【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】顔情報そのものを蓄積せずに、顔のパーツ、属性情報および関連情報で顔情報の特徴を蓄積して照合し、記憶媒体や通信媒体のリソースの有効利用を図る。
【解決手段】撮影された画像から顔情報を検出して分析するための画像処理装置であって、撮像された画像から顔領域を検出する顔検出手段と、検出した前記顔領域から顔のパーツを検出するパーツ検出手段と、検出した前記パーツの領域、前記パーツの周辺領域、前記顔領域の他の部分領域の少なくとも１つの領域における、色を含む属性を分析する属性分析手段と、前記顔検出手段が検出した前記顔領域と関連付けられる関連情報を取得する関連情報取得手段と、前記パーツと、前記属性と、前記関連情報とを検索可能に関連付けて蓄積する蓄積手段と、を備えることを特徴とする。 （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】 個体識別装置１は、基準物品２の印刷部から読み取った画像（基準画像データ２１）及び識別対象とする物品３の印刷部から読み取った画像（対象物画像データ３１）を色分解し、各色の色分布データ２Ｒ，２Ｇ，２Ｂ（３Ｒ，３Ｇ，３Ｂ）から色毎の相関値を求める。対象物画像データの読取範囲Ｂは基準画像データの読取範囲Ａより広い範囲とし、読み取った範囲Ｂから基準画像データと同一形状及び同一面積の領域３３を切出し、切出し位置を順次移動させながら各切出し領域について各色の色分布データの相関値を求める。そして、相関値が最大となる切出し位置のばらつきが各色で所定許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は同一個体と判定する。 （もっと読む）

【課題】画像内の物体を安定して追尾すること。
【解決手段】画像処理装置１００は、追尾対象となる物体の複数の部分テンプレートと、テンプレート画像とを比較して、領域毎の相関値を算出する。画像処理装置１００は、相関値に基づいて、部分テンプレートに類似する画像領域を仮説領域として抽出する。画像処理装置１００は、複数の仮説領域を重複しないように組み合わせた全体仮説を生成し、相関値や誤差を基にして、全体仮説の評価値を算出する。画像処理装置１００は、評価値を基にして、複数の全体仮説から最適な全体仮説を判定する。 （もっと読む）

【課題】 人の表情から人の情動を認識し、情動同調の手法を利用して制御するロボット装置を提供する。
【解決手段】 ユーザに視認させる表情を表出する表出部１２ａと、ユーザの表情に基づいてユーザの情動状態を解析する情動認識部２０と、ロボットの情動状態を、情動認識部２０によって認識されたユーザの情動状態に誘導するようにロボットの情動状態を生成する情動生成部２２と、情動生成部２２により生成されたロボットの情動状態に基づいて、ロボットから表出させる表情を生成する情動表出部２４とを備える。 （もっと読む）

【課題】 顔認識の精度を向上させることができる撮像装置及びそのプログラムを実現する。
【解決手段】 人用の顔検出モードが設定されているか判断し（Ｓ３１）、人用の顔検出モードが設定されていると判断すると、２次元の顔検出処理により人の顔を検出する処理を行う（Ｓ３２）。そして、該２次元の顔検出処理により人の顔がないと判断すると、３次元の顔検出処理により人の顔を検出する処理を行う（Ｓ３５、Ｓ３６）。一方、動物用の顔検出モードが設定されている場合は、３次元の顔検出処理により該設定されている検出モードの動物の種類の顔を検出する処理を行う（Ｓ３６）。 （もっと読む）

【課題】バーコードラベルや無線タグが付されていない商品を画像認識処理により短時間で精度良く認識できるようにする。
【解決手段】撮像部１０より撮像された認識対象物のカラー画像信号について、認識処理部２０において、第１の認識処理部２２により、上記カラー画像信号からＨＳＶ色空間に変換して、Ｈ（色相）情報とＳ（彩度）情報のカラーヒストグラムを作成し、上記認識対象物の第１の特徴情報として、予め作成されている基準のカラーヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識し、また、第２の認識処理部２３により、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の輝度情報からＳＩＦＴ特徴量を抽出し、Ｋ−ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングに対応したクラスを横軸としたヒストグラムを作成し、上記認識対象物の第２の特徴情報として、予め作成されている基準のヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する。 （もっと読む）

【課題】画像と３次元形状モデルの誤対応を減らし、高速でロバストな物体の位置及び姿勢の計測を実現する。
【解決手段】物体の３次元形状モデルを保存する保存部１１０と、物体の濃淡画像を入力する濃淡画像入力部１３０と、物体の距離画像を入力する距離画像入力部１５０と、位置姿勢計測装置１００に対する物体の概略の位置及び姿勢を入力する概略位置姿勢入力部１２０と、濃淡画像の情報を利用して、物体の概略の位置及び姿勢をもとに物体の第１の位置及び姿勢を算出するとともに、第１の位置及び姿勢を用いて算出される３次元形状モデルの画像面上での投影位置をもとに、距離画像から得られる３次元点群または当該３次元点群及び濃淡画像の画像特徴群と、３次元形状モデルとの対応付けを行い、当該対応付け結果に基づいて第２の位置及び姿勢を算出する位置姿勢算出部１６０を備える。 （もっと読む）

