し、登録画像の階層画像Ｊ０，Ｊ１，Ｊ２に特徴領域Ｓ０，Ｓ１，Ｓ２を設定し、低解像度画像から高解像度画像へ向けての階層探索によって、参照画像における対応領域Ｓ２’，Ｓ１’，Ｓ０’を探索する。この際、任意の低解像度の階層画像、例えば登録画像の階層画像Ｊ２の特徴領域Ｓ２と参照画像の階層画像Ｉ２の対応領域Ｓ２’との類似度に基づいて、読み出された登録画像と参照画像とが一致するか否かを判断する。 （もっと読む）

【課題】ビデオフレームの取得されたストリームに基づいて挙動を解析及び学習する方法及びシステムを提供する。
【解決手段】ストリーム中に示される物体が、ビデオフレームの解析に基づいて決定される。各物体は、物体の運動をフレームごとに追跡するのに使用される、対応する探索モデルを有することができる。物体のクラスが求められ、物体の意味表現が生成される。意味表現は、物体の挙動を求め、取得されたビデオストリームによって示される環境内で生じている挙動について学習するのに使用される。環境内のそうした物体の移動又は活動或いは不在を解析することにより、任意の環境についての正常な挙動及び異常な挙動を、迅速に、リアルタイムで学習し、学習したものに基づいて、異常な挙動又は疑わしい挙動を識別及び予測する。 （もっと読む）

【課題】リード以外のコイル等の金属部分が露出する部品でも、リードのみを画像認識して部品の回転角度を精度良く検出できるようにする。
【解決手段】カメラで撮像したリード付き部品の画像の中からリード識別データとの類似度が所定値以上の部分をリードとして識別し、識別したリードの位置に基づいて当該部品の回転角度を算出する。ここで、リード識別データは、予めリードの先端画像をリードの方向（０°、９０°、１８０°、２７０°）毎に学習して作成され、記憶装置に記憶されている。リード識別データとして、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量、ＨＯＧ特徴量、ＳＩＦＴ特徴量のいずれかが用いられる。検出した回転角度に応じて画像内における部品の回転角度を補正し、当該部品の特徴を抽出して画像処理用部品データ（ボディ、リード、バンプ等の位置やサイズ等のデータ）を作成する。 （もっと読む）

【課題】より信頼度の高いパターンの認識結果を得ることができるようにする。
【解決手段】入力データから複数の部分データを抽出し、前記抽出した複数の部分データそれぞれに対して、予め登録されている登録データの対応する部分データとの間で類似度を算出し、前記算出された複数の類似度を、学習されたパラメータを用いて、それぞれ複数の変換後類似度に変換する。このとき、入力データが登録データと同一のカテゴリに属するデータである場合に算出される類似度と、入力データが登録データと異なるカテゴリに属するデータである場合に算出される類似度とを差別化させるように学習されたパラメータを用いて変換する。 （もっと読む）

【課題】画像のオブジェクトの性別や年齢などの性質の判定結果である、属性判定結果が正解と異なる場合であっても識別性能の低下を抑制することを目的とする。
【解決手段】画像データを取得する取得部と、画像データからオブジェクトを検出する検出部と、検出手部により検出されたオブジェクトの性質を示す属性を判定する属性判定部と、画像データを登録可能である複数の登録部と、属性判定部により判定された属性に基づいて、複数の登録部のそれぞれに画像データが登録される場合、１つの登録部に登録される１つの画像データに対して、他の登録部に登録される画像データに対するリンク情報を付与する付与部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】撮像画像同士を簡便に比較可能な、撮像画像自体を示す数値を簡便に取得する。
【解決手段】電子機器１は、撮像部１０と、撮像部１０によって撮像された撮像画像の空間的な変化のパターンを表すリズム情報を抽出する抽出部２０とを備える。抽出部２０は、画像内の単位領域の空間的な変化のパターンに対応付けて上記リズム情報を記憶する第１記憶部２２と、撮像部１０によって撮像された撮像画像における単位領域の空間的な変化のパターンを算出する算出部２４と、算出部２４によって算出された単位領域の空間的な変化のパターンに対応するリズム情報を第１記憶部２２から選択する選択部２６とを有する。 （もっと読む）

【課題】より高い精度で物体を認識することを目的とする。
【解決手段】入力画像から複数の局所領域を切り出して特徴量を抽出する抽出手段と、抽出手段で切り出された局所領域ごとに登録画像との類似度を算出する照合手段と、抽出手段で切り出された局所領域の状態をもとに局所領域を選択する選択手段と、選択手段で選択された局所領域をもとに登録画像との距離を算出するメトリック行列を選択し、選択したメトリック行列と選択手段で選択された局所領域の照合手段で算出された類似度とを用いて入力画像が登録画像と同じカテゴリの画像であるかを識別する識別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】対象物が静止していても、精度良く対象物を検出することができるようにする。
【解決手段】ウインドウ画像抽出部２０によって、撮像装置１２によって撮像した撮像画像からウインドウ画像を抽出する。スコア算出部２２によって、歩行者の向きの分類毎の識別モデルと、ウインドウ画像とに基づいて、向きの分類毎に、歩行者らしさを示すスコアを算出する。歩行者識別部２６によって、算出された向きの分類毎のスコアの分布に基づいて、ウインドウ画像が歩行者画像か否かを識別する。 （もっと読む）