【課題】手動による指定を行うことなく、撮影された物体に応じて画像を複数の領域に分割する。
【解決手段】入力された画像の背景の構成を推定し、構成の推定結果に基づいて、画像を複数の第一領域に分割し、第一領域に対し、その領域に写っている物体に応じたラベルを付与し、第一領域を、当該第一領域に付与されたラベルに基づいて複数の第二領域に分割し、第二領域に対し、その領域に移っている物体に応じたラベルを付与する。 （もっと読む）

【課題】着目する特性を精度良く抽出し、一定の評価基準によって製品の品質評価を行うことが可能な画像処理方法等を提供する。
【解決手段】画像処理装置１は、分布算出部３１、閾値決定部３２、特性分離部３３、及び計測部３４の機能を備える。分布算出部３１は、入力画像２１を入力とし、画素値分布２２及び画素値変化率分布２３を出力する。閾値決定部３２は、画素値分布２２に基づく値を入力とする人工知能的アルゴリズムによって、閾値２４を出力する。特性分離部３３は、画素値分布２２、画素値変化率分布２３、及び閾値２４を入力とし、これらを用いて入力画像２１の領域を特性ごとの領域に分離し、特性領域２５を出力する。計測部３４は、特性領域２５を入力し、特性領域２５に基づいて計測処理を行い、計測結果２６を出力する。 （もっと読む）

【課題】処理高速化等のために検出された特徴点位置候補の精度が低い場合であっても妥当な特徴点位置補正を実現し、所望の特徴点位置を決定できるようにする。
【解決手段】画像データから複数の特徴点の位置を決定する特徴点位置決定装置であって、特徴点の候補位置を求める特徴点位置候補決定手段と、前記特徴点位置候補決定手段で得られた特徴点位置候補の信頼度を判定する信頼度判定手段と、前記特徴点位置候補決定手段の結果を所定の補正条件に基づいて補正する特徴点位置補正手段を有し、前記信頼度判定手段の結果に基づいて前記補正条件を決定することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】簡素な構成で診断が実現可能な診断処理装置を提供する。
【解決手段】本発明の診断処理装置１は、診断対象の異常の内容的特徴を示す異常情報が予め明らかな学習用画像のデータをサンプリングし、学習用パターンを生成する学習用パターン生成部１０ａと、複数の学習用パターンを用いて、ニューラルネットワーク１７に学習させる学習処理部１２と、異常情報が不明な診断用画像のデータをサンプリングし、診断用パターンを生成する診断用パターン生成部１０ｂと、診断用パターン生成部１０ｂにより生成された診断用パターンを、学習処理部１２による学習が行われた学習済みニューラルネットワーク１７に入力して、その学習済みニューラルネットワークからの出力値に基づいて、異常情報が示す異常の内容的特徴を判定する判定処理部１８と、を備える。 （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】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】ＣＮＮ等のような複数の特徴を利用したパターン識別装置において、性能の劣化を抑えて処理を高速化できるようにする。
【解決手段】複数の特徴量を算出し、当該複数の特徴量を用いて空間内の特定のパターンを識別するパターン識別装置であって、前記特徴量を算出する算出手段と、前記特徴量を算出する位置を走査する走査手段と、前記走査手段の走査パターンを指定する指定手段とを有し、前記指定手段は、算出する特徴毎に前記走査パターンを指定することを特徴とする装置である。 （もっと読む）

【課題】画像処理の専門知識を要することなく、適切に薬効を判定することができる画像解析方法等を提供する。
【解決手段】生物学的試料の画像の特徴量と、前記画像に対応する薬効の程度との組み合わせ組み合わせに基づいて、複数の前記特徴量を用いた演算により前記薬効を算出するためのアルゴリズムを取得、最適化する。前記アルゴリズムを用いて、特徴量が取得された画像が示す薬効を算出する。 （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】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】特定のランドマークを設置しないでも、精度良く撮像装置の姿勢パラメータを取得可能な姿勢キャリブレーションを実現する。
【解決手段】撮像部により撮像された画像に含まれる物体を検出し、検出された少なくとも２つの物体について、それぞれ撮像された画像における正立状態からの回転角度を算出し、算出された前記少なくとも２つの物体の回転角度から撮像装置の設置角度に関する姿勢パラメータを算出する。 （もっと読む）

