【課題】検出対象とする画像領域を事前に指定することなく任意の画像領域を検出できるようにし、しかも当該任意の検出領域が画面内で移動した場合でも検出可能とする。
【解決手段】制御ユニット１の制御の下で、表示タイミングの異なる２枚の画像データを重ね合わせた状態で、その一方の画像データの位置座標を二次元方向（Ｘ軸、Ｙ軸の各方向）に一定量シフトするごとに、当該画像データ間で画素ごとにそのＲＧＢ値の一致度数を計算してその全画素の合計を求め、この一致度数合計が最大値を示すときの画像データのシフト位置座標から一致画像領域を検出するようにしたものである。 （もっと読む）

【課題】撮像画像から車両を高精度に認識する画像認識装置を提供することを課題とする。
【解決手段】撮像画像から車両を認識する画像認識装置であって、画素毎に特徴量が登録されている車両モデルを記憶する記憶手段と、撮像画像から車両モデルと同一サイズの画像領域を抽出する画像領域抽出手段１１と、画像領域と車両モデルとの間で対応する画素毎に特徴量に基づいて対応する画素が一致するか否かを判定する画素一致判定手段１２と、一致すると判定された合致画素からなる合致画像を生成する合致画像生成手段１３と、合致画像上に所定サイズを有しかつ領域内の合致画素の割合が閾値以上の合致領域を設定する合致領域設定手段１４と、合致領域の分布状態に基づいて画像領域が車両を含むか否かを判定する車両判定手段１５を備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】分岐構造の識別器を学習する上で、処理時間を大きく増大させずに好適な分岐構造を構築することを目的とする。
【解決手段】識別対象パターンを識別する分岐型パターン識別器を、機械学習処理により生成する情報処理装置であって、複数の変動カテゴリの組合せに対して、それぞれ個別の予備識別器を学習させる予備学習手段と、予備識別器で識別処理を実行し、識別処理結果に基づいて分岐構造を決定する分岐構造決定手段と、分岐構造に基づき、分岐型パターン識別器を学習させる本学習手段と、を有することによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】２つの画像の位置合わせの精度を向上させる情報処理装置を提供すること。
【解決手段】第１移動制御部３０は、第１画像を、複数の第１位置に順次移動させ、第１比較部３２は、第１位置に移動した後の第１画像と、第２画像と、を比較する。注目第１位置選択部３４は、第１比較部３２による比較結果に基づいて、注目第１位置を選択する。第２移動制御部３６は、注目第１位置が選択された後に、第１画像を、注目第１位置の周辺に位置する複数の第２位置に順次移動させ、第２比較部３８は、第２位置に移動した後の第１画像と、第２画像と、を比較する。注目第２位置選択部４０は、第２比較部３８による比較結果に基づいて、注目第２位置を選択する。第２位置合わせ実行部２８は、第１画像の位置と、注目第２位置と、の差に基づく幾何変換処理を行い、第１画像と、第２画像と、の位置合わせを行う。 （もっと読む）

【課題】取得した画像にノイズが発生している場合であっても、良好な精度で瞼の位置及び形状並びに虹彩位置を検出する。
【解決手段】瞼尤度λ_{ｅｙｅｌｉｄ}、第１の虹彩尤度λ_{ｉｒｉｓ１}、及び比較瞼モデルによって表される上瞼及び下瞼の各形状によって囲まれた領域外に存在する比較虹彩モデルによって表される虹彩の輪郭と画像に含まれる虹彩の輪郭とが一致する度合いを示す第２の虹彩尤度λ_{ｉｒｉｓ２}を演算し（１０８、１１６）、比較瞼モデルの１つと比較虹彩モデルの１つとで表された目モデルの各々について、瞼尤度λ_{ｅｙｅｌｉｄ}及び第１の虹彩尤度λ_{ｉｒｉｓ１}の各々が大きくなるに従って大きくなるように定めた値を、第２の虹彩尤度λ_{ｉｒｉｓ２}によって小さくなるように補正した値を目尤度λとして演算し（１１０、１１８、１２２）、演算された最も大きい目尤度λに対応する第１のモデルパラメータ及び第２のモデルパラメータで表されるモデルの瞼の位置及び形状並びに虹彩位置を検出する（１２４）。 （もっと読む）

【課題】冗長な計算やデータを省くことで、処理負荷を低減して記憶領域を有効利用できる画像認識方法および装置を提供する。
【解決手段】ステップＳ３１では注目画素Pi,jに隣接する８つの周辺画素の一つが時計回りに選択される。ステップＳ３２では、注目画素Pi,jの画素値と今回の周辺画素の画素値とが比較される。ステップＳ３３では、比較結果に応じてOLBPの対応ビットに「０」または「１」がセットされる。ステップＳ３４では、非冗長の全ての周辺画素に関して上記した処理が完了したか否かが判定され、全ての画素に関して対応ビットのセットが完了するまではステップＳ３１へ戻り、周辺画素を時計回りにシフトさせながら上記の処理が繰り返される。 （もっと読む）

