【課題】 所定の特性を有する平面形状のタガント（微小細粒）を物品に付与し、その分布位置に基づいて高精度に個々の物品を識別することが可能な個体識別装置等を提供する。
【解決手段】 個々の物品の基材上に、タガントをランダムに配置しておき、各物品をスキャナ等により光学的に読み取り、タガントの画素数（第１画素数）とタガントの特徴点を抽出し、基準特徴点データとして記憶しておく。識別対象となる物品を上述と同様の手法で読み取り、抽出されたタガント候補領域の中から、タガントの所定の画素数（第１画素数）と近似しない画素数を有するタガント候補領域をノイズとして除去する。その後、対象物品のタガント候補領域の特徴点を抽出する。そして、抽出した対象物品特徴点の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定する。 （もっと読む）

【課題】 タガントが付与された物品を識別する際に、タガントの影による分布位置の誤認識を防ぎ、精度よく特徴点抽出を行うことが可能な個体識別装置等を提供する。
【解決手段】 個々の物品の基材上に、基材とは異なる光学反射特性を有するタガントをランダムに配置しておく。また個々の物品の撮影画像からタガントの影を除去した後、タガントの分布位置情報を抽出し、基準特徴点データとして記憶しておく。識別対象となる物品についても同様に、撮影画像から影除去処理後、タガントの分布位置情報（対象物特徴点データ）を抽出する。そして、抽出し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定する。 （もっと読む）

【課題】専用の帳票を必要とせず、罫線のない帳票にも適用可能で、しかも類似帳票を正しく識別することができる画像識別装置および画像識別方法を提供する。
【解決手段】第１の画像としてのマスター画像を入力するマスター画像入力部１０１と、第２の画像としてのデータ画像を入力するデータ画像入力部１０２と、マスター画像に対して指定されるマスク領域の組を入力するマスク領域入力部１０４と、マスター画像とデータ画像とを整合させる画像整合部１０３と、整合されたマスター画像とデータ画像との間で、マスク領域を除いた差分を抽出する差分抽出部１０５と、抽出された差分の大きさにもとづいてマスター画像とデータ画像との相違度を出力する相違度出力部１０６と、を備える。 （もっと読む）

【課題】ズーム処理によって対象オブジェクトのサイズが変化しても、高速かつ高精度に対象オブジェクトを追跡することができるオブジェクト追跡装置を提供する。
【解決手段】探索領域設定部９は、現時点のフレーム画像のズーム倍率が前時点のフレーム画像のズーム倍率と異なる場合には、前時点のフレーム画像におけるオブジェクト領域、前時点のフレーム画像におけるズームの中心座標、前時点のフレーム画像のズーム倍率と現時点のフレーム画像のズーム倍率との比に基づいて、現時点のフレーム画像におけるオブジェクトの探索領域を設定する。正規化部１０は、現時点のフレーム画像に含まれるオブジェクトの探索領域の画像を固定サイズに正規化する。マッチング部１１は、正規化された探索領域の画像の中から、テンプレート画像と類似するオブジェクト領域を検索する。 （もっと読む）

【課題】複数個のオブジェクトを高速に検出することが可能なオブジェクト検出装置を提供する。
【解決手段】分割部２は、複数個の検出対象オブジェクトについての全検出処理をＭ個に均等に分割する。設定部３は、連続して入力されるＭ個のフレーム画像のうちの各々のフレーム画像での検出処理を、分割されたＭ個の検出処理のうちの１つに設定する。検出部６は、各フレーム画像において、設定された検出処理を実行する。選択部５は、Ｍ個のフレーム画像のうちのいずれかで、いずれかのオブジェクトを検出した場合に、複数個の検出対象オブジェクトの中から検出されたオブジェクトと同一および関連する１以上のオブジェクトを選択する。分割部２、設定部３、検出部６は、選択されたオブジェクトについて再分割、再設定、再検出を行なう。 （もっと読む）

