【課題】被搬送物等の指示対象物または搬送先等の指示対象位置の位置を特定する際の精度を向上させることができる位置特定装置および動作指示装置並びに自走式ロボットを提供することを目的とする。
【解決手段】ユーザの操作によって、作業空間における指示対象物に投影されたパターンを取得する画像取得部５１と、該画像取得部５１により取得された前記パターンから前記指示対象物の位置情報である座標を抽出する位置情報抽出部１２４とを備え、特定された前記指示対象物の位置情報に基づいた前記指示対象物に対する動作指示に基づいて、前記指示対象物に対する動作を実行する、前記作業空間を自律的に移動する自走式ロボットに用いられる位置特定装置１０１を採用する。 （もっと読む）

【課題】文書画像データベースの大規模化に伴って顕在化するLocally Likely Arrangement Hashing (LLAH) のメモリ効率の問題、および、特徴量の識別性の問題を解決する改善手法を提供する。LLAH は高いロバスト性を実現するために、必要メモリ量が多く、また、大規模化に対処するには、特徴量の識別性・安定性が十分でないという側面がある。
【解決手段】以下の3 点の改良を施す。第１は、ハッシュに保存する特徴点をサンプリングすることによる必要メモリ量の削減である。第２は、特徴量の次元数を増加させることによる識別性向上である。第３は、特徴量のうち冗長性のある次元を削除することによる安定性向上である。 （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】ローカルバイナリパターンを用いつつ、少ない処理負荷で、画質のばらつきに対してロバストな物体検出が可能な画像特徴を抽出することができる特徴抽出装置を提供すること。
【解決手段】特徴抽出部４３０は、画像から、複数の解像度の解像度画像を生成する解像度画像生成部４３３と、生成された解像度画像の全部または一部の画素毎に、周囲の近傍画素との画素値の差分が所定の閾値以上であるか否かをデジタル値により示すローカルバイナリパターンを生成するバイナリパターン生成部を含む解像度ヒストグラム生成部４３４と、複数の解像度画像から生成されたローカルバイナリパターンの分布を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部４３６とを有する。 （もっと読む）

【課題】 モデル座標系を基準とした位置姿勢の自由度のうち、特定自由度のパラメータを一意に定める特徴が不足するような物体においても、ロバストかつ高精度な位置姿勢計測を実現する。
【解決手段】 計測対象物体との位置姿勢合わせにより、当該計測対象物体の位置姿勢を取得するための三次元形状モデルを保持するモデル保持手段と、前記計測対象物体の画像を取得する画像取得手段と、前記三次元形状モデルの第一の幾何特徴と前記画像内の第一の幾何特徴とに基づき、第一の座標系において、前記三次元形状モデルの第一の位置姿勢を取得する第一の位置姿勢取得手段と、前記三次元形状モデルの第二の幾何特徴と前記画像内の第二の幾何特徴と前記第一の位置姿勢とに基づき、前記第一の座標系と異なる第二の座標系において、前記三次元形状モデルの第二の位置姿勢を取得する第二の位置姿勢取得手段と、を有することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】ユーザの身体にジェスチャ認識用の撮像装置を装着する場合においても、ユーザの意図しない指示が出力されることを低減することが可能なジェスチャ入力装置を提供することを目的とする。
【解決手段】ユーザの身体に装着される撮像装置７と、撮像装置７により撮像されるユーザの手指の撮像画像に基づいて、ユーザの手指のジェスチャを認識する画像認識装置２と、画像認識装置２により認識されるジェスチャに対応する指示を出力するコマンド認識装置３と、ユーザの身体の動きに伴う撮像装置７の姿勢の変動量を求める姿勢測定装置４及び撮像装置姿勢認識装置５と、その変動量に基づいて、コマンド認識装置３からコマンドが出力されることを許可する認識制御装置６とを備えてジェスチャ入力装置１を構成する。 （もっと読む）

【課題】予め異常事態が起こりうると予想できる場合に限られることなく、異常事態の可能性の指標として顕著性を算出することができ、あるいは、異常事態の可能性が高い時点と場所の候補を検出することができる異常事態の検出方法を提供する。
【解決手段】各時空点に対応する値をもつ時空間データを入力する入力部と、所定の多数の時空点において時空間データの特徴を表すベクトルを抽出する特徴抽出部と、抽出されたベクトルの特徴の統計量を算出する特徴解析部と、特徴抽出部の結果と特徴解析部の結果に基づいて所定の多数の時空点における顕著性を算出する顕著性算出部を備える。 （もっと読む）