【課題】本発明は、多角度の人間顔検知システム及び方法を提供する。
【解決手段】多角度の人間顔検知システムは、画像データを入力する入力装置と、非人間顔の画像データを１次検知する非人間顔拒絶階級分類器と人間顔を含む画像データに角度タグを付与する複数の角度タグ分類器を有する混合分類器と、各々が各々の人間顔角度に対応し、いずれか一つが対応する角度タグ分類器から出力される角度タグ付きの画像データを受け付け、該受け付けられた角度タグ付きの画像データに人間顔が含まれているか否かをさらに検知する複数の角度多段接続分類器と、を備える。 （もっと読む）

【課題】窓領域画像と基準画像との間に位置ズレがある場合等であっても、所定の領域に文字が存在するか否かを判断することを可能とする文字存在判断方法を提供する。
【解決手段】基準画像から窓領域画像を差し引いて差分画像を算出し、差分画像の第１辺エリアの平均値と差分画像の第１辺エリアと対向する第２辺エリアの平均値との差分絶対値が第１閾値を超え第２閾値未満であるかを判断する第１判断ステップと、差分画像の真中横エリアの平均値が第３閾値を超え且つ差分画像の真中横エリアの標準偏差が第４閾値を超え又は差分画像の真中縦エリアの平均値が第５閾値を超え且つ差分画像の真中縦エリアの標準偏差が第６閾値を超えるかを判断する第２判断ステップと、第１判断ステップの判断結果が否定的で且つ第２判断ステップの判断結果が否定的であれば、窓領域画像に文字が存在していないと判断する。 （もっと読む）

【課題】ホワイトリスト内外判定装置の設置された場所により変低結果が不安定になる。
【解決手段】複数の事前学習画像を元に生成した１次変換式を用いて、画像から１次特徴データを抽出する１次特徴データ抽出手段と、前記事前学習画像および複数の応用学習画像から生成した２次変換式を用いて、画像から２次特徴データを抽出する２次特徴データ抽出手段と、前記１次変換式を用いて登録画像と照合画像とのマッチングを行う１次マッチング手段と、前記２次変換式を用いて登録画像と照合画像とのマッチングを行う２次マッチング手段とを有し、前記１次マッチング手段のマッチング結果と前記２次マッチング手段のマッチング結果の重みとを前記事前学習画像の枚数と前記応用学習画像の枚数に応じて変える。 （もっと読む）

【課題】パターンを高い精度で照合すること。
【解決手段】特徴抽出部は、入力パターンの特徴を抽出する。照合部は、入力パターンの特徴の中で経時変化しない第一の特徴を、テンプレートパターンと照合する第一の照合と、第一の照合とは異なる照合であって、入力パターンの特徴の中で経時変化する第二の特徴を、テンプレートパターンと照合する第二の照合とを行う。経時変化特徴補正手段は、その第二の特徴から、その第一の特徴とその第二の特徴とに共通に表われる影響を取り除くための補正データを、その第一の照合による照合結果に基づいて生成し、その共通に表われる影響として、入力パターンの回転による影響、入力パターンの平行移動による影響、入力パターンの変形による影響、輝度の相違による影響、又は、濃度の相違による影響のうち、少なくとも一つの影響を取り除くための補正データを生成する。 （もっと読む）

【課題】画像内での特定画像領域の識別速度の高速化を図る。
【解決手段】画像表示装置１００であって、画像から第１領域及び第２領域をそれぞれ生成する画像領域生成部３ａと、第１領域の各々と識別用情報との類似度を評価値算出部３ｃにより算出させる第１算出制御部３ｄと、算出された類似度に基づいて、第２領域の各々のうち、識別用情報との類似度を評価値算出部により算出させる画像領域を指定する画像領域指定部３ｇと、指定された画像領域と識別用情報との類似度を評価値算出部により算出させる第２算出制御部３ｈと、第１算出制御部及び第２算出制御部のうちの少なくとも一方により算出された類似度に基づいて、画像内で特定画像領域を識別する顔識別部３ｉと、を備えている。 （もっと読む）

【課題】輝度変化を抑制しつつ、アーチファクト発生を抑制して複数画像を合成すること。
【解決手段】合成する複数の画像において、少なくとも１つ以上の動きベクトルを測定するための領域である動きベクトル測定領域を各画像に設定する測定領域設定部１１と、測定領域設定部１１で設定された動きベクトル測定領域において、複数の画像間の動きベクトルを演算する演算部１２と、動きベクトルの信頼性を演算する信頼性演算部１３と、複数の画像間の位置ずれを動きベクトルに基づいて補正しつつ、画像間における画素毎の特徴量と動きベクトルの信頼性とに基づいて決定される画素毎の合成比率に基づいて、複数の画像を合成する画像合成部１４とを備える。 （もっと読む）

