【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）

【課題】計算機に負荷をかけないよう比較的単純な処理によって精度の高い動きデータを算出すること。
【解決手段】基準画像と比較画像の多重解像度画像を作成し、解像度の低い画像に対しては、まず全範囲マッチングを行って、画像間の２次元のずれを検出し、解像度の比較的高い画像に対しては、ブロックマッチングによって、ブロックごとのずれを検出する。また、最低解像度から順に高解像度に対して、前段階で求めた動きデータを初期値として用いて、その動きデータをより高解像度の画像によって補正することによって、精度の高いものにしていく。 （もっと読む）

【課題】画像に含まれる特定の向きの顔を、高検出率、高分解能で検出する。
【解決手段】入力画像上で部分画像を切り出し、その部分画像が第１の角度範囲の向きの顔を含む画像であるか否かを第１の顔判別器で判別し、その部分画像が第１の角度範囲と一部重複する他の角度範囲の向きの顔を含む画像であるか否かを他の顔判別器で判別し、その部分画像に含まれる顔の向きが第１の角度範囲にあり、他の角度範囲にないと判別されたとき、その部分画像を第１の角度範囲から他の角度範囲との重複部分を除いた特定の角度範囲の向きの顔を含む画像と判定する。各判別器は、判別可能な顔の形状に幅を持たせるため、顔の向きが各判別器に応じた所定の角度範囲の向きであって顔の形状にバリエーションを持つ顔サンプル画像群を用いたマシンラーニングの学習により生成する。 （もっと読む）

【課題】 精度と速度を兼ね備えたオブジェクト認識技術を提供する。
【解決手段】 オブジェクトの局所特徴を検索して画像中のオブジェクトをロケーションできるシステムを提供する。システムはリアルタイムでの稼動が可能であり、オブジェクトの画像のセットを用いてトレーニングを行う。トレーニング画像における特徴点を算定し、これらの特徴点近傍の画像の局所特徴（トークン）を抽出する。トレーニング画像から抽出したトークンのセットを用いて、階層モデル構造を構築する。識別・検出の作業では、ターゲット画像を受信すると同時に、ここから特徴点を算定する。この特徴点近傍のトークンと、階層モデルのトークンとのマッチング作業を行う。うまくマッチした画像トークンについては、ターゲット画像における特定のスケール、ロケーション、配向性について、オブジェクト推定に関する投票を行う。十分な投票が得られなかったオブジェクト推定は拒絶される。 （もっと読む）

【課題】類似画像のデータを照合して相対ずれ量を算出する画像照合評価装置において、高い認識率と低い誤認率を持つ画像照合を実現する。
【解決手段】まず画像照合裕度の狭い第１の画像照合方法に基づいて類似度と相対ずれ量を算出し、類似度が予め決めてある閾値未満の場合に照合裕度の広い第２の画像照合方法に基づいて相対ずれ量を算出し直す。 （もっと読む）

【課題】画像に含まれる顔を、検出すべき顔の傾き、検出すべき顔の位置等を変えながら検出する顔検出処理において、処理時間を抑えつつ顔の検出確率を上げる。
【解決手段】顔が検出される確率が相対的に高い第１の条件、例えば、検出すべき顔の傾きが画像に垂直または水平な方向と一致する傾きであるときに、相対的に検出漏れが少なく処理時間が長い第１の検出処理、例えば、検出すべき位置の変化幅（顔画像か否か判別されるために順次切り出される部分画像Ｗの移動幅）が狭い検出処理を行い、第１の条件と異なる条件であるときに、相対的に検出漏れが多く処理時間が短い第２の検出処理、例えば、検出すべき位置の変化幅が広い検出処理を行う。 （もっと読む）

【課題】短い処理時間で、注目するデジタル画像が顔を含む顔画像であるか否かを判別するとともに、その顔の向きを細かく特定する。
【解決手段】指標値算出手段（55）が、入力画像Ｗ２における画像上の特徴量に基づいて、入力画像Ｗ２が所定の向きの顔を含む顔画像である蓋然性を示す指標値（SC_F，SC_L，SC_R）を、この所定の向きを複数の異なる向きに変えてそれぞれ算出する。顔判別手段（51）は、算出された複数の指標値の合計の大小に基づいて入力画像Ｗ２が顔を含む顔画像であるか否かを判別するとともに、これら複数の指標値間の比率に基づいてこの顔の任意の向きを特定する。 （もっと読む）

