【課題】逐次入力される画像から、高い信頼性の下に検出対象物を高速に検出することができる対象物検出方法を提供する。
【解決手段】入力画像を二値化し、それに対して、テンプレートを用いて第一の検出演算を行い（ステップＳ１０００）、検出されたと判断された場合（ステップＳ１００１）には、検出結果として出力し、検出されないと判断された場合には、二値化画像の全てに対して、複数のシルエットテンプレートとの一致度を算出して第二の検出演算を行い（ステップＳ１００２）、その最大値をもって検出の成否を判断し（ステップＳ１００３）、検出されたと判断された場合には、第一の検出演算のためのテンプレートをテンプレートリストに追加し（ステップＳ１００４）、検出されないと判断された場合には、前記入力画像に対する処理を終了し、次の入力画像に対する処理を開始する。 （もっと読む）

【課題】画像中に存在する１〜複数個のオブジェクトを高速に検出するオブジェクト検出方法を提供する。
【解決手段】オブジェクト検出方法において、演算回数が少なく単純な１次判別器１６１を用いて、一定間隔毎にオブジェクトが存在するか判別する１次探索ステップ１１０と、１次探索の結果の空間的な関係性から、オブジェクトが実際に存在する範囲を推定する範囲推定ステップ１２０と、１次探索で用いたオブジェクト判別器より詳細な判別が可能な２次判別器１６２を用いて、オブジェクト判別処理を行う２次探索ステップ１３０と、オブジェクト判別の結果に基づいて、あるオブジェクト存在範囲内で類似度が最も大きくなる位置をオブジェクト存在位置と推定するオブジェクト位置推定ステップ１４０と、最終的なオブジェクトの位置を判別する最終探索ステップ１５０を有する。 （もっと読む）

出力と、バイオメトリックデータ項目を獲得するための入力と、メモリと、プロセッサとを備えるバイオメトリックマッチング装置において、メモリが、各テンプレートがテンプレート識別子を備える、バイオメトリックデータ項目の複数のテンプレートが記憶されるテンプレートデータベースと、各シーケンスが、記憶されたシーケンス順でテンプレート識別子に対応するデータを備え、且つ他のデータ又は他のデータと関連をもつためのシーケンス識別子を備える、複数のシーケンスが記憶されるシーケンスデータベースとを備える。この装置は、ユーザが一連のバイオメトリックデータ項目をその入力に入力した後で、各項目をテンプレートと比較することにより、各入力済みの項目をテンプレートデータベース内のテンプレートに突き合わせてマッチングするように構成されるマッチング機構を備えている。 （もっと読む）

【課題】デジタル画像のマッチングにおいて、入力された画像間の幾何学的歪みが大きい場合であっても高い精度のマッチングを行うことを目的とする。
【解決手段】ピラミッド構造化を用いたローカルエリアマッチングにおいて、各マッチングステップで前段階のマッチングステップでのマッチング結果に基づき、テンプレート画像の画像座標値をマッチング対象画像の画像座標値に近づくように任意変形（ラバーシーティング）する。そして、任意変形したテンプレート画像とマッチング対象画像とをマッチングする。 （もっと読む）

【課題】テンプレートマッチングにより対象物の位置を正確に認識することが可能な対象物の認識方法及び装置を提供する。
【解決手段】マーク認識時基準となるテンプレート２０ｃの背景部分の画素数とそれぞれ所定画素数ずつ異なる背景部分を有する同サイズの複数のテンプレート２０ａ、２０ｂ、２０ｄ、２０ｅが作成される。各テンプレートごとにマーク画像に対してテンプレートマッチングを行って各テンプレートに対する相関値が演算される。大きな背景部分を持つものは相関値が高めに演算されるので、相関値を減らし、小さな背景部分を持つものは相関値が低めに演算されるので、相関値を増やすように補正が行われ、補正された相関値のなかで最も相関値の高かったテンプレートによるテンプレートマッチングの結果に基づいてマーク位置が認識される。 （もっと読む）

画像ストリーム内の顔を追跡するための画像処理装置は、潜在的に１つ以上の顔領域を含む画像ストリームから、獲得された画像を反復的に受信する。該獲得された画像は、サブサンプル画像を提供するために、指定された解像度でサブサンプリングされる。続いて、当該サブサンプリングされた画像の最小の部分についてインテグラルイメージが計算される。１セットの候補顔領域を提供するために、当該インテグラルイメージの少なくとも１つの部分に固定サイズ顔検出が適用される。産出された候補顔領域のセット及び以前に検出された任意の候補顔領域に応答して、後に獲得された画像の解像度がサブサンプリングに合わせて調節される。 （もっと読む）

【課題】入力画像中のオブジェクトを、的確且つ迅速に検出することのできるオブジェクト検出装置およびオブジェクト検出方法ならびにオブジェクト検出用プログラムを提供する。
【解決手段】先行検出装置Ｇ１１，Ｇ２１，…によって検出対象画像にオブジェクトが存在する確信度を単位領域毎に先行して算出し、算出された単位領域毎の確信度の分布状況を表す検出マップを検出マップ作成装置Ｇ１２，Ｇ２２，…で作成し、検出マップに基づいて確信度が所定の閾値を上回る水準にある特定領域を検出対象としてオブジェクトが存在する確信度を後続検出装置Ｇ１３，Ｇ２３，…で算出する。先行検出装置、検出マップ作成装置、および、後続検出装置の作動を統括的に制御するシステムコントローラを設ける。 （もっと読む）

