【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】物体認識において使用されている認識手法をユーザに簡易にフィードバックする。
【解決手段】入力画像を取得する画像取得部と、複数の認識手法から上記入力画像に映る物体の認識手法を選択する選択部と、上記選択部により選択される認識手法を用いて、上記入力画像に映る物体を認識する認識部と、上記認識部により認識される物体と関連付けられる仮想オブジェクトを上記入力画像に重畳して表示する表示制御部と、を備え、上記表示制御部は、上記選択部により選択される認識手法に応じて、上記仮想オブジェクトの表示を変化させる、画像処理装置が提供される。 （もっと読む）

【課題】画像特徴の類似する追跡対象領域と非追跡対象領域とが近接する画像を含む動画像において、追跡対象領域の追跡をより精度よく行う画像領域追跡装置を提供すること。
【解決手段】時系列的に連続する入力画像が入力される画像入力部１０１と、任意の入力画像において追跡対象モデルを取得する追跡対象モデル取得部１０２と、各入力画像において、該入力画像および他の入力画像間のフローベクトルに基づいて、該他の入力画像における追跡対象領域からの移動ベクトルを推定することにより該入力画像における追跡対象領域の概略位置を表す第１追跡位置を求める第１追跡部１０３と、各入力画像において追跡対象モデルの画像特徴に基づく追跡処理を用いて第１追跡位置を補正することにより第２追跡位置を求めるとともに、該入力画像における統合的な追跡位置である統合追跡位置を第２追跡位置に基づいて決定する第２追跡部１０４と、を備える。 （もっと読む）

【課題】より信頼度の高いパターンの認識結果を得ることができるようにする。
【解決手段】入力データから複数の部分データを抽出し、前記抽出した複数の部分データそれぞれに対して、予め登録されている登録データの対応する部分データとの間で類似度を算出し、前記算出された複数の類似度を、学習されたパラメータを用いて、それぞれ複数の変換後類似度に変換する。このとき、入力データが登録データと同一のカテゴリに属するデータである場合に算出される類似度と、入力データが登録データと異なるカテゴリに属するデータである場合に算出される類似度とを差別化させるように学習されたパラメータを用いて変換する。 （もっと読む）

【課題】画像のオブジェクトの性別や年齢などの性質の判定結果である、属性判定結果が正解と異なる場合であっても識別性能の低下を抑制することを目的とする。
【解決手段】画像データを取得する取得部と、画像データからオブジェクトを検出する検出部と、検出手部により検出されたオブジェクトの性質を示す属性を判定する属性判定部と、画像データを登録可能である複数の登録部と、属性判定部により判定された属性に基づいて、複数の登録部のそれぞれに画像データが登録される場合、１つの登録部に登録される１つの画像データに対して、他の登録部に登録される画像データに対するリンク情報を付与する付与部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】動画像コンテンツ同士の類似度を的確に自動判定する。
【解決手段】本発明の画像処理プログラムは、動画像を入力する入力ステップ（Ｓ２１）と、前記動画像を複数のセグメントに分割する分割ステップ（Ｓ２２、Ｓ２２’）と、前記複数のセグメントの間における特徴量の変化パターンを求める算出ステップ（Ｓ２３、Ｓ２４、Ｓ２５）と、前記動画像に関する前記変化パターンと、他の動画像に関する前記変化パターンとに基づき、前記動画像と前記他の動画像との間の類似度を判定する判定ステップ（Ｓ２６）と、をコンピュータに実行させる。 （もっと読む）

【課題】印象が類似する映像データを出力する。
【解決手段】類似映像出力装置１は、複数の映像データが記憶された映像データ記憶部１２と、複数の映像データのそれぞれについて、当該映像データを分割した区間毎の構造的特徴の出現する時間を構造的特徴量として算出し、構造的特徴量に基づいて、映像データ間の構造的特徴類似度を算出して、構造的特徴類似度データを出力する構造的特徴類似度算出手段２２と、構造的特徴類似度データに基づいて、映像データ記憶部１２から、基準映像データに類似する映像データを抽出する類似映像決定手段２４と、を備える。 （もっと読む）

【課題】対象物が静止していても、精度良く対象物を検出することができるようにする。
【解決手段】ウインドウ画像抽出部２０によって、撮像装置１２によって撮像した撮像画像からウインドウ画像を抽出する。スコア算出部２２によって、歩行者の向きの分類毎の識別モデルと、ウインドウ画像とに基づいて、向きの分類毎に、歩行者らしさを示すスコアを算出する。歩行者識別部２６によって、算出された向きの分類毎のスコアの分布に基づいて、ウインドウ画像が歩行者画像か否かを識別する。 （もっと読む）