【課題】ロバスト性が高く正確に対象者の眼球を検出可能な眼球検出システムを提供する。
【解決手段】本発明に係る眼球検出システム１００は、ターゲット画像上での中心座標および拡大倍率を含む染色体を持つ個体の集団を生成する初期個体集団生成部１２０と、テンプレート画像１８０上の画素値と中心座標および拡大倍率によって指定されるターゲット画像上の画素値とに基づいて個体それぞれの適応度を算出する適応度演算部１２２と、中心座標および拡大倍率によって指定されるターゲット画像上の対象者の眼球領域１９８を基準として前額領域１９０、眉毛領域１９２、上眼瞼領域１９４または頬領域１９６を仮定する領域仮定部１２４と、これらの領域に基づいて適応度を修正した修正適応度を算出する修正適応度演算部１２６と、修正適応度に基づき遺伝的操作を実行する遺伝的操作実行部１３０と、を備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】時系列に入力されるフレーム画像において適切に主要被写体を追跡すること。
【解決手段】被写体追跡プログラムは、時系列で入力される各フレーム画像の色情報および輝度情報に基づいて複数の要素画像を生成する要素画像生成処理と、複数の要素画像をそれぞれ２値化して複数の２値化要素画像を生成する２値化要素画像生成処理と、複数の２値化要素画像を論理積演算する論理積演算処理と、論理積演算後の２値論理積画像に対するラベリング処理に基づいて、各フレーム画像における主要被写体の位置を特定する特定処理と、特定処理で特定された範囲と所定範囲との論理積演算に基づいて特定された範囲を縮小する縮小処理と、前フレーム画像において縮小処理で縮小された範囲を膨張させて所定範囲を得るモルフォロジー処理と、をコンピュータに実行させる。 （もっと読む）

【課題】予め想定された範囲外の要因が生じた場合でもパラメータの適正化を図ることができる。
【解決手段】テンプレートデータを用いてサーチ画像から対象物を認識するテンプレートマッチング処理を行う画像処理装置１９において、テンプレートマッチング処理を行うためのパラメータを記憶するパラメータ記憶部１４と、テンプレートマッチング処理における基準性能値を記憶する性能記憶部３９と、テンプレートマッチング処理が終わるとその性能値を計測する性能値計測部４３とを備え、性能値計測部で計測された性能値が基準性能値を下回る場合に、テンプレートマッチング処理のパラメータを調整する調整部３８を備えている。 （もっと読む）

【課題】誤認識や認識不能を低減することができるパターン認識装置を提供すること。
【解決手段】制御処理部１２は、カメラ１１の撮像静止画像内の認識対象候補とテンプレート記憶部３１内のテンプレートとの類似度を算出し、その類似度が閾値以上のときにその認識対象候補をテンプレート記憶部内で当該テンプレートに対応付けされている歩行者または非歩行者のクラスと認定するパターンマッチング部２２と、認識対象候補の特徴を抽出して予め設定されている歩行者または非歩行者のクラスにその認識対象候補を分類する学習型分類部２４と、を備えて、この制御処理部１２は、認識対象候補をパターンマッチング部が認定したクラスと認識して、そのパターンマッチング部が認定しない認識対象候補はその認識対象候補の特徴から学習型分類器が分類するクラスと認識する。 （もっと読む）

【課題】 基準画像と入力画像との相関度に基づく被写体追跡を行う被写体追跡装置において、被写体の見えが変化する状況における被写体追跡の精度を向上させる。
【解決手段】 入力画像中の領域のうち、登録された第１および第２の基準画像の各々と最大相関度を有する領域を求める。そして第１の基準画像についての最大相関度と第２の基準画像についての最大相関度とを比較して、特定の被写体の領域を最大相関度を有する領域の中から判定する。そして、特定の被写体の領域を判定すると、判定した特定の被写体の領域に基づいて第２の基準画像を更新する一方、第１の基準画像は、更新しない。 （もっと読む）

