【課題】映像中の形状領域に対する処理をリアルタイムで実行する。
【解決手段】一つの実施形態によれば、映像表示装置は、撮像部、ジェスチャ認識部、映像生成部、及び表示部を有し、操作者が提示する両手の手形状によって表示画面の映像処理の指示が与えられる。撮像部は操作者の手を含む映像を撮像する。ジェスチャ認識部は、撮像された操作者の映像から認識対象として１種類以上の前記両手の手形状を認識し、操作者の提示する両手の手形状から構成される第１の形状領域と表示画面を対比して第１の形状領域を表示画面座標における第２の形状領域として認識する。映像生成部は表示画面に表示される第２の形状領域の映像を強調処理する。表示部は強調処理された第２の形状領域の映像を表示画面に表示する。 （もっと読む）

【課題】登録データ量が少なくても高精度に認識できる画像認識装置およびその制御方法を提供する。
【解決手段】辞書データとの照合により画像から対象物体を認識する画像認識装置であって、１以上の画像を取得する取得部と、画像のそれぞれから対象物体画像を検出する検出部と、対象物体画像から１以上の局所領域を切り出す切り出し部と、１以上の局所領域のそれぞれから対象物体を認識するための特徴量を画像ごとに算出する特徴量算出部と、画像ごとに算出された特徴量同士の類似度を局所領域ごとに算出する類似度算出部と、類似度が閾値以上となる特徴量同士がある場合には一方の特徴量を対象物体に対する辞書データとして局所領域ごとに登録する登録部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】オブジェクト識別の性能を低下させずに、処理負荷を低減できるようにする。
【解決手段】入力データを取得するデータ取得手段と、予め登録した登録データを用いて前記入力データのカテゴリを識別する識別手段とを有するオブジェクト識別装置であって、複数の局所特徴を前記入力データ及び前記登録データのそれぞれから抽出する局所特徴抽出手段と、前記入力データ及び前記登録データの対応する局所特徴の類似度を算出する類似度算出手段とを備え、前記類似度算出手段は、互いに関連付けられた複数の局所特徴の組において、ある局所特徴の時間的な変化に応じて、前記類似度の算出を省略する。 （もっと読む）

【課題】魚眼画像に対し、射影変換や補正演算による画像の変換を行わず、魚眼画像の歪んだ画像をそのまま用いて物体の認識を行うことができるようにする。
【解決手段】物体の認識を行う対象魚眼画像１１０の歪みの方向にあわせて領域を分割し１２０、物体認識部１３０がそれぞれの領域毎に用意したデータベース１４０を用いて物体認識を行う。また、対象魚眼画像１００に回転処理を施した複数の対象魚眼画像に対しても同様の処理を行い、検出座標変換部１５０が得られた物体位置を逆回転により元の位置に戻し、得られた結果を検出結果として出力する。これにより、物体認識の検出精度の向上、データベースのデータ量の削減が可能となる。また、魚眼画像に対する物体認識のためのデータベース作成には、データベース作成に必要となる物体画像を回転させたものを利用する。 （もっと読む）

【課題】 撮像画像中の被写体の身長を好適かつ精度良く測定する。
【解決手段】 撮像画像に含まれる等高線指標に基づいて作成された等高線データを記憶する。記憶された等高線データを、撮像画像中に表示させる。 （もっと読む）

【課題】正確に３次元座標を検出できるようにする。
【解決手段】取得部が、魚眼レンズを介して撮影した画像である魚眼画像を取得し、変換部が、魚眼画像を変換して、変換画像を生成し、認識部が、変換画像から認識対象の画像を認識する。本発明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】ジェスチャの認識開始の合図を必要とせず、ジェスチャの認識処理が行われる期間を制限することができるジェスチャ認識装置を提供する。
【解決手段】検出部１５は、検知範囲内の人３の存否を検出する人検出モードと、人３の身体の特定部位の位置を検出するジェスチャ検出モードとの２つの動作モードを有している。モード切替部１７は、検出部１５が人検出モードで動作中に人３の存在を検出すると、検出部１５の動作モードをジェスチャ検出モードに切り替え、その時点での取得画像を参照画像として比較データ用領域に記憶する。検出部１５は、ジェスチャ検出モードで動作中には、取得部１１にて定期的に取得される取得画像と、記憶部１２の比較データ用領域に記憶されている参照画像との差を検出する背景差分法により、人３の身体の特定部位の位置を時系列的に検出する。 （もっと読む）

