【課題】 認識対象および認識対象を含まない画像パターンを、人手を掛けずに収集する為の技術を提供すること。更に、このようにして収集した画像パターンを識別器の学習に用いることにより、高精度の画像認識を行うこと。
【解決手段】 物体追跡部３１は、動画像を構成する各フレームの画像から、認識対象が映っている領域を抽出する。画像変換部３２は、この領域内の画像に対して幾何変換を行った画像に基づいて認識対象サンプルを生成する。領域切出部３４は、動画像を構成するフレームの画像に対して領域を設定する。画像合成部３５は、設定したそれぞれの領域内の画像中の複数の領域を合成した画像に基づいて非認識対象サンプル画像を生成する。学習部４０は、認識対象サンプルと非認識対象サンプルとを用いて認識対象を学習する。 （もっと読む）

【課題】より簡単かつ迅速に画像から特徴量を抽出できるようにする。
【解決手段】ｘｙ方向に分離可能なガウシアンステアラブルフィルタを構成する各基底フィルタを、矩形フィルタで近似する。さらに、近似により得られた矩形フィルタであるフィルタＲ１ｘとフィルタＲ１ｙを線形結合することで、近似的に得られるガウシアンステアラブルフィルタを記録する。特徴量の抽出時においては、特徴量の抽出対象となる画像から、インテグラルイメージを生成し、このインテグラルイメージを参照することで、フィルタＲ１ｘとフィルタＲ１ｙの演算を行なう。そして、それらのフィルタの演算結果を線形結合することにより、近似的に得られたガウシアンステアラブルフィルタによるフィルタ処理の出力を得る。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】位置ずれや画像のぼけが生じている場合でも、精度良く対象物の種類を識別する。
【解決手段】標識検出部２２で、撮像画像から認識対象物である標識の形状を利用した手法により標識を検出し、候補領域設定部２４で、検出された標識を含み、撮像画像上での位置が異なる複数の候補領域を設定する。評価画像生成部２６により、設定された候補領域内の画像を撮像画像から切り出して評価画像を生成し、類似度算出部３０で、標識を識別するために標識の種類毎に予め学習処理により生成された識別モデルと評価画像の各々との類似度を算出し、標識種類識別部３２で、評価画像の撮像画像上での位置に応じた類似度の変化を正規分布に当てはめて算出される評価値が最も高い識別モデルの種類を、検出された標識の種類として識別する。 （もっと読む）

【課題】オンラインかつ追加学習が可能な属性の学習及び転移を実現すること。
【解決手段】属性の学習及び転移システム１は、特徴抽出部２と、ラベリング部３と、Ａｄｊｕｓｔｅｄ−ＳＯＩＮＮを用いて属性識別器を構成してそれを複数の部分に分割し、ラベル付けされた属性情報により特定される部分に教師データの特徴を入力パターンとして入力し、Ａｄｊｕｓｔｅｄ−ＳＯＩＮＮにおいて入力パターンに基づいてノード及びエッジを生成する識別器生成部４と、識別器保持部５と、入力データが入力された場合に、Ａｄｊｕｓｔｅｄ−ＳＯＩＮＮの各部分に入力パターンを入力してＡｄｊｕｓｔｅｄ−ＳＯＩＮＮに含まれるノードとの第１の類似度を算出して、その第１の類似度に応じて入力データの属性を識別する属性識別部６と、入力データの属性とクラスの属性情報とを比較して第２の類似度を求めて、その類似度に応じてクラスを識別するクラス識別部７と、を備える。 （もっと読む）

【課題】ユーザにとって振る舞いやすい直感的で自然なジェスチャを、ウェアラブル機器の動作制御のためのジェスチャに採用しつつ、ウェアラブル機器の誤動作を抑えることが可能なジェスチャ認識装置を提供することを目的とする。
【解決手段】ユーザに直接取り付けられる又はユーザに装着された情報機器４に取り付けられる撮像部２と、撮像部２により撮像されるユーザの手指の映像を用いて、少なくともユーザが親指と人差し指とで環をつくるジェスチャを含む、予め定義されているユーザの手指のジェスチャを認識し、その認識したジェスチャに対応する制御コマンドを情報機器４に出力するジェスチャ認識部３とを備えてジェスチャ認識装置１を構成する。 （もっと読む）