【課題】 制御対象とすべき白線を適切に選択できる車載白線認識装置を提供する。
【解決手段】 複合線判定部７０は、白線特徴統合部６０にて出力された尤度が所定の閾値以上である白線候補それぞれに対して複数のテンプレートによるパターンマッチングを行い、また、白線候補抽出部３０によるハフ変換の投票数に応じて破線のピッチを判定して、それらの結果に基づいて、様々な線種類に対して、ある白線がその線種類である確からしさを示すパラメータをまとめた確信度分布を出力し、当該白線の線種類を判別する。制御対象白線選択部８０は、複合線を構成する短い破線を除いて車両に最も近い白線を制御対象の白線として選択する。 （もっと読む）

【課題】物体の姿勢に拘わらず物体の正面領域を追跡する物体検出装置を提供する。
【解決手段】
静止画像と複数のフレーム画像からなる動画像とを取得することができる画像取得部２，５を有し、姿勢を変えた物体を検出する物体検出装置１であって、画像取得部２で撮影された物体の静止画像からテンプレートとしてのヒストグラムを作成する参照情報作成部４と、画像取得部５で撮影された動画像を構成する複数のフレーム画像の内、探索対象のフレーム画像と参照情報作成部４で作成されたテンプレートとに基づいて、探索対象のフレーム画像から物体領域を検出する検出処理部６と、を備えている。 （もっと読む）

【課題】ブロックマッチングにより探索される対応点の信頼度を改善する。
【解決手段】画像処理装置は、第１画像上に予め設定された注目点を空間的に内包する第１基準ブロックと、第２画像上に設定された複数の第１参照ブロックのそれぞれとの画像内容の類似度をそれぞれ表現した複数の第１指標値を取得する第１演算部と、該複数の第１指標値に基づいて、注目点に対応した対応点の複数の候補点を前記第２画像においてそれぞれ抽出する抽出部と、複数の候補点をそれぞれ空間的に内包する複数の第２基準ブロックのそれぞれと、第１画像上の第２参照ブロックとの第２ブロックマッチングにより、複数の候補点のそれぞれについて、対応点としての選択の適性を表現した複数の第２指標値を取得する第２演算部と、該複数の第２指標値に基づいて、複数の候補点の中から１つを選択することにより、対応点を決定する決定部とを備える。 （もっと読む）

【課題】ライブ映像中の特定の物体を画像特徴により追跡する際に、似た特徴を持った別の物体等の誤検出を防止する。
【解決手段】画像追跡装置１２は、第１映像通信端末１１から配信された映像を受信し、該映像を第２映像通信端末１３に送信する映像送信部１２３と、前記第２映像通信端末１３から追跡画像の情報を取得し、該追跡画像の類似画像を前記映像中から探索する類似画像探索部１２４と、類似画像が存在する場合にはマーカー設置領域を決定するマーカー設置領域決定部１２５と、前記映像から追跡画像を探索するとともに、類似画像が存在しない場合には、前記探索した追跡画像に目印画像を合成した第１の合成映像を第１映像通信端末１１及び第２映像通信端末１３に送信し、類似画像が存在する場合には、前記探索した追跡画像に前記マーカー設置領域を重畳した第２の合成画像を第１映像通信端末１１に送信する追跡・合成処理部１２１と、を備える。 （もっと読む）