【課題】局所領域ごとの属性に基づいた画像の認識の利点を生かしつつ、より容易に画像を認識することを目的とする。
【解決手段】入力画像から複数の局所領域を切り出して特徴量を抽出する抽出手段と、抽出手段で抽出された特徴量を、局所領域ごとの属性に対する度合いを表す特徴量に射影行列を用いて変換する射影手段と、射影手段で変換された特徴量を登録画像の特徴量と照合する照合手段と、照合手段での結果を統合して入力画像と登録画像とが同じものであるかを識別する識別手段とを有することによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】テンプレート内の追尾対象が小さい場合であっても、背景の誤検出に伴うテンプレートの更新精度を維持する。
【解決手段】画像追尾装置は、被写界画像を生成する撮像手段と、追尾対象の特徴を示す基準情報を生成する生成手段と、被写界画像内の画像情報が類似する類似領域を抽出する抽出手段と、基準情報に基づいて新たな被写界画像から第１追尾対象候補の位置を検出する第１検出手段と、類似領域に基づいて新たな被写界画像から第２追尾対象候補の位置を検出する第２検出手段と、第１および第２追尾対象候補の位置に基づいて、第１および第２追尾対象候補が同一の追尾対象か否かを判定する判定手段と、判定結果に基づいて、第１および第２追尾対象候補の位置の一方を追尾対象の位置として選択する選択手段と、第１および第２追尾対象候補が異なる場合には、第２追尾対象候補の位置を基準として新たな基準情報を生成する更新手段とを有する。 （もっと読む）

【課題】より高い精度で物体を認識することを目的とする。
【解決手段】入力画像から複数の局所領域を切り出して特徴量を抽出する抽出手段と、抽出手段で切り出された局所領域ごとに登録画像との類似度を算出する照合手段と、抽出手段で切り出された局所領域の状態をもとに局所領域を選択する選択手段と、選択手段で選択された局所領域をもとに登録画像との距離を算出するメトリック行列を選択し、選択したメトリック行列と選択手段で選択された局所領域の照合手段で算出された類似度とを用いて入力画像が登録画像と同じカテゴリの画像であるかを識別する識別手段とを有することによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】監視環境が時々刻々と変化するような場面でも、検出すべき物体の位置や速度と言った属性を正しく計測する。
【解決手段】撮像装置において撮像した入力画像を処理して、入力画像のエッジ情報を抽出し、エッジ情報に基づいてテンプレート画像を作成して記憶し、記憶されたテンプレート画像とその位置情報に基づいてテンプレートマッチング処理を実行し、マッチングに成功したテンプレートはその位置座標を更新し、マッチングに失敗したテンプレートは削除し、テンプレートマッチング処理の結果に基づいて検出すべき物体の位置や速度の少なくとも一つの属性を計測し、検出された物体の危険度を判定するようにする。 （もっと読む）

【課題】複数の画像の記述的情報を取得する方法及び装置並びに画像マッチング方法を提供する。
【解決手段】複数の画像の各画像に関して特徴点検出を実行して複数の特徴点が取得され、複数の画像の第０レベル記述的情報が取得される。各画像の第０レベル記述的情報は、該画像の複数の特徴点から得られる該画像の複数の第１ローカル特徴記述子と複数の画像の複数の第１ローカル特徴記述子から得られる複数の第１ビジュアルワードとに従って生成される。ｎ＝２，３，・・・，Ｋ＋１且つＫは正整数として、各画像に関して、画像分割を（ｎ−１）回実行して複数の第（ｎ−１）レベルサブ画像が取得され、第（ｎ−１）レベル記述的情報が、複数の特徴点に基づき且つそれぞれの特徴点が位置する第（ｎ−１）レベルサブ画像から得られる複数の第ｎローカル特徴記述子と複数の第ｎローカル特徴記述子から得られる複数の第ｎビジュアルワードとに従って生成される。 （もっと読む）

【課題】動画像から、ある動きをする物、人、動物などを簡便に抽出する。
【解決手段】電子機器１は、オブジェクトの動きを表現するリズム情報の類似度に基づいて動画像からオブジェクトを抽出する電子機器であって、オブジェクトの抽出に用いる抽出用リズム情報を取得する抽出用リズム情報取得部４０と、抽出用リズム情報取得部４０によって取得された抽出用リズム情報と、動画像内のオブジェクトのリズム情報との類似度を算出する算出部６０と、算出部６０によって算出された抽出用リズム情報との類似度が所定の閾値以上であるリズム情報として当該動きが表現されているオブジェクトを動画像から抽出する抽出部７０とを備える。 （もっと読む）