【課題】特徴量に基づく分類技術において、分類に有効な特徴量のみを効率よく、かつばらつきなく選出し、こうして選出された有効特徴量を使用することにより、短い処理時間で安定した分類結果を得ることを可能とする技術を提供する。
【解決手段】画像を特徴付けるｍ個の特徴量を算出し、学習アルゴリズムを用いて各特徴量の有効度Ｗを求める。有効度Ｗを降順に並べ、値の大きいものから累積加算してゆく。第ｎ番目の特徴量までの有効度Ｗの累積値Σｗが、ｍ個の特徴量の有効度の総和Ｓｗの５０％であるとき、当該ｎ個の特徴量を有効特徴量とする。 （もっと読む）

【課題】撮像画像を元に複数の人物の人間関係を容易かつ高い精度で推定できる情報端末装置を提供すること。
【解決手段】特徴量DB14は、人間関係を推定する判断基準となる顔についての特徴量を人間関係ごとに蓄積する。推定部12は、撮像部11から入力された画像から顔についての複数の特徴量を抽出し、抽出された複数の特徴量の各々における尤度を特徴量DB14に蓄積された顔についての特徴量を用いて人間関係ごとに算出し、算出された複数の尤度を統合して人間関係を推定力する。制御部13は、推定部12での推定結果に従って記憶部15から表示情報を読み出し、表示部16に表示させる。 （もっと読む）

【課題】データ“ｘ”の入力シーケンスから圧縮状態シーケンス“ｓ”を直接求める。
【解決手段】データ“ｘ”の入力シーケンスから圧縮状態シーケンス“ｓ”が直接求められる。確定関数ｆ（“ｘ”）が固有の状態遷移のみを追跡し、各状態の滞留時間は追跡しない。多項式時間圧縮状態シーケンス推測方法は従来の圧縮状態シーケンス推測技法よりも性能が優れている。ＣＲＦ及びＨＭＭのための従来の状態シーケンス推測技法は、正確な予測に焦点を当てるが、これは目標が各状態の滞留時間を追跡することではなく、状態遷移を追跡することであるいくつかの用途では必要とされない。この発明は、この問題を解決するように明示的に設計された多項式時間状態シーケンス推測手順を提供する。 （もっと読む）

【課題】安価且つ高速に手指の状態を検出することが可能な手指ジェスチャ検出装置を提供する。
【解決手段】手指ジェスチャ検出装置は、光源１１，１２と、１つのカメラ２０と、画像認識部３０とからなる。光源１１，１２は、検出面１に入力される手指２に対して複数の位置から光を照射し、複数の照射光にそれぞれ対応する手指の複数の影の像２１，２２を検出面１上に形成するものである。１つのカメラ２０は、検出面１に対して垂直方向に離れた位置に配置され、複数の光源１１，１２により形成される複数の影の像２１，２２及び手指２の像を撮像するものである。画像認識部３０は、１つのカメラ２０により撮像される複数の影の像２１，２２及び手指２の像を認識し、影の像２１，２２及び手指２の像の状態により検出面１に入力される手指２の状態を検出する。 （もっと読む）

【課題】 顔画像から人物の属性を精度よく推定することが可能な人物属性推定装置等を提供する。
【解決手段】 人物の属性を推定するための特徴量として、顔領域のシワ特徴量、シミ特徴量、及び唇特徴量を算出する。シミ特徴量は、肌マスクによるマスク処理後画像とこれを更にスムージング処理したぼかし画像との差分を用いてブロック毎に算出する。シワ特徴量は肌マスクによるマスク処理後画像からシワの強度と方向とをブロック毎に算出する。唇特徴量は、肌マスクを用いて抽出される唇領域について、元の顔領域内の基準色に対する色の比較値として算出する。このようにして算出されたシミ特徴量、シワ特徴量、及び唇特徴量を用いることにより年齢・性別等の人物属性を精度よく推定でき、また環境変動によるロバスト性を向上できる。 （もっと読む）