【課題】光輝性顔料の画像特徴量と銘柄のデータベースとを照合して任意の光輝性顔料を同定する。
【解決手段】光輝性顔料を撮像して画像データを取得する第１工程と、取得した画像データに対して背景処理を行い、光輝性顔料の粒子１個を含むその近傍部分の画像データを処理対象画像データとして抽出する第２工程と、処理対象画像データから画像特徴量を抽出する第３工程と、複数種類の光輝性顔料のそれぞれについて第１〜第３工程の処理を行い、光輝性顔料に関する情報と、抽出した画像特徴量とを予め対応させて記憶したデータベースを作成する第４工程と、被同定対象の光輝性顔料について第１〜第３工程の処理を行い、被同定対象の光輝性顔料の画像特徴量を抽出する第５工程と、抽出した被同定対象の光輝性顔料の画像特徴量に基づいて、データベースから被同定対象の光輝性顔料を同定する第６工程とを含み、画像特徴量が、光輝性顔料の色を表す特徴量を含む。 （もっと読む）

【課題】処理負荷を抑えつつ、より高性能なパターン認識を実現することを目的とする。
【解決手段】特徴抽出手段で抽出された画像の特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定手段と、部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持手段と、領域設定手段で設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、部分空間保持手段に保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影手段と、部分空間射影手段で生成された複数の射影ベクトルから部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択手段と、選択手段で選択された射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成手段と、特徴生成手段で生成された識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】 印刷に現れる特徴に基づいて個々の物品を識別することが可能な個体識別装置、個体識別方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】 印刷は、印刷の条件（個々の印刷装置、インク、気温、湿度、その他の要因）によって異なる特徴が現れる。この特徴を画像処理によって顕現させ、個々の物品を識別する。即ち、基準とする物品に付与された印刷部を光学的に読み取った基準画像データに二値化処理等の画像処理を施して特徴点を抽出し、基準特徴点データとして記憶する。また、識別対象とする物品に付与された印刷部についても同様の手法で画像を読み取り、同様の画像処理を施して特徴点を抽出する。そして、抽出された対象物特徴点データと記憶されている基準特徴点データとを比較することにより、識別対象とする物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判別する。 （もっと読む）

【課題】画像の特徴部分の識別に必要な辞書データのデータ量を削減し、小容量の辞書メモリで画像の特徴部分を識別する。
【解決手段】画像識別装置１０は、辞書メモリ１６と、ブロック判定部１３と、識別部１７と、を備える。辞書メモリ１６は、サポートベクタマシンの辞書データを格納する。ブロック判定部１３は、画像データを構成する複数の画素のうち処理対象の注目画素を含む注目ブロックが、辞書データを用いるべき共有ブロックと、共有ブロックと共通の辞書データを用いるべき鏡像ブロックの何れであるかを判定する。識別部１７は、共有ブロック及び鏡像ブロックに対して共通の辞書データを用いて、画像データの特徴部分を識別する。 （もっと読む）

【課題】対象物の認識での誤認識を低減すると同時に、認識処理のコストを抑制することができる画像認識装置を提供すること。
【解決手段】認識領域選択部12は、画像撮影部11により取得された画像における特徴的な領域を選択する。選択領域有効化部13は、特徴的な領域のみが認識対象とされるように有効化する。画像特徴量算出部14は、有効化された領域における画像特徴量を算出する。画像特徴量比較部16は、算出された画像特徴量と予め用意された参照画像の画像特徴量を比較する。結果出力部17は、算出された画像特徴量と最も近似するとされた画像特徴量を有する参照画像の識別子を認識結果として出力する。認識結果に関連付けられたメディアを表示させることもできる。 （もっと読む）

【課題】エネルギ照射装置と２次元撮像装置を用いることで、種々の条件下で頑健に動作する対象物認識システムおよび見守りシステム、監視システムを提供する。
【解決手段】観測対象となる空間に向けて、所定の位置から照射方向を変えながら、エネルギを照射する照射手段と、照射手段で照射されたエネルギの反射エネルギを２次元的に感知し、対象となる空間を２次元的に撮像する撮像手段と、撮像手段で撮像した撮像画像上の切断曲線の特徴を用いて対象物の認識を行う認識手段とを備える対象物認識システムおよび該システムを備える見守りシステム、監視システム。 （もっと読む）

【課題】特定対象物の識別処理を迅速に行う。
【解決手段】情報処理装置は、変換部および算出部を具備する。ここで、画像に含まれる特定対象物における特徴点とその周囲とを含む領域を第１領域とし、第１領域に含まれる１つの画素を基準画素とした場合におけるその基準画素とその周囲の画素とを含む領域を第２領域とする。変換部は、基準画素の特徴量とその基準画素に係る第２領域に含まれる他の画素の特徴量との比較結果に基づいて、他の画素の特徴量をその第２領域に含まれる画素毎に変換する。算出部は、基準画素毎に変換により求められた第２領域に含まれる各画素の値について、第２領域に含まれる各画素の位置毎に演算を行うことにより、特定対象物を識別する識別処理に用いられる特徴量を算出する。 （もっと読む）