【課題】画像フレームからの物体画像の検出を、精度よくしかも短時間で実施でき、更には、物体画像の動向も予測可能な物体の検出装置及びその検出方法を提供する。
【解決手段】画像入力手段で得られた画像フレーム１０から、検出対象となる物体画像１１を検出するための物体の検出装置及びその検出方法であり、モデル作成手段により、物体画像１１の画像モデルを予め作成するモデル作成工程と、特徴量算出手段により、作成した物体画像１１の画像モデルと対応する画像フレーム１０中の領域に対し、画像フレーム１０の各画素の輝度勾配を特徴量として算出する特徴量算出工程と、識別手段により、特徴量算出手段で算出した算出結果と、予め求めた物体画像１１の特徴量の学習結果とを用いて、画像フレーム中に物体画像１１が存在するか否かの判断を行う識別工程とを有する。 （もっと読む）

【課題】従来のインタフェース装置では、ジェスチャ指示を与える操作物の特定が困難な問題があった。
【解決手段】本発明のインタフェース装置は、ジェスチャ指示に基づき操作される操作対象装置３０に操作信号ＣＮＴを出力するインタフェース装置であって、撮影部２０により撮影された画像ＦＰから予め決められた設定値に近似する特徴を有する基準物を検出して前記基準物を特定する基準情報Ｐ１を生成する基準物検出部１２と、基準情報Ｐ１に基づき、画像ＦＰから、基準物との相対的な関係が予め決められた特定条件を満たす特徴物を操作物として特定すると共に、操作物を特定する操作物情報Ｐ２を抽出する操作物特定部１４と、特定した操作物の位置変移に基づいてジェスチャ指示の検出を開始し、ジェスチャ指示に応じた操作信号ＣＮＴを生成する操作信号生成部１５と、を有する。 （もっと読む）

【課題】識別精度の向上を図ることができる物体識別装置を提供する。
【解決手段】物体を識別する有効な特徴量を学習画像から統計的に複数抽出して物体の部分を識別する強識別器を複数生成し、この生成された複数の強識別器を直列的に組み合わせることで物体全体の識別を行う物体識別装置１であって、学習画像から抽出される特徴量の条件を強識別器ごとに設定する特徴サイズ設定部３０と、条件を満たす特徴量を学習画像から統計的に複数抽出する特徴量抽出部３１と、特徴量抽出部３１により抽出された複数の特徴量を強識別器として保存する部分特徴モデル保存部２１と、を備える。 （もっと読む）

【課題】誤検出を低減し、充分な検出精度を得られることができるようにする。
【解決手段】 画像入力処理部１１は、解析画像のデータを入力し、解析画像内で指定領域を設定する処理を実行する。ヒストグラム相関判定処理部１４、伸縮ヒストグラム相関判定処理部１５、及び正規化相互相関判定処理部１６には、設定された指定領域を移動する移動物体の像の有無を判定する判定手法として相異なるものをそれぞれ適用し、適用した判定手法に従って移動物体の像の有無を判定する。結果統合部１７は、これらの判定結果のうち任意の数の任意の種類を統合することによって、移動物体の像を検出する。本発明は、監視カメラに適用することができる。 （もっと読む）

【課題】画像に基づく対象物検知装置において、隠蔽に対応するために対象物の部位を検出する場合、設定する部位の大きさに応じた識別性能と隠蔽耐性とトレードオフの関係から一部隠蔽状態での高精度の検知が難しい。
【解決手段】検知記憶部１２は、部位情報１２０として、予め学習により設定された、部位の情報を記憶する。部位検出部１４１は、入力画像の各位置において部位情報と対応する部位の有無を識別し、部位があると識別された位置を出力する。対象物判定部１４２は当該出力された位置が閾値以上集中しているときに対象物を検知する。部位は、識別率が目標値を超える最小の大きさに設定される。 （もっと読む）

【課題】 監視領域において物品の置き去りと持ち去りのどちらが発生したのかを判別することのできる画像監視装置を提供する。
【解決手段】 画像監視装置２は、監視カメラ３で監視領域を撮影した画像に基づいて、監視領域における物品の置き去りまたは持ち去りを検出する。この場合、まず、監視領域を撮影した画像（入力画像）と、予め監視領域を撮影した画像（基準画像）の差分から、入力画像に含まれる変動領域を抽出する。そして、入力画像の変動領域や基準画像の対応領域の内外で連続する線分（特定線分）を抽出し、特定線分が入力画像と基準画像のいずれの画像で検出できたのかに基づいて、監視領域において物品の置き去りと持ち去りのどちらが発生したのかを判定する。 （もっと読む）