【課題】少ない探索量で、高い照合精度を得る。
【解決手段】画像照合装置１００は、入力部１００と、記憶部１０３と、制御部１０３５と、判定部１０３４とを含む。入力部１００は、画像を表わすデータを受付ける。記憶部１０３は、画像を表わすデータを記憶する。制御部１０３５は、除外領域を検出する。判定部１０３４は、対象領域が、テンプレート画像のいずれかの部分に一致するか否かを判断し、第１の部分のいずれかの部分領域とテンプレート画像のいずれかの部分とが一致する場合に、センシング画像のうち除外領域以外の部分領域がテンプレート画像のいずれかの部分に一致するか否かを判断する。 （もっと読む）

【課題】 登録数が多数の場合でも十分に有効なパターン認識装置を提供する。
【解決手段】 制約部分空間法を用いて、辞書部分空間の各々と入力部分空間との間の類
似度を計算する。類似度が上位Ｋ個の辞書部分空間を用いて制約空間を求め、上位Ｋ個の
辞書部分空間の各々と入力部分空間との間で再度制約部分空間法を用いて類似度を計算す
る。 （もっと読む）

【課題】 強判別器を多数並べて配置した、いわゆるカスケード構造の特定物体判別装置において、判別精度が向上し、かつ処理速度面でも向上する特定物体判別装置、特定物体判別方法、及び特定物体判別装置の作成方法を提供する。
【解決手段】 画像中の特定物体を判別する第１の強判別器と、前記第１の強判別器により前記特定物体と判別された場合に、引き続いて当該画像の判別を行う第２の強判別器を備え、前記第２の強判別器は、前記第１の強判別器を学習データを用いて再作成した弱判別器を含むことを特徴とする特定物体判別装置、特定物体判別方法、及び特定物体判別装置の作成方法。 （もっと読む）

【課題】 検出精度を維持しつつ、より低コストに被写体検出処理を行えるようにすること。
【解決手段】 画像入力部（１２）と、画像入力部から入力された画像から所定の認識対象を検出する被写体検出部（１３）とからなる画像処理装置であって、被写体検出部は、基準データを保持する基準データ保持部（２２）と、学習済みデータを保持する学習済みデータ保持部（２４）と、検出する特徴の種類と変換量とに基づいて、基準データ保持部と学習済みデータ保持部のいずれかを選択する選択部（２１）と、前記変換量に基づいて、基準データ保持部に保持された基準データを変換する基準データ変換部（２３）とを有し、選択部が基準データ保持部を選択した場合は、基準データ変換部が変換したデータを用いて、また、選択部が学習済みデータ保持部を選択した場合は、学習済みデータを用いて前記特徴を検出し、該検出した特徴に基づいて前記認識対象を検出する。 （もっと読む）

【課題】 画像中の特定パターンの検出において、ユーザにとって必要十分な検出性能で検出を行う為の設定を、ユーザが容易に設定できるようにすること。
【解決手段】 撮像部（１０２）と、撮像部から入力された画像に対して被写体の検出処理を行う被写体検出部（１０３）とを有する画像処理装置であって、前記被写体検出部で検出する認識対象の解像度を設定する検出サイズ操作部（１０６）と、前記検出サイズ操作部にて設定された認識対象の解像度に基づいて、前記入力画像の解像度を変換する画像変換部（１０５）とを有し、前記被写体検出部は、前記画像変換部により解像度変換された画像に対して、被写体の検出処理を行う。 （もっと読む）

【課題】 画像内の判別対象の検出について誤検出率を低く保ちつつ高速化を図る。
【解決手段】 部分画像生成手段１１によりサブウィンドウＷが全体画像Ｐ上を複数画素間隔で走査し複数の部分画像ＰＰが生成される。生成された部分画像ＰＰは、候補判別器において顔（判別対象）であるか否かが判別され、顔である可能性のある候補画像ＣＰが検出される。そして、対象検出手段２０において、候補画像ＣＰが顔であるか否かが判別される。ここで、候補判別器１２は、基準サンプル画像と面内回転サンプル画像とを用いてにより学習されている。 （もっと読む）

【課題】本人認証率を向上させるとともに、他人受入率を高くしない認証装置および認証方法を提供する。
【解決手段】被認証者３０の眼画像を撮影する撮影部２と、撮影部２で撮影された被認証者３０の眼画像を評価する、眼画像の虹彩径が十分か否かを判定する虹彩径判定部５２、および、眼画像から被認証者３０の目を見開いている度合いを示す開目度が十分か否かの判定を行う開目度判定部７２を有する眼画像評価部８０と、眼画像評価部８０で評価された結果にもとづいて、より認証を受けやすい閾値を用いて眼画像に対して認証処理を行う認証処理部１７とを備えたことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】画像を拡大中にも画像内での移動物体の存否を検出し、画像の拡大中にも画像内での移動物体の有無を確認できるようにした画像を用いた移動物体検知装置を提供する。
【解決手段】撮像手段１０は、対象空間を時間経過に伴って連続的に撮像する。撮像手段１０により撮像された画像からエッジ画像が生成され、エッジ画像はエッジ画像記憶部１３に格納される。論理演算部１４ａおよび移動判定部１５ａは、エッジ画像を３枚ずつ用いてシルエットマッチングを行い画像の中で移動領域を抽出する。移動領域が抽出されると、拡大画像生成部１６において移動領域を含む部分領域を１画面の大きさに拡大した拡大画像を生成する。論理演算部１４ｂおよび移動判定部１５ｂは、拡大画像を３枚ずつ用いて拡大画像の中で移動領域の存否を検出する。 （もっと読む）