【課題】 パン同士が部分的に互いに接触していても、画像認識により各物体の種類を識別するにあたり、物体毎の領域に自動的に分離処理し得る物体識別装置を提供する。
【解決手段】 ２以上のパンが接触した状態のカラー画像を二値化処理して２以上のパンの二値化画像を切り出し、抽出した輪郭線を多角形近似により近似多角形の各頂点Ｐ１〜Ｐ３３の座標を得る。各頂点（Ｐ１２）について前後の頂点（Ｐ１１−９，Ｐ１３−１４）との位置関係に基づき屈曲状況を表すくびれベクトル（ＫＨ）を求める。一対の境界点候補を結ぶ境界線候補の長さＬ、境界線候補と各くびれベクトルとのなす角度θ、境界線候補を直径とする円形領域（Ｅ１２−２７）が全体画像領域と重複する領域占有率、くびれベクトルの深さＤに基づいて境界線を確定する。境界線で領域分けして分離する。 （もっと読む）

【課題】複数の対話者間の共感性の状態又は各対話者の表情の状態を推定することができるようにする。
【解決手段】視線状態検出部２９によって、複数の対話者間の視線の状態を検出する。初期値設定部３１によって、対話モデルのパラメータの初期値を設定すると共に、複数の対話者間の共感性を示す状態の初期値、及び各対話者の表情を示す状態の初期値を設定する。状態サンプリング部３２によって、対話モデルに従って、複数の対話者間の共感性を示す状態、及び各対話者の表情を示す状態を決定する。パラメータサンプリング部３３によって、対話モデルのパラメータを決定する。収束判定部３４によって、状態サンプリング部３３及びパラメータサンプリング部３３を、予め定められた収束条件を満たすまで繰り返し、推定値算出部３５によって、複数の対話者間の共感性を示す状態および各対話者の表情を示す状態を推定する。 （もっと読む）

【課題】顔の表情を自動的に判断し希望の画像を獲得することができる顔画像処理装置、顔画像処理方法、電子スチルカメラ、デジタル画像処理装置およびデジタル画像処理方法を提供する。
【解決手段】実施形態に係る顔画像処理装置は、顔画像を検出し、この顔画像を含む複数の人物の画像を入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力された複数の画像から１枚ごとに、あらかじめ作成された複数の目の状態にあわせた辞書の画像と得られた瞳の画像との類似度が最も高くなる状態を現在の目の状態とし、これを用いて前記複数の人物のそれぞれの顔が正面を向いているかどうか、もしくは瞳の開閉状態を判定し、撮影で必要とする状態に適した顔の状態を画像１枚ごとに確認しながら、前記複数の人物の各人ごとの顔の表情の評価値を用いて計算した画像１枚ごとの評価値が最も高くなる画像を選択して出力する画像選択手段とを具備する。 （もっと読む）

【課題】感覚データに対する識別性能を向上させることができるようにする。
【解決手段】画像脳信号記憶部２０に、画像データを表示したときに被験者の脳の各計測点で計測された脳波信号を表わす脳活動データと、当該画像データとのペアを複数記憶する。画像特徴量学習部２２によって、画像脳信号記憶部２０に記憶された脳活動データ及び画像データの複数ペアに対して、カーネル正準相関分析を行って、脳活動データと画像データとの相関が高くなるように、カーネル関数の線形和で表わされる正準相関変数における重みを学習する。そして、学習された重みを用いた画像側の正準相関変数を、画像特徴量とする。 （もっと読む）

【課題】特徴点に基づいて顔の向きを判定する場合と比較して、処理負荷を軽減できるとともに、顔の向きの判定精度を向上することが可能な、データ処理装置を得る。
【解決手段】データ処理装置は、人物の顔を撮影した画像を取得する取得部３１と、取得部３１が取得したその人物の顔の画像に基づいて、その人物が複数の方向を向いた際の各方向における顔の画像を並べた顔方向マップ４０を作成する作成部３３と、顔方向マップ４０と、取得部３１が取得したその人物の顔の動画像とに基づいて、その人物の顔の動作を判定する判定部３４と、を備える。 （もっと読む）

【課題】相互部分空間法を用いた競合学習により、パターン認識性能を向上できるパターン認識装置、パターン認識方法を提供する。
【解決手段】パターン認識装置は、辞書記憶部、認識部、辞書更新部を備える。前記辞書記憶部には認識対象の本来のパターンのカテゴリと各カテゴリ毎に特徴ベクトル空間の部分空間とを対応付けて記憶したパターン認識用の辞書が記憶されている。前記認識部は前記入力パターンの部分空間と前記辞書内の部分空間とのなす正準角から前記入力パターンのカテゴリを特定する。前記辞書更新部はパターン認識時に互いのカテゴリが一致したか否かに応じて類似度を増減させ、前記入力部分空間のベクトルのうち、前記辞書内の部分空間と正準角をなすベクトルに、前記辞書内の部分空間を近づけまたは遠ざけるように新たな部分空間を計算し、求めた部分空間で前記辞書内の部分空間を更新する。 （もっと読む）