【課題】車両の検知に特有の誤検知を防止する。
【解決手段】領域抽出部１０２は、画像から二輪車の特徴部分に類似する領域と四輪車の特徴部分に類似する領域とを抽出する。組抽出部１０３は、領域抽出部１０２が抽出した領域の中から中心位置同士の距離が所定の閾値以下となる領域の組を抽出する。除外部１０５は、組抽出部１０３が抽出した組を構成する領域のそれぞれに異なる車両の特徴部分が含まれる可能性が低い場合に、当該組の構成する領域の一方を抽出結果から除外する。 （もっと読む）

【課題】立体撮影によって得られた画像に対してマルチフレーム合成を行う際に、良好な立体画像を得ることができる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】各々異なる複数の視点毎に非同期の状態で連続的に複数回撮影することで得られる前記視点毎の複数の画像を取得する取得手段（Ｓ１０１）と、複数の視点から代表視点を決定する第１決定手段と、代表視点の複数の画像から基準画像を決定する第２決定手段（Ｓ１０３）と、代表視点以外の視点の複数の画像において、代表視点の基準画像と最も類似度の高い画像を代表視点以外の視点毎に基準画像として選択する選択手段（Ｓ１０７）と、視点毎に、各々選択された基準画像をベースに複数の画像の合成処理を行う合成手段（Ｓ１０９、Ｓ１１１）と、を備えた。 （もっと読む）

【課題】映像におけるカメラモーション解析のための方法等を提供する。
【解決手段】方法は、映像から、有意な移動特性を有する映像セグメントと、有意な移動特性を有さない映像セグメントとを解析し、有意な移動特性を有さない映像セグメントの夫々について、先行する隣接映像セグメントに対応する第１のモーションタイプが後続の隣接映像セグメントに対応する第２のモーションタイプとは異なっている場合に、第１のモーションタイプ及び第２のモーションタイプの検出基準を下げ、有意な移動特性を有さない映像セグメントが、下げられた検出基準を満たすかどうかを判断し、判断結果に従って有意な移動特性を有さない映像セグメントを隣接する映像セグメントとマージすることを含む。本発明の実施形態に従って、映像におけるカメラのモーションタイプは、より効率的且つ正確に検出可能であり、ユーザの撮影意図は、より正確に反映可能である。 （もっと読む）

【課題】顔の向きの制限を緩和して、比較的少数のカメラにより、観測範囲内の任意の位置における被測定対象者の視線方向のリアルタイムに推定し追跡する視線方向の推定装置を提供する。
【解決手段】第２の頭部位置・姿勢推定部５６１２は、撮影できている複数のカメラからの画像データを統合して処理することにより、頭部の位置および頭部の姿勢の推定処理を実行する。処理対象となっている画像フレーム以前に獲得されている眼球の３次元モデルに基づいて、眼球中心推定部５６１４は、処理対象の特定人物の眼球中心の３次元的な位置を推定する。虹彩中心抽出部５６１６は、虹彩の中心の投影位置を検出する。視線方向推定部５６１８は、抽出された虹彩の中心の投影位置である画像フレーム中の２次元的な位置と、推定された眼球の３次元的な中心位置とに基づいて、視線方向を推定する。 （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】相互に相手を基準に移動可能な任意数の部分からなる可能性のある、イメージ中の物体を認識するための方法を提供する。
【解決手段】オフライン段階では、本発明は一連の例示イメージから単一の物体の部分の相対的な動きを自動的に学習し、単一の物体の部分の記述、部分間の関係、および効率的な検索戦略を組み込んだ、階層型モデルを構築する。これは、例示イメージ中の単一の物体の部分のポーズ変化を解析することによって実行される。ポーズは、物体認識に関する任意の類似性尺度によって取得できる。オンライン段階では、本発明は、階層型モデルを使用して検索イメージ中の物体全体を効率的に見つける。オンライン段階中には、物体の有効なインスタンスのみが見つけられ、すなわち、物体の部分は全体イメージ中ではなく、効率的な検索を容易にしてその後の妥当性検査ステップを不要にする階層型モデル内の物体部分間の関係によって定義される、パラメータスペースの制限された部分でのみ検索される。 （もっと読む）