【課題】所望の医療情報を、より直感的な操作で、より容易に取得可能にする。
【解決手段】取得条件入力用ユーザインターフェース３２が、被検体外観画像（人体アイコン４５）の表示中に、ジェスチャの入力を受け付け、取得条件特定部３５が、ジェスチャ種別解析部３３によって判別されたそのジェスチャの種別、および、ジェスチャ部位解析部３４によって特定されたそのジェスチャに対応する被検体の部位に基づいて、そのジェスチャに対応する医療情報を取得するための医療情報取得条件を特定し、医療情報取得部３６が、特定された医療情報取得条件を満たす医療情報を、複数件の医療情報を記憶する医療情報データベース５３から選択的に取得し、医療情報表示制御部３６が、取得された医療情報を表示手段に表示させる。 （もっと読む）

【課題】識別基準の学習に伴うコストを削減することができる学習装置、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】実施形態の学習装置は、学習サンプル記憶部と、選択部と、学習部とを、備える。学習サンプル記憶部は、各学習サンプルが複数のカテゴリのいずれかに分類される複数の学習サンプルを記憶する。選択部は、学習サンプル記憶部から学習サンプルを１以上含むグループを複数選択する選択処理を複数回行う。学習部は、選択された複数のグループ毎に当該複数のグループを識別する識別基準を学習し、学習した複数の識別基準を含む評価基準を生成する。 （もっと読む）

【課題】統合する辞書データ中にカテゴリ名称の異なる同一人物画像が存在しても、画像とカテゴリ名称の関連付けを適切に行うことを可能にする技術を提供する。
【解決手段】オブジェクト認識装置は、辞書に含まれる複数のカテゴリの中から第１カテゴリに関連付けられた第１辞書情報を抽出し、当該辞書または他の辞書に含まれる複数のカテゴリの中の第２カテゴリと関連付けられた第２辞書情報を抽出する。そして第１辞書情報および第２辞書情報からそれぞれ第１特徴量および第２特徴量を算出し、算出した第１特徴量と第２特徴量との類似度が所定の閾値より大きいか否かを判定し、第１カテゴリの名称と前記第２カテゴリの名称とを比較して、所定の閾値より大きいと判定され、かつ、第１カテゴリの名称と第２カテゴリの名称とが一致しないと判断された場合に、第１カテゴリの名称および第２カテゴリの名称を統合するか否かの指示を受付ける。 （もっと読む）

【課題】画像データの特徴量を取得する特徴量取得方法において、比較的小さい次元数の特徴量で、画像毎の特徴の違いを適切に反映する特徴量を求められるようにする。
【解決手段】特徴量取得装置１が、前記画像データの画素値の平均および分散を算出し、算出した平均および分散に基づく特徴量を求める特徴量算出部３１４を具備する。データの特性を端的に示す指標である平均および分散に基づいて特徴量を算出することにより、画像毎の特性の違いを適切に反映し、比較的次元数の少ない特徴量を得ることができる。 （もっと読む）

【課題】切手の認識率を向上することができる取揃押印機の切手辞書登録装置を提供することを目的とする。
【解決手段】本発明の切手辞書登録装置は、紙葉類上の切手などの料額印を光学的に読み取ることによって、前記紙葉類を取り揃えて紙葉類の種類毎に区分する取揃押印機に使用する切手辞書登録装置であって、前記取揃押印機は、前記紙葉類を光学的に検出する検出手段と、前記検出手段による検出結果から前記切手の画像パターンを読み取る読取手段と、
を有し、前記取揃押印は、前記読取手段によって読み取られた画像パターンから前記切手の統計情報である切手辞書を作成する作成手段と、前記作成手段によって作成された切手辞書を登録する登録手段と、を有することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】商品に付されたデータコードの認識と紙幣，商品券等の券類の認識とを、多大なコストをかけることなく実現する。
【解決手段】商品に付されたデータコードを含む商品画像を撮像する第１の撮像部と、顧客から預かった券の券面画像を撮像する第２の撮像部とを備えた装置は、第１の撮像部で撮影された商品画像データからデータコードを認識し、第２の撮像部で撮影された券面画像データ券の種類を認識する。そして装置は、データコードに基づいて商品登録処理を実行し、入力部を介して入力された券種データの種類が、認識した券の種類と一致すると、当該券による預かり締め処理を実行する。 （もっと読む）