【課題】画像から検出された物体の判別精度を向上させることを課題とする。
【解決手段】入力画像から判別の候補となる候補物体を検出した場合には、ニューラルネットワーク手法を用いた大まかな判別（すなわち、検出された物体が判別の対象となる歩行者の可能性があるか否か判別）を行う。大まかな判別の結果、入力画像から検出された物体について歩行者の可能性があると判別した場合には、ニューラルネットワーク手法を用いた詳細な判別（すなわち、検出された物体が判別の対象である歩行者であるか否か判別）を行う。続いて、詳細な判別結果（例えば、「歩行者である」という判別結果）等に応じて、警告の報知や車両の制御を行う。 （もっと読む）

【課題】 画像中における被写体の個体識別をより高精度に行うための技術を提供すること。
【解決手段】 撮像部１は、被写体を含む画像を取得する。状態検出部４は、この画像中における被写体の状態を検出する。個体認識処理部５は、複数の個体識別処理モジュールのうち、状態検出部４が検出した状態に対応する個体識別処理モジュールを決定する。そして個体認識処理部５は、画像中における被写体に対して、決定した個体識別処理モジュールによる個体識別処理を行うことで、被写体の個体識別を行う。 （もっと読む）

【課題】 画像データの被写体認識を効率化する技術を提供する。
【解決手段】 本発明の被写体認識装置は、画像入力部、被写体辞書部、および処理部を備える。画像入力部は、画像データを取り込む。被写体辞書部は、被写体種類を特定するための被写体条件を階層に分類して記憶する。処理部は、この階層に従って被写体条件の照合を順次行うことで、照合する被写体条件を絞り込みつつ、画像データに映っている被写体種類を求める。 （もっと読む）

【課題】画像データの解像度に応じた精度で画像を照合できる画像照合装置を提供する。
【解決手段】各照合対象画像データに基づく画像特徴情報に基づいて、一方の画像データに基づく画像特徴情報を他方の画像データに基づく画像特徴情報に一致させるようなアフィン変換の変換パラメタである拡縮率及び平行移動量が採りうる値の関係を、各変換パラメタに対応する座標軸を有する２次元空間上における直線として表す直線式を複数決定し、当該２次元空間の少なくとも一部の範囲を照合対象画像データの解像度に基づく大きさの複数の単位領域に分割し、決定した直線式と各単位領域との位置関係に基づいて候補単位領域を選択し、当該候補単位領域に基づいて照合対象画像データの一致度が高くなる変換パラメタの値を算出し、算出した拡縮率及び平行移動量が画像データとの照合処理に供される画像照合装置である。 （もっと読む）

【課題】画像処理の性能を向上させる。
【解決手段】
位置合わせにおける移動範囲で、少なくとも１つの方向の移動区間を複数の部分区間に分離することにより、部分位置合わせ区間を構成し、最初からｍ番目（ｍは正定数）までの部分位置合わせ区間における一致の度合いの最大値が、規定条件外であるときは、以後の部分位置合わせ区間における照合処理は実行せずに、照合は不一致と判定する。 （もっと読む）

【課題】パターンマッチング処理によって処理対象画像中の特徴部分を認識する演算負荷を軽減し短時間に特徴部分を認識する。
【解決手段】第１倍率の処理対象画像１０２ａに対して所定ウインドウ１０３と所定パターン１０１ａ，…とを用いたパターンマッチング処理を本認識処理として行うとき、予備検査用ウインドウ（１０３を拡大／縮小したウインドウ）２０３で切り出した部分画像と予備検査用パターン２０１ａ（１０１ａを拡大／縮小し且つデータ量を削減したパターン）とのパターンマッチング処理を予備認識処理として行い、第２倍率の処理対象画像１０２ｂに対して所定ウインドウ１０３と所定パターン１０１ａ，…とを用いたパターンマッチング処理を本認識処理として行うときに予備検査結果に基づき無駄（領域２０５以外）となるパターンマッチング処理をスキップする。 （もっと読む）

【課題】眼鏡等の装着物の有無に関わらず、高精度な顔照合を行うことができる顔照合システムを提供すること。
【解決手段】入力顔画像または登録画像から特徴量を生成する特徴量生成部２と、同一人物であるかどうかを判定する照合部３と、登録画像を登録する登録データベース４とを有する。特徴量生成部２は、入力顔画像から顔領域に装着物があるかどうかを検出する装着物有無判定部と、装着物有無判定部の判定結果から入力顔画像の特徴量を抽出する特徴量抽出位置を決定する特徴量抽出位置決定部とを備える。特徴量抽出位置決定部は、装着物有無判定部の判定結果が装着物ありの場合に、入力顔画像の装着物の位置を回避して入力顔画像に第１の特徴量抽出位置を決定する。 （もっと読む）

