ディスプレイ環境を装飾するためのシステム及び方法が本明細書において開示される。１つの実施態様において、ユーザは、１又は複数のジェスチャをすること、音声コマンドを用いること、適切なインターフェース装置を用いること、及び／又はそれらの組み合わせによって、ディスプレイ環境を装飾することができる。ディスプレイ環境を装飾するための例えば色、テクスチャ、オブジェクト、及び視覚効果等の芸術的特徴をユーザが選択するために、音声コマンドを検出することができる。ユーザはまた、装飾すべきディスプレイ環境の一部分を選択するためにジェスチャをすることもできる。次に、選択された芸術的特徴に従って、ディスプレイ環境の選択された一部分を変更することができる。ユーザの動作をディスプレイ環境においてアバターに反映させることができる。加えて、仮想キャンバス又は３次元オブジェクトをユーザによる装飾のためにディスプレイ環境に表示することができる。 （もっと読む）

【課題】人間又は他の生物の行動パターンをモデル化して反復的な行動パターンの違反を検出するための方法及び装置が開示される。
【解決手段】１人又は複数の人の行動が時間に対して観察され、行動の特徴が多次元空間で記録される。多次元データは、時間に対して、人間の行動パターンの表示を提供する。時間、位置及び動作に関して反復的である動作、例えば睡眠及び食事は、多次元データにおいてガウス分布又はクラスタとして現れる。確率分布関数は、反復的な行動パターン及びその特性（例えば平均及び分散）を識別するために既知のガウス分布又はクラスタリング技術を用いて分析されることができる。反復的な行動パターンからの逸脱が検出されることができ、適当ならばアラームが起動されることができる。 （もっと読む）

【課題】ユーザに対し操作コマンドの認識に成功する可能性を知らせることのできる入力装置及び入力装置の制御方法を提供する。
【解決手段】本発明の入力装置は、電子機器に接続又は内蔵される入力装置であって、ユーザの発する音及びユーザの動きのうち少なくともいずれかを認識して電子機器に対する操作コマンドへ変換する入力装置において、操作コマンドの認識成功率に影響を与える、入力装置の外部環境に関する情報を取得する環境取得手段と、外部環境ごとに、操作コマンドの認識成功率を表す情報を記憶している記憶手段と、環境取得手段により取得された情報と記憶手段に記憶された情報に基づいて、現在の外部環境における操作コマンドの認識成功率を取得する成功率取得手段と、成功率取得手段により取得された操作コマンドの認識成功率を表示部に表示する表示手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】良く似ているデータ同士であっても、区別して認識できる精度を向上した認識装置を提供すること。
【解決手段】学習データ１１０を基底行列Ｆと係数行列Ｇの転置行列Ｇ^Ｔとに近似により分解する際に、学習データのカテゴリを示す教示ラベルデータ１２０を用いて、同じカテゴリに属する学習データ１１０が、基底行列Ｆにより定められる部分空間において接近し、異なるカテゴリに属する学習データが部分空間において離間するように、基底行列Ｆと係数行列Ｇとを強制的に修正する。この結果、よく似ているデータ同士であっても、データの認識性能を向上することができる。 （もっと読む）

【課題】被写体の人数によらず、被写体の顔や手の状態に基づく遠隔操作を的確に行うことができる撮像装置および撮像装置用プログラムを提供する。
【解決手段】被写体を撮像してデジタルの画像データを生成する撮像手段と、前記撮像手段が生成した画像データから顔画像を検出する顔画像検出手段と、前記顔画像検出手段が検出した顔画像に対応した手画像の探索領域を設定する手画像探索領域設定手段と、前記手画像探索領域設定手段が設定した探索領域に存在する手画像を検出する手画像検出手段と、前記顔画像検出手段が検出した顔画像および前記手画像検出手段が検出した手画像に基づいて前記手画像の形状または動きを認識する認識手段と、前記認識手段が認識した前記手画像の形状または動きに応じた動作制御を行う動作制御手段と、を備える。 （もっと読む）

【課題】発声者が収音器の近くにおらず低精度の音声認識が行われることを抑制すること。
【解決手段】収音する収音器１６と、収音器１６に対し音声を発する発声者の画像を撮影する撮影機１８と、前記収音される音声に基づく音声認識を行う音声認識機能部１３２と、前記撮影される画像に前記発声者の少なくとも一部を示す発声者画像が含まれていない場合に、音声認識機能部１３２が音声認識を行うことを制限する認識・学習判定部１４２と、を含むことを特徴とする発声内容認識装置１０。 （もっと読む）

本開示のいくつかの実施形態は、階層的最大化と適応的表現技法との組合せに基づく、オクルージョン耐性がありかつスケール／シフト不変である、顔認識のための方法に関する。
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【課題】ラベルあり学習データとラベルなし学習データとを用いた識別モデルおよび生成モデルの統合学習において、識別モデルの性能を高める。
【解決手段】ラベルあり学習データと、ラベルなし学習データとを用いて、識別モデルと生成モデルとを当該２つのモデルのパラメタ間の乖離に対する罰則項を含んだ制約のもと統合的に学習する識別生成モデル統合学習手段５００と、識別生成モデル統合学習手段５００に与えられる各ラベルなし学習データに対して、識別生成モデル統合学習手段５００により学習された識別モデルと生成モデルのそれぞれによりクラスの識別処理を行い、識別モデルと生成モデルの識別結果の差異に基づいて、追加ラベルの付与の必要度を示すラベル付与基準を算出するラベル付与基準算出手段５０１とを備える。 （もっと読む）