【課題】高解像度カメラおいて、認識対象領域を容易に設定できるようにする。
【解決手段】映像の解像度とフレームレートとを制御し、上限の解像度に制御された映像から移動物体の大きさを認識する。そして、この認識結果を基に、映像の解像度を決定する。さらに、この決定された解像度と、前記解像度で取り得るフレームレートの上限に制御された所定領域の映像から移動物体の移動速度を認識し、この認識結果を基に、映像のフレームレートを決定する。そして、決定されたフレームレートが、前記解像度で取り得るフレームレートの上限を超えた場合に、ユーザに警告を発する。 （もっと読む）

【課題】特定人物の様々な表情画像を当該特定人物に精神的負担をかけることなく取得することにより、自然な表情画像を用いた正確な表情マップを生成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３は、人物の表情を撮影した画像データを取得する取得部３０と、取得部３０が取得した画像データに基づいて、特定人物の表情の画像に関するデータを含む表情マップ４０を生成する生成部３７と、取得部３０が取得した画像データが、特定人物の新たな表情の画像データであるか否かを判定する判定部３３と、判定部３３が、取得部３０が取得した画像データが特定人物の新たな表情の画像データであると判定した場合に、当該新たな表情の画像に関するデータを表情マップ４０に追加登録することにより、表情マップ４０を更新する更新部３８と、を備える。 （もっと読む）

【課題】識別アプリ開発における学習用画像の収集作業、特に、識別アルゴリズム開発早期段階における初期学習用画像の収集作業を効率化する識別器学習画像生成プログラム、方法、及びシステムを提供する。
【解決手段】画像入力ステップＳ１２０と、入力した画像から識別対象領域を検知し、複数の検知データＤ１２０を取得して記憶装置に記録する検知ステップＳ１３０と、複数の検知データＤ１２０を統合して学習画像候補情報を取得し、検知データＤ１２０として記憶装置に記録する候補統合ステップＳ１４０と、入力した画像から識別器を学習させるための複数の学習画像を切出し、学習画像データとして記憶装置に記録する画像切出しステップＳ１５０と、学習画像を１つ以上の集合に分類する画像分類ステップＳ１７０と、学習画像を表示する学習画像表示ステップＳ１８０とをコンピュータに実行させるプログラムによって、学習画像収集作業を効率化する。 （もっと読む）

【課題】対象とするデータの属する分類が不明となることを防止するようにした情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置の第１のフィルタリング処理手段は、対象とするデータをたたみ込み処理によってフィルタリング処理を行い、第１の非線形関数処理手段は、前記第１のフィルタリング処理手段による処理結果を非線形関数で処理し、第１の線形和算出手段は、前記第１の非線形関数処理手段からの複数の出力の重み付け線形和を算出し、強調手段は、前記第１の線形和算出手段による算出結果を強調し、正規化手段は、前記強調手段による強調結果を正規化する。 （もっと読む）

【課題】電磁波を用いて撮像された透視画像から被撮像体に生じたひび割れを高い精度で検知することを課題とする。
【解決手段】電磁波を用いて撮像された構造物の透視画像の各画素にそれぞれ対応し、ニューロン間の相互作用を対称とする２次元のニューロン配列を備え、各ニューロンにおいて、エッジ度算出部１３ａにより対応画素のエッジ度を算出し、画素連結度算出部１３ｂにより周辺画素に対する対応画素の連結度を算出し、エネルギー値算出部１３ｃによりエッジ度と連結度とに基づいてニューロンのエネルギー値を算出し、エネルギー値更新部１３ｄにより既存のエネルギー値を更新して、更新後のエネルギー値が、同一列における他ニューロンのエネルギー値以上の場合には、ニューロン値を１に更新し、他ニューロンのエネルギー値未満の場合には、０に更新する。 （もっと読む）

【課題】 画像中の顔の表情やその顔が誰のものであるかを判別することで、適切な画像を記録する。
【解決手段】 画像を入力し（Ｓ２０１）、入力された画像を一時的に保持し、保持された画像から顔を検出し（Ｓ２０２）、顔が検出された場合に顔の表情を判別し（Ｓ２０４）、判別された顔の表情が特定の表情である場合に、一時的に保持された当該顔が検出された画像を記録する（Ｓ２０５）。 （もっと読む）

【課題】顔検出を行う場合に、誤検出を制御し、更に検出時間を短縮する。
【解決手段】画像に含まれる顔を検出する検出器を有する画像処理装置において、検出する顔のサイズに応じて、検出時の検出条件を変更し、検出する顔のサイズが小さいサイズの場合には、顔検出に用いられる閾値を厳しく設定することで、検出する顔のサイズが小さい場合の誤検出を抑制する。また、顔のサイズが小さい場合には検出器によって顔でないと早期に判断されるため高速な検出処理を実現する。 （もっと読む）