【課題】移動物体の抽出の処理時間を軽減し、また、高解像度画像を再構成する過程での処理時間も軽減させることができる画像処理装置及び画像処理方法並びに画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】画像データ入力部１に入力された低解像度画像フレーム列の特徴点を特徴点追跡部５で抽出追跡し、この特徴点を用いて多角形分割部６で三角形領域に分割した後、画像領域分離部７で低解像度画像を移動領域と背景領域とに分離する。移動領域については、補間処理部８で基準フレームの画像データを用いて高解像度画像を生成し、背景領域については、超解像処理部９で低解像度画像フレーム列の複数フレームの画像データを用いて超解像度画像を再構成する。この高解像度画像と超解像度画像を統合する。 （もっと読む）

【課題】 動的計画法を用いた画像マッチング装置において、照明変化に頑健で輪郭部での対応精度の良い、かつ物体領域内部などの輝度値が平滑領域においても正しい対応を得ることが可能な画像マッチングを行う。
【解決手段】 ステレオ画像の走査線対をそれぞれ座標軸にとる探索平面上の各点について、正規化相関係数を算出すると同時に輝度値差分による類似度も算出する。対応経路として接続すべき点を探索する際に、まず正規化相関係数を参照し、正規化相関係数が所定の閾値（ＴＨ１）を上回る場合は正規化相関係数を類似度評価値として用いる。正規化相関係数が所定の閾値（ＴＨ１）を下回る場合には、輝度値差分を参照し、輝度値差分が所定の閾値（ＴＨ２）を上回る場合は、輝度値差分を正規化相関係数の代替として用いる。輝度値差分が所定の閾値（ＴＨ２）を下回る場合は、非対応領域として、当該点を探索対象から除外する。 （もっと読む）

【課題】 部分画像同士の類似性・重要度による検索照合を簡易な構成で行い、利用者の検索意図を反映した類似画像検索が高速に行える部分画像検索方法を提供する。
【解決手段】 本発明の類似画像検索方は、目的画像に類似する部分画像を含む蓄積画像の検索方法であり、蓄積画像から蓄積特徴を抽出する蓄積特徴抽出過程と、蓄積特徴から所定の位置における蓄積重要度を算出する蓄積重要度計算過程と、蓄積重要度に基づいた索引を蓄積特徴に付与する索引付与過程と、目的画像から目的特徴を抽出する目的特徴抽出過程と、索引を用いて、目的特徴の集合に類似する蓄積特徴である検索候補特徴を重要度に基づき抽出する索引検索過程と、目的特徴と検索候補特徴との部分類似値を蓄積重要度から求める一次照合と、目的画像と蓄積画像上の部分領域との全体類似値を部分類似度と蓄積重要度に基づき求める二次照合とからなる特徴照合過程とを有する。 （もっと読む）

【課題】画像のコントラストを正規化した後、画像上の輝度分布に係る特徴量に基づいて当該画像が顔画像であるか否かを判別する処理において、画像上の顔への重畳物、斜光、顔以外の背景による濃淡のばらつき等の影響による判別精度の低下を抑制する。
【解決手段】正規化処理を、当該判別対象画像における各局所領域について画素値の分散の程度が所定レベルに近づくように画素値の階調変換を行う処理とし、その局所領域を、判別すべき顔の目が１つのみ含まれる大きさの領域とする。顔であることを特徴付ける目や鼻等の顔の構成部品内でのコントラストの変化を抑えつつ、顔以外のものによる濃淡変化の影響を受け難い安定した正規化が可能となる。 （もっと読む）

【課題】 検出すべき顔の大きさを変えながら画像上の顔を検出することにより、画像に含まれる大きさの異なる顔を検出する処理において、処理時間を短縮し高速化を図る。
【解決手段】 大きい顔から順に検出し、途中顔が検出されたら、それ以降は既に顔が検出された領域を検出対象領域から除いて検出を続ける。顔の中にそれより小さい顔は存在しないと考えられるので、無駄な処理を省き、処理時間を短縮させることが可能となる。 （もっと読む）