【課題】画像の全体に対して識別情報を付与する場合において、本構成を有しない場合と比較して、高速に識別情報を付与する画像識別情報付与プログラム及び画像識別情報付与装置を提供する。
【解決手段】本装置は、対象画像から選択された部分領域に対する第１の特徴ベクトルを算出する算出手段と、学習用画像の部分領域に対して算出された第２の特徴ベクトルと学習用画像全体に対して付与された第２の識別情報とに基づいて決定木群を用いて対象画像の内容を表す第１の識別情報を当該対象画像に付与する手段であって、第２の特徴ベクトル群と第２の識別情報群を決定木群に流したとき、決定木群の各葉に到達した第２の識別情報の数の全体に対する割り合いから求まる尤度関数を掛け合わせたものと第１の特徴ベクトルの事前確率を掛け合わせたものとの比に、第２の識別情報の事前確率を掛けることにより、第１の識別情報を決定して付与する付与手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】多数の利用者が個人単位で利用するプライバシーの保護を必要とする設備において、犯罪性をもつ、有責な行為や人的被害や物的被害などに対して、統合的かつ有効な監視が期待できる監視装置および挙動監視用プログラムを提供する。
【解決手段】人物を監視対象オブジェクトとして、当該監視対象オブジェクトの利用施設における利用エリアを撮影する単眼カメラ１１と、このカメラ１１で撮影したフレーム単位の画像をキャプチャするキャプチャ部１２と、このキャプチャ部１２でキャプチャした画像をもとに上記利用エリアに存在するオブジェクトの挙動（行動）を監視し、予め登録した特定の挙動パターンに該当する異常挙動の判定を行う画像処理部１３と、この画像処理部１３で異常挙動を判定したときアラームを出力するアラーム出力部１５とを具備する。 （もっと読む）

【課題】付加情報（言語情報）が関連付けられた信号が少量しか利用できない場合においても、信号と付加情報の関係性を精度良く学習することができる。
【解決手段】半教師トピックモデル学習装置１０は、完全蓄積信号及び不完全蓄積信号のそれぞれから完全蓄積信号特徴及び不完全蓄積信号特徴を抽出する蓄積信号特徴抽出部１と、蓄積付加情報のそれぞれから蓄積付加情報特徴を抽出する蓄積付加情報特徴抽出部２と、完全蓄積信号特徴集合と不完全蓄積信号特徴集合と蓄積付加情報特徴集合とから蓄積潜在変数を抽出する蓄積潜在変数抽出部３と、完全蓄積信号特徴集合と不完全蓄積信号特徴集合と蓄積付加情報特徴集合と蓄積潜在変数集合とからトピックモデルを抽出するトピックモデル学習部４とを備える。 （もっと読む）

【課題】誤識別が起こり得る類似クラスに対してのみピンポイントで適用可能な画像パターン識別装置を提供する。
【解決手段】画像パターン識別装置は、入力部分空間生成部１０と辞書部分空間生成部２０と類似クラス選別部３０と入力差分部分空間生成部４０と特徴量生成部５０と辞書差分部分空間生成部６０と類似度演算部７０と出力部８０とを具備する。入力差分部分空間生成部４０は、入力差分部分空間Ｙ_ｉ，Ｙ_ｊをそれぞれ生成する。特徴量生成部５０は、特徴量Ｙ_ｃｉ，Ｙ_ｃｊをそれぞれ生成する。辞書差分部分空間生成部６０は、辞書差分部分空間Ｄ^ＰｉＰｊを生成する。類似度演算部７０は、各入力差分部分空間の特徴量Ｙ_ｃｉ，Ｙ_ｃｊと、辞書差分部分空間Ｄ^ＰｉＰｊとの相違度Ｇ^ＰｉＰｊ_Ｐｉ（Ｘ），Ｇ^ＰｉＰｊ_Ｐｊ（Ｘ）を、相互部分空間法によりそれぞれ演算する。 （もっと読む）