【課題】多様な状況にわたって対象物を精度良く判別できるだけの認識性能の向上を可能とするとともに、認識処理に要する時間の増加をより抑えることを可能にする画像認識システムを提供する。
【解決手段】状況別に用意された対象物の複数の画像例をもとにこの対象物の特徴を学習して予め当該状況別に構築された複数種類の辞書を格納している辞書ＤＢ部３２から、撮像装置で画像が得られたときの場所および時間帯に応じた辞書を選択し、撮像手段で得られた画像から画像抽出部１２で抽出した抽出画像と辞書選択部１６で選択した辞書中の複数種類のパターンとを順次照合していくことによって、対象物であるか否かの判定を行う。 （もっと読む）

【課題】位置の変化にロバストな特徴量を抽出する特徴量抽出装置及び方法、並びにそれを搭載した位置推定装置及び方法を提供する。
【解決手段】位置推定装置は、連続して撮影された連続画像からなる入力画像から不変特徴量を抽出する特徴量抽出部２０と、その不変特徴量に基づき位置を推定する位置推定部手段とを有する。特徴量抽出部２０は、入力画像それぞれから、局所特徴量を抽出する局所特徴量抽出部２１と、局所特徴量抽出部２１により抽出された局所特徴量について、連続する入力画像間でマッチングをとる特徴量マッチング部２２と、特徴量マッチング部２２により所定数連続する画像間でマッチングが取れた局所特徴量を連続特徴量として選択する連続特徴量選択部２３と、各前記連続特徴量の平均を不変特徴量として求める不変特徴量算出部２４とを有する。 （もっと読む）

【課題】処理対象の画像について注目する領域を指定する必要なしに、管理する画像の中から関連する画像を検索する。
【解決手段】画像処理装置１０は、標本画像領域の特徴情報と、標本画像領域について指定された主分類の情報とを学習情報として、画像領域を主分類に分類する主分類規則と、主分類が一致する１又は複数の画像領域の特徴情報を、複数の副分類に分類する副分類規則を学習し、処理対象の画像について設定された部分画像領域毎の主分類を、部分画像領域から抽出された特徴情報と、主分類規則とに基づいて識別し、部分画像領域毎の副分類を、部分画像領域の主分類と、部分画像領域から抽出された特徴情報と、副分類規則とに基づいて識別し、部分画像領域毎に識別された主分類と副分類とに基づいて特徴情報を生成し、生成した特徴情報と関連する特徴情報を有する画像を、管理した画像の中から検索する。 （もっと読む）

【課題】従来の路面標示認識装置は、カメラでの撮影画像全体を領域分割した後、２次元平面への投影などの変換処理を行うので、CPU負荷が大きく、また、検知ライン上の明るさの変化位置に基づき路面標示を認識する計算量抑制方法は、自車両前方に他車両が位置し、路面標示の一部を隠蔽した場合、路面標示を正しく認識できない。
【解決手段】画像入力手段で得られた自車両の走行路を含む所定領域を撮影した画像中の、部分領域を監視領域とし監視領域設定手段で設定し、監視領域から、画像特徴を画像特徴抽出手段で抽出し、この特徴抽出手段で得られた特徴と、路面標示モデル記憶手段に予め格納されている路面標示モデルとをHMMを用いてHMM識別手段で比較評価して路面標示の認識を行う。 （もっと読む）

【課題】低解像度画像と高解像度画像の取得時間のずれによる被写体認識失敗の状況を防止することが出来る画像認識装置を提供することを課題とする。
【解決手段】撮像素子により第１の解像度で生成された画像データを基に被写体が存在する領域を検出する被写体検出部と、被写体検出部により被写体が存在する領域が検出されると、撮像素子により第１の解像度で生成された画像データを記憶するメモリと、撮像素子により第２の解像度で生成された被写体検出部により検出された被写体が存在する領域の画像データを入力して被写体の認識処理を行う被写体認識処理部とを有し、被写体認識処理部は、認識処理による被写体の認識に失敗したと判断した場合には、メモリに記憶された第１の解像度で生成された被写体が存在する領域の画像データを入力して被写体の認識処理を行うことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】形容詞によって画像を分類する画像分類装置を提供する。
【解決手段】画像を入力する画像入力手段と、前記画像の画素値の分布関数を作成する分布関数作成手段（ステップＳ２）と、前記分布関数を、完全系をなし分布域内で異なる重みによって互いに直交する基底関数を用いて級数展開し、展開係数によって前記分布関数を記述する記述手段（ステップＳ３）と、前記展開係数に基づき、前記分布関数の形状の特徴を評価する評価手段（ステップＳ４，Ｓ５）と、前記評価結果に基づいて前記画像を少なくとも２つの範疇の画像に分類する分類手段（ステップＳ６）とを備える。 （もっと読む）