【課題】デジタル画像を処理するための方法および装置を提供すること。
【解決手段】一実施形態による方法は、複数のデジタル画像に属する複数の要素を表す要素データにアクセスするステップと、前記複数の要素中の前記要素間の類似性分析を実施して、前記要素に関係する相関データ結果を取得するステップと、前記複数の要素のクラスタリングを実施するステップとを含み、前記クラスタリングを実施するステップは、前記複数の要素中の要素に関係する少なくとも１つのハード制約条件を前記相関データ結果に組み込んで、制約条件付き相関データ結果を取得するステップと、前記制約条件付き相関データ結果から固有ベクトル結果を取得するためのスペクトル分析を実施するステップと、前記少なくとも１つのハード制約条件を強制する基準を用いた制約条件付きクラスタリングを使用し、前記固有ベクトル結果の離散化を実施してクラスタを取得するステップとを含む。 （もっと読む）

【課題】人物の分類を行う方法および装置を提供する。
【解決手段】複数の人物を含む複数のデジタル画像にアクセスするステップ、顔認識を実施して前記複数の人物の顔間の類似性に関係する第１のスコアを判定するステップ、服装認識を実施して前記複数の人物の服装間の類似性に関係する第２のスコアを判定するステップ、前記顔と前記服装が前記複数の人物に属する確率を推定する複数の公式で、その内の少なくとも１つの公式が第１のスコアと第２のスコアを利用し、その内の少なくとも１つの公式が第１のスコアと第２のスコアの内の一方だけを利用する、複数の公式を提供するステップ、第１のスコア中の、複数の人物中の２人の人物に関する第１のスコアの利用可能性と、第２のスコア中の、２人の人物に関する第２のスコアの利用可能性とに基づいて前記２人の人物の同一性の類似性に関する確率を推定する公式を、前記複数の公式から選択するステップを含む。 （もっと読む）

【課題】カテゴリ数が未知の分類問題として、分類対象データの分類を行う。
【解決手段】学習用の顔画像データ６２を用いて自己組織化マップの学習を行わせることで、マップ層６４のマップ層ユニットＵ０〜Ｕ４の結合荷重が、可視化画像６６のように決定される。そして、隣接するマップ層ユニット間における結合荷重の相関係数ｒ０〜ｒ３を計算し、最小のｒ３を示すマップ層ユニットＵ３，Ｕ４間を、第１層における分割境界７０とする。マップ層ユニットＵ４は、ただ一つに分類されたため、第２層の分類は行わない。他方、マップ層ユニットＵ０〜Ｕ３は、分類が不十分であり、第２層の分類を行う。この処理は、分類特性に基づき、分類が十分に行われると判断されるまで続けられる。こうして、最終的には、学習用の顔画像データに応じた二分木の表情特徴空間が形成される。 （もっと読む）

【課題】顔検出処理全体の計算量を減らし処理速度を向上させる。
【解決手段】まず、撮像手段２により人物被写体の撮影が行われ、各色成分毎の光が受光素子２ａにより受光され画素データＰｘが取得される。次に、画像生成手段４において、画素データＰｘを用いたカラー画像からなる原画像ＰとＧ画素データを用いたＧ信号画像Ｐとが生成される。その後、Ｇ信号画像Ｐを用いて顔検出を行うことにより、原画像Ｐ０における顔画像ＦＰを検出する。 （もっと読む）

【課題】検出精度を落とさないで、顔検出のための演算量を削減し、処理時間を短縮化する。
【解決手段】読み込み部１０１がストレージ１０２に蓄積されている画像データを読み込む。探索窓サイズの指定情報および探索範囲の指定情報に基づいて指定された探索範囲において、指定されたサイズの探索窓でもって、画像をラスター走査と同様に走査する。探索範囲が走査されることで得られた各探索窓部分の画像である各部分画像に顔領域が存在するか否かが顔領域判定部１０６において判定される。探索窓の大きさがしきい値以下の場合には、辞書設定部１０６ｂが第１の辞書に比して演算量が少ない第２の辞書を設定することによって処理の高速化が図られる。 （もっと読む）

【課題】顔画像を少ないデータ量で判定できるようにする。
【解決手段】ラベルＷ１１の画像を＋２０度ロール回転すれば、ラベルＷ１２に分類される画像となるので、ラベルＷ１２の画像を学習した場合に得られる２つのピクセル位置は、ラベルＷ１１の画像を学習することにより得られた２つのピクセルの位置を、＋２０度ロール回転した位置とすることができる。すなわち未学習ノード８１−１−１−２または未学習ノード８１−１−１−２−１に対する評価値計算処理が行われる場合、ウインドウ画像上の、ラベルＷ１１を学習した学習済みノード８１−１−１−１または学習済みノード８１−１−１−１−１の弱判別器による弱仮説ｆ(x)を計算するのに用いられる２つの画素の位置を＋２０度ロール回転した位置の画素のピクセル差分特徴ｄが算出される。本発明は、ロボットにおいて人の顔を識別するのに適用できる。 （もっと読む）