【課題】オブジェクト探索の効率化を図ることが可能な探索省略領域設定関数生成方法を提供すること。
【解決手段】探索省略領域設定関数生成方法は、サイズ比の異なる各モデル縮小画像上の指定探索点に対して、オブジェクトを探索するためのテンプレートを対応付けて、各モデル縮小画像上の前記指定探索点と前記テンプレートとの指定探索点類似度を検出し、前記指定探索点類似度がオブジェクト検出判定閾値を超える場合、各モデル縮小画像上の前記指定探索点の周辺の複数の周辺探索点の夫々と、前記テンプレートとの周辺探索点類似度を検出し、前記周辺探索点類似度の分布に基づき前記オブジェクトと前記テンプレートとの相対位置を推定し、推定相対位置に基づき各モデル縮小画像上に前記オブジェクトの探索省略領域を設定するための関数を生成する。 （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】高精度と高速処理を両立させる。
【解決手段】参照画像と登録画像とを照合する際、参照画像について、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像（階層画像Ｉ０）とし、その下層に第１の低解像度画像（階層画像Ｉ１）、さらにその下層に第２の低解像度画像（階層画像Ｉ２）を作成する。登録画像を１つずつ読み出し、登録画像の階層画像Ｊ０，Ｊ１，Ｊ２に特徴領域Ｓ０，Ｓ１，Ｓ２を設定し、低解像度画像から高解像度画像へ向けての階層探索によって、参照画像における対応領域Ｓ２’，Ｓ１’，Ｓ０’を探索する。この際、任意の低解像度の階層画像、例えば登録画像の階層画像Ｊ２の特徴領域Ｓ２と参照画像の階層画像Ｉ２の対応領域Ｓ２’との類似度に基づいて、読み出した登録画像を参照画像と照合する登録画像候補として選択するか否かを判断し、参照画像と照合する登録画像を絞り込む。 （もっと読む）

【課題】顔画像認識の処理の高速化及び登録作業の簡単化が可能な顔画像認識装置及び顔画像認識プログラムを提供することを課題とする。
【解決手段】映像中の人物の顔を認識する顔画像認識装置２０であって、認識対象となる人物の正面の向きの顔画像の人物特定テンプレート及び多数の人物の目標とする正面以外の向きの平均的な顔画像の人物不特定テンプレートが登録されたテンプレート格納手段２４と、映像から人物の顔が写っている顔領域を抽出する顔領域抽出手段２２と、抽出された顔領域の特徴を抽出し、顔領域の特徴とテンプレート格納手段２４に登録された人物特定テンプレートとを照合して、顔領域に写っている人物の顔を認識すると共に、顔領域の特徴とテンプレート格納手段２４に登録された人物不特定テンプレートとを照合して、顔領域に写っている認識した人物の顔の向きを追跡する顔認識手段２３とを有することにより上記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】人の手を介することなく、人物の身なりが適切であるか否かを判定する。
【解決手段】人物管理装置１は、撮影画像を取得する画像取得手段１１と、検出対象物の情報を記憶する記憶手段１２と、画像取得手段により取得された撮影画像から人物の顔を検出する顔検出手段１３と、顔検出手段により検出された顔の座標に基づいて、検出対象物が存在すべき領域を設定する領域設定手段１４と、領域設定手段で設定された領域に検出対象物が存在し、検出対象物が適切に装備されているか否かを判定する判定手段１５と、判定手段の判定結果に応じた処理を行う制御手段１６と、を備える。 （もっと読む）

【課題】全体的な照明変動および部分的な陰影の変動に対して精度の高いパターン識別ができるようにすることを目的とする。
【解決手段】所定の変動を加えた変動入力画像および変動登録画像を生成する変動画像生成手段と、変動入力画像から入力部分特徴を抽出し、変動登録画像の入力部分特徴に対応する登録部分特徴を抽出する部分特徴抽出手段と、入力部分特徴と登録部分特徴の部分特徴の類似度を、変動画像の所定の組み合わせ毎に算出する部分特徴類似度算出手段と、部分特徴類似度算出手段で計算された、少なくとも１つ以上の部分特徴類似度を所定の基準で統合した統合部分特徴類似度を算出する部分特徴類似度統合手段と、統合部分特徴類似度を部分領域毎に所定の基準で統合し、入力画像および登録画像間の識別類似度を算出する識別類似度算出手段と、を有することを特徴とする。 （もっと読む）