【課題】映像や画像に含まれる人物の部位等を高精度に認識する。
【解決手段】映像又は画像に含まれる人物の部位を認識する部位認識装置において、前記映像又は画像に含まれる少なくとも１人の人物の人体領域を検出する人体領域検出手段と、前記人体領域検出手段により得られる人体領域から所定の部位を認識する部位認識手段とを有し、前記部位認識手段は、前記人体領域検出手段により得られる人体領域の画像のうち、予め設定された形状と一致する領域を、前記形状に対応して設定された前記所定の部位として認識することにより、上記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】画像検索に必要な処理時間を短縮できる画像照合プログラム、画像照合装置、画像照合方法、及び画像検索システムを提供することを目的とする。
【解決手段】入力画像を取得する入力画像取得部２１と、入力画像を輝度値に応じた領域に分割する領域分割部２３と、領域毎に領域内の一点を示す代表点座標を取得する代表点座標生成部２５と、代表点座標における入力画像の輝度値を取得する第１輝度値テーブル作成部２７と、蓄積画像を取得する蓄積画像取得部３１と、代表点座標における蓄積画像の輝度値を取得する第２輝度値テーブル作成部３５と、入力画像と蓄積画像の代表点座標における輝度値の差が所定範囲内か否かを、全ての前記代表点座標について判別することにより前記第１の画像と前記第２の画像とを照合する画像照合部１３により画像照合装置を構成することにより、上記課題の解決を図る。 （もっと読む）

【課題】少ない演算量と小さな回路規模で、画像データにおける目的物の検出を効率的かつ精度良く行うこと。
【解決手段】画像データにおける部分領域を特徴検出のために切り出すスキャンウインドウＳＷに関する要件を設定するスキャンウインドウ設定部５２と、走査のためにスキャンウインドウの位置を順次に制御するスキャンウインドウ制御部５１と、スキャンウインドウに含まれる画像データ部分領域から少なくとも１種類の特徴を検出し、その特徴値から検出結果の信頼度Ｒ１を算出する特徴検出・検出結果信頼度算出部５３と、複数位置のスキャンウインドウでそれぞれの検出特徴値から算出された検出結果の信頼度の組み合わせに基づいて、目的物がその画像データに含まれている確からしさを表す検出対象包含の信頼度Ｒ２を算出する包含信頼度算出部５５と、検出対象包含の信頼度に基づいて画像データにおける目的物を検出する目的物検出部５６を備える。 （もっと読む）

【課題】オブジェクト判別装置において、弱判別器における処理を効率的に実行し、処理を高速化する。
【解決手段】判別器１３では、それぞれが、差分計算に関する複数の基本特徴タイプの何れかで差分計算を行い、入力画像から検出対象物の存在に関するスコアを求める複数の弱判別器を含む。複数の弱判別器は、カスケード接続されている。判別器１３では、基本特徴タイプが同じ弱判別器が連続して並べられている。 （もっと読む）

【課題】定義されたノルムから外れると通常は考えられるであろうが、それにもかかわらず、なお、真のサブジェクトのカテゴリーの表現である画像を含む、より多くの入力画像をモデル画像と整合可能なＡＡＭ（アクティブアピアランスモデル）マシンを提供すること。
【解決手段】ＡＡＭは、拡大ライブラリーからのみ導かれる特有の特徴を用いて第１の統計的フィッティング対（オブジェクトのクラスのモデル画像および対応する統計モデルフィッティング）を作成する。拡大ライブラリー内の、第１の統計的フィッティング対が整合させることができない画像はすべて、真の外れ値のイグザンプルのより小さい第２のライブラリー内に集められる。第２のライブラリーからのみ導かれる特有の特徴を用いて第２の統計的フィッティング対が作成され、第２の統計的フィッティング対によって整合されないサンプルはさらにより小さい第３のライブラリー内に集められる。 （もっと読む）

【課題】画像情報に含まれる物体の輪郭間の関係をより正確に記述可能とし、幾何変換にロバストな表現を提供可能とする方法と装置、プログラムの提供。
【解決手段】画像情報に含まれる物体又は形状を認識又は検索する装置であって、前記画像情報から一又は複数の物体又は形状に含まれる一又は複数の輪郭を抽出する輪郭抽出部と、前記抽出された一又は複数の前記輪郭の一部又は全部に対して一つ又は複数のベクトルを生成し、少なくとも二つの前記ベクトルを用いて少なくとも二つの前記ベクトルに対応した前記輪郭の一部又は全部の位置関係を規定する情報を生成する部分輪郭位置関係生成部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】対象物検出の検出性能が低い場合であっても、検出対象物を表わす画像を得ることができるようにする。
【解決手段】対象物検出部２６によって、前方撮像装置１２によって撮像された画像から、歩行者候補領域を抽出すると共に、各歩行者候補領域の評価値を算出する。運転行動判定部３２によって、歩行者候補領域が表わす物体との衝突を回避するためのドライバの運転行動があったか否かを判定する。歩行者画像識別部３４によって、抽出された歩行者候補領域の各々について、算出された評価値、及び運転行動判定部３２による判定結果に基づいて、歩行者画像であるか否かを識別する。 （もっと読む）