【課題】撮影環境や撮影機材の変動に対して耐性のある画像認証方法および装置を提供する。
【解決手段】参照顔画像Dの注目画素PijのLBPと、被参照顔画像Dkにおいて注目画素Pijに対応する位置の対応画素P'ijのLBPとが、対応するビットごとに比較され、値が一致するビットには「１」、不一致のビットには「０」が割り当てられ、一画素分のビット和が当該注目画素Pijの類似スコアとなる。すなわち、参照顔画像Dの注目画素PijのLBPが(10001011)、被参照顔画像Dkの対応画素P'ijのLBPが(00011010)であれば、MSBから第２，３，５，６，７番目の各ビット同士が一致するので、注目画素Pijの類似スコアは「５」となる。そして、これを参照顔画像Dの全画素に関して繰り返し、全画素のビット和の総和ΣCijが参照顔画像Dと被参照顔画像Dkとの類似スコアとなる。 （もっと読む）

【課題】膨張引き算法を用いた差分抽出処理では、追記後原稿の画像から追記前原稿の膨張処理画像を引き算することと、膨張した部分で余分に引き算を行うことになるために、文字のカスレや線の途切れなどが生じたり、追記抽出漏れが生じたりする。
【解決手段】追記前画像と追記後画像との差分をとって追記後画像から追記情報を抽出する追記情報抽出処理（差分抽出処理）において、両画像の比較に先立って、先ず、全体位置・歪補正部１０１で原稿全体に対して画像の位置合わせを行い、その後に差分抽出部１０２で大まかな差分情報を得る。次いで、当該差分情報を基に分割画像位置・歪補正部１０５で局所的な位置合わせを行い、その後に追記情報抽出部１０６で差分処理を行い、その差分情報を追記情報として抽出する。 （もっと読む）

【課題】ローリングシャッタ方式に起因する画像歪を適切に補正することが可能な技術を提供する。
【解決手段】動き検出部２０１は、露光方式としてローリングシャッタ方式を用いて撮像された複数枚のフレーム画像において動き領域を検出するとともに、当該動き領域の動きベクトルを取得する。動き領域補正部２０２は、動きベクトルと、複数枚のフレーム画像間での撮像間隔に関する情報と、ローリングシャッタ方式で露光した際に生じる一つのフレーム画像内での位置の相違に基づく露光開始時刻差に関する情報と、ローリングシャッタ方式を用いて撮像される一つのフレーム画像内での位置に基づく露光開始順序に関する情報とに基づいて、複数枚のフレーム画像中の補正対象たるフレーム画像内の動き領域を補正する。 （もっと読む）

登録対象者の１本の指における各部位の登録指紋画像をＲＡＭ（１４０）に複数登録し、複数の登録指紋画像の相対位置を計算し、照合対象者の指の一部分を読取指紋画像として画像センサ（１７０）に読み取らせ、相対位置に基づいて、複数の登録指紋画像の中から登録指紋画像を特定し、特定された登録指紋画像と読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行うＣＰＵ（１２０）を備えている。
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紙幣の透過画像の各画素の濃度を一次微分する（図５，Ｓ２１）。次に、微分結果を所定のしきい値と比較して単純二値化し、紙幣の輪郭線を抽出する（Ｓ２２）。次に、二値化した輪郭線をハフ変換し、ハフ平面の同じ点を通る輪郭線を同一直線として抽出する（Ｓ２３）。次に、ハフ変換により得られた点に対応する直線で囲まれる矩形を抽出する（Ｓ２４）。矩形の重なりなし部分のドット数が所定のしきい値未満でなければ、重なりなし部分を紙幣の画像として切り出す（Ｓ２６）。そして、切り出した画像と基準となる画像を比較し、紙幣の金種を特定する。
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【課題】 登録画像と照合画像が一致しているかどうかを判定する。
【解決手段】 登録画像と照合画像が一致しているかどうかを判断する画像照合装置において、データを読み取るデータ読取部と、データ読取部により読み取られたデータに基づいて登録画像及び照合画像を生成する画像生成部と、画像生成部により生成された登録画像の中心位置から所定量ずれた位置のデータをデータ読取部で読み取れるように指示を出す指示部と、指示部により出された指示にしたがって、データ読取部により読み取られたデータに基づき、登録画像の中心位置から所定量ずれた位置の周辺画像を生成する周辺画像生成部と、登録画像と照合画像、及び周辺画像と照合画像から照合スコアを生成する照合スコア生成部と、照合スコア生成部により生成された照合スコアに基づき、登録画像と照合画像が一致しているかどうかを判断する判断部を備える。 （もっと読む）

【課題】入力画像とテンプレート画像の画像照合を高い精度でおこない、照合率を向上させることを課題とする。
【解決手段】極座標変換済の入力画像およびテンプレート画像から相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上であるか否かにより正相関値画像と負相関値画像とに分離し、テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かにより正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離し、正相関値画像および負相関値画像と正テンプレート画像および負テンプレート画像との組み合わせにより複数の正負分離相関画像を生成し、該正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなう。 （もっと読む）