【課題】形容詞によって画像を分類する。
【解決手段】画像を入力し、画像の画素値xの分布関数f^(α)(x)を作成し、前記分布関数を、分布域内で完全系をなし互いに直交する基底関数ψ_n(x)（n：量子数）を用いて級数展開f^(α)=c₁^(α)ψ₁+c₂^(α)ψ₂+...+c_n^(α)ψ_nし、展開係数c_i^(α)(i=1,2,…,n)によって前記分布関数を記述し、前記分布関数f^(α)(x)のi番目とk番目の展開係数を相互に掛け合わせることにより、対称積で表される２次形式の要素c_i^(α)c_k^(α)+c_k^(α)c_i^(α)=2c_i^(α)c_k^(α)を生成し、前記生成された２次形式の要素の中から、一定の量子数の差m=i-kを持った全ての要素の和をとった物理量I_m=i-k,^(α)(α)+を、複数の量子数の差に対して生成し、前記生成された各々の物理量に基づき、前記画像を少なくとも２つの範疇の画像に分類する。 （もっと読む）

【課題】外観ならびに形状を使用して解剖学的構造のマッチングを行う。
【解決手段】候補解剖学的構造の画像が受取られ、その画像から特徴が抽出され、類似に成形された解剖学的構造に関連付けされた特徴が、候補解剖学的構造と比較され、トレーニングセットから少なくとも１つのもっとも近い近隣の形状を使用することによって候補解剖学的構造の形状が決定される。 （もっと読む）

【課題】頑健性を低下させることなく早期棄却を実現する画像識別装置を提供する。
【解決手段】未適用弱選択器群の中から選択した一つの弱識別器を対象画像に適用した結果ｆ_nに従って、獲得スコアＳ^(-)_1:n（＝Ｓ^(-)_1:n-1＋ｗ_nｆ_n）を更新し、全ての弱識別器が適用済みであれば、獲得スコアＳ^(-)_1:Nfを判定スコアＳとして出力する。一方、未適用の弱識別器があれば、未適用弱識別器群を対象画像に対して適用した場合に得られる獲得スコアの予測分布(期待値Ｅ_n，分散Ｖ_n）から、予測スコアＳ_1:Nf（＝Ｓ^(-)_1:n＋Ｅ_n）のバラツキ上限値ＳＨ（Ｅ_n＋Ｖ_n）及び下限値ＳＬ（Ｅ_n−Ｖ_n）を求め、ＳＨ≧ＴＨ且つＳＬ≦ＴＨであれば、予測スコアの精度は不十分として、対象画像に対する処理を継続し、ＳＨ＜ＴＨ又はＳＬ＞ＴＨであれば、対象画像に対する処理を打ち切り、予測スコアを判定スコアＳとして出力する。 （もっと読む）

【課題】 局所領域に変動が生じた場合でも、認識精度および検出精度の低下を抑止する。
【解決手段】 顔器官特徴点検出部１０１での特徴点の検出結果に基づいて、基準局所領域を設定する基準局所領域設定部１８０２と、基準局所領域の周辺画像領域を参照して複数の変動局所領域パターンを生成する変動局所領域生成部１８０３と、入力パターンおよび登録パターンの基準局所領域および複数の変動局所領域パターンとの類似度を求める類似度算出部１０６と、類似度から代表類似度を求める代表類似度算出部１０７と、代表類似度に基づいて、入力パターンの属するクラスを判別する判別部１０９とを備える。 （もっと読む）

【課題】統一感のある見やすい顔アイコン画像を表示する。
【解決手段】 映像コンテンツに含まれる顔領域を検出し、前記顔領域を含む顔切出し画像を生成する顔検出処理部と、前記映像コンテンツに含まれる複数の顔切出し画像を前記映像コンテンツの登場人物毎にグルーピングして前記登場人物に対応したクラスタに分類する顔クラスタリング処理部と、前記顔切出し画像が有する複数の特徴に夫々対応する複数の評価項目のうちの１つ以上の評価項目について前記複数の顔切出し画像を夫々評価して評価値を得る評価部と、前記クラスタ中の前記複数の顔切出し画像のうち前記評価値が所定の範囲内の前記顔切出し画像を、表示に用いる代表顔アイコン画像として選択する選択部とを具備したことを特徴とする。 （もっと読む）

人間に関連してキャプチャされたデータが、視覚表示がユーザーの行動の特性の反映を開始するように解析され、ユーザーの視覚表示に適用され得る。例えば、システムは、物理的な空間内のユーザーに関するデータをキャプチャするキャプチャ装置を有し得る。本システムは、ユーザーの特徴、傾向、音声パターン、行動、ジェスチャなどを識別し得る。本システムは、アバターが識別されたユーザーの行動に従って行動して応答するように、時間とともにユーザーの傾向を学習し、動画をユーザーのアバターに知的に適用し得る。アバターに適用される動画は、事前にパッケージ化した動画ライブラリーから選択された動画であり得るか、又はその動画は、ユーザーによって入力されアバターのアバターライブラリーに記録され得る。 （もっと読む）