【課題】ユーザの口の映像のみによって情報処理や単語の判別を行ったり、画面表示の操作を可能にしたり、単語登録を行う情報処理装置、単語判別装置、画面表示操作装置、単語登録装置およびこれらの方法ならびにプログラムを得ること。
【解決手段】単語画像抽出手段２２は、唇画像領域抽出手段２１によって抽出した唇画像についての経時的変化を１単位の単語画像として抽出する。パターン比較手段２５は、単語画像から抽出により得られた単語発声パターンを単語辞書２４と比較して装置の操作の対象となる単語を特定する。 （もっと読む）

【課題】より確実に対象物を認識できるようにする。
【解決手段】第１の認識処理は、例えば、手を認識する。第２の認識処理は、例えば、人を認識する。取得した画像が手を認識するのに不適切な画像の場合、例えば、画像上の手が小さいため認識できない場合、第２の認識処理を行い、画像上から人を認識する。人が認識された場合、ズーム率などの画質パラメータが新たに取得される。そして、画質パラメータが変更された画像を取得し、再び第１の認識処理を行う。以上の処理を手が認識されるまで繰り返すことで、確実に手を認識する。本発明は、例えばパーソナルコンピュータに適用できる。 （もっと読む）

【課題】精度のより高いブロックマッチングを実現可能な画像処理技術を提供する。
【解決手段】画像処理装置は、第１画像に含まれる第１ブロックに含まれる画素間で画素値の変化が大きいほど高いアクティビティの度合いを示すアクティビティ値を算出し、第１ブロックにおける画素値と、第２画像に含まれる第２ブロックにおける画素値との差が小さいほど高い評価を示す第１評価値を算出し、第１ブロックにおける画素値の空間的な相対関係と、第２ブロックにおける画素値の空間的な相対関係との相関が高いほど高い評価を示す第２評価値を算出し、アクティビティ値が高いほど第１評価値の割合を大きくし、アクティビティ値が低いほど第１評価値の割合を小さくして、前記第１評価値及び前記第２評価値から、前記第１ブロックに対応する前記第２ブロックを探索するための第３評価値を算出する。 （もっと読む）

【課題】画像データから人の顔に相当する領域を検出する顔認識処理を行う画像処理方法および装置において、ユーザーの属性や嗜好に即した顔認識技術を提供する。
【解決手段】ユーザーインターフェース用の言語を設定する言語設定工程と、言語設定工程において設定された設定言語に基づいて顔認識処理に用いる認識パラメータの値を設定するパラメータ設定工程と、パラメータ設定工程において設定された認識パラメータに基づいて顔認識処理を実行する顔認識処理工程と、を備える。 （もっと読む）

【課題】タッチパネル非搭載の装置であっても、軽い処理負荷によりユーザの動作に基づく入力操作を認識することを可能とする。
【解決手段】認識装置１は、ユーザの動作に基づき入力操作を認識する装置であって、ユーザの動作を捉えた画像データに基づきユーザの動作を判定する動き判定部２３と、判定されたユーザの動作に基づく入力操作に関する情報を出力する出力部２５とを備えるので、タッチパネル非搭載の装置であってもユーザの動作に基づく入力操作を認識することが可能となる。また、認識装置１は、１次元以上のデータにより表される画素から成る画像データから１次元のデータにより表される画像データを抽出する抽出部２１を備え、動き判定部２３は、１次元のデータにより表される画像データに基づきユーザの動作を判定するので、かかる判定処理における処理負荷は軽い。 （もっと読む）

【課題】顔領域など特定領域の検出に要する演算量を画像状況に応じて最適化する機能を、被写体の前後動作やズームアップ・ズームアウトの操作に際しても有効化し、演算量削減効果を可及的に高いものにする。
【解決手段】距離算出ステップｎ１０において、順次入力されてくる画像データにおいて距離情報を算出し、距離比較ステップｎ２０において、現在フレーム画像データおよび過去フレーム画像データについてそれぞれ距離算出ステップで得られた距離情報を比較し、特定領域検出用パラメータの設定ステップｎ３０において、距離比較ステップにおける比較結果に基づいて特定領域検出用のパラメータを設定し、特定領域検出ステップｎ４０において、特定領域検出用パラメータの設定ステップにおいて設定された特定領域検出用のパラメータに基づいて特定領域を検出する。 （もっと読む）