【課題】本発明は、多角度の特定物体の判断装置を提供する。
【解決手段】該装置は、画像データを入力する入力装置と、各々が、同一検知角度に対応する複数の分類器の多段接続からなる複数の多段接続分類器グループと、を有し、それぞれの分類器は、それぞれの特徴に対応しており、各分類器は、画像データの各特徴における各検知角度の特定物体に属する信頼度を算出し、該信頼度に基づいて該画像データが特定物体に属しているか否かを判断する装置であって、多段接続分類器グループの分類器間に、自己適応姿勢予測装置を設けて、該自己適応姿勢予測装置の前にある同一検知角度に対応されている各分類器により算出された信頼度から、画像データが該検知角度の該自己適応姿勢予測装置の後にある各分類器に入るか否かを判断する。本発明は、さらに多角度の特定物体の判断方法を提供する。 （もっと読む）

【課題】遮蔽物により検出対象物の輪郭形状が損なわれている場合でも、精度良く対象物を検出する。
【解決手段】撮像装置１２で撮像されコンピュータ１６へ入力された撮像画像からウインドウ画像を抽出し、抽出されたウインドウ画像に識別モデルの部分特徴の各々に対応した部分領域を設定し、部分領域の各々に高輝度領域が含まれるか否かを判定し、高輝度領域が含まれない場合には、部分領域から抽出した特徴量に応じて高スコアまたは低スコアを付与し、高輝度領域が含まれる場合には、スコアとして０または高スコアと低スコアとの平均値を付与し、部分領域の各々のスコアを合計した合計スコアに基づいて、ウインドウ画像が検出対象の歩行者を示す画像であるか否かを識別する。 （もっと読む）

【課題】顔検出と性別認識とを行う際に、処理時間を短縮でき、また、男女の認識精度を向上するようにする。
【解決手段】識別器学習手段は、髪や輪郭の情報が入る大きさの部分画像を用いて男女特有の特徴量を抽出する。識別器記憶部には、男性顔検出用識別器と、女性顔検出用識別器とが別々に設けられる。オブジェクト検出及び性別認識部は、男性顔検出用識別器を用いて男性の顔のオブジェクトの検出を行うと共に、女性顔検出用識別器を用いて女性の顔のオブジェクトの検出を行う。この結果、顔のオブジェクト検出と男女の性別の認識とが同時に行われる。 （もっと読む）

【課題】動画において、特定の領域の被写体を安定して追尾する。
【解決手段】動画を構成する１枚の画像において、特定の領域を基準領域として登録し、基準領域内の画素の色相の分布をもとに、基準領域の特定の色相の範囲を第１の特徴量として設定する。そして、基準領域より大きい周辺領域において、第１の特徴量の色相の範囲を拡大した第２の特徴量に含まれる色相の画素が占める割合が、予め定めた割合より小さい場合は、以降のマッチング処理に第２の特徴量を用いて、画像から基準領域と相関度の高い領域を特定し、予め定めた割合以上である場合は、以降のマッチング処理に第１の特徴量を用いて、画像から基準領域と相関度の高い領域を特定する。 （もっと読む）

【課題】様々な姿勢が予想される一般に困難である人等の検出対象物体の検出が、その動静や姿勢にかかわりなく高精度に検出することが可能な障害物検出装置を提供する。
【解決手段】時間的に連続する画像を取り込む画像取得部１０１と、画像について主に動体を検出するモーションベース検出部１２０と、画像について主に静物を検出する非モーションベース検出部１２０と、を有し、非モーションベース検出部は、画像の任意の所定領域（車両幅分の前、または後ろ）のみを対象とし、モーションベース検出部は、画像の所定領域より広い範囲を検出対象とする。 （もっと読む）

【課題】動画像コンテンツの画像上に登場する特定の人物の動きを継続的に追尾する。
【解決手段】顔検出部１３は、フレーム上に存在する人の顔を検出する。顔識別部１４は、検出された顔の特徴量を算出し、算出した特徴量を人物-顔データベース１５に照合して、その人物を特定する。人物特定部１６は、顔識別部１４にてその人物を特定できなかった顔について、その顔が検出されたときの音声情報を、人物-音声データベース１７に照合することによって、検出された顔の人物を特定する。人物追尾部１８は、人物が特定された顔の動きを追尾する。音声検出部１９は、顔検出部１３にて顔が検出され、その顔の口が動いているときの音声を抽出する。音声解析部２０は、抽出された音声の周波数分布を算出する。本発明は、人物追尾装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】被探索画像の一部分に短期的及び長期的な輝度変動が起っても、物体の認識精度を向上させる。
【解決手段】テンプレート画像を所定数に分割して得られたテンプレート画像片と被探索画像から部分画像を抜き出して所定数に分割して得られた部分画像片とのそれぞれの相関値を求め、所定閾値以上となる相関値の個数を集計して集計値を求める（Ｓ５〜Ｓ９）。被探索画像の全体を走査した結果、得られた集計値のうち、予め設定された第１所定値以上となる集計値の中から最大値となる集計値を１つ抽出し、その集計値に対応する部分画像の位置を合致位置と認識する（Ｓ１５）。Ｓ１５にて合致位置が認識された際の集計値が、所定数よりも小さい値で且つ第１所定値よりも大きい値に設定された第２所定値以下の場合は、テンプレート画像を、Ｓ１５で認識された合致位置に対応する部分画像に置き換える（Ｓ１６，Ｓ１７）。 （もっと読む）

【課題】被写体の顔方向に対しロバストかつ高速な属性識別を実現する。また、被写体の主観年齢層を精度良く識別する。
【解決手段】属性識別装置１は、学習用データを取得する学習用データ取得部１１と、学習用データから顔切出画像データを出力する学習用顔領域検出部１２と、被写体の顔の方向別に属性識別器を生成する顔方向別属性識別器生成部１３と、属性識別器を記憶する顔方向別属性識別器記憶部１４と、対象画像データを取得する対象画像データ取得部２１と、対象画像データから顔切出画像データを出力する認識用顔領域検出部２２と、属性識別用顔方向パラメータを出力する顔方向推定部２３と、対象画像データから顔切出画像データを出力する認識用顔領域再検出部２４と、記憶されている複数の属性識別器のなかから属性識別器を選択し、対象画像の被写体に係る識別結果を取得する属性識別部２５とを備える。 （もっと読む）

【課題】本発明は、視聴覚を結合した動作認識システムおよびその認識方法を開示する。
【解決手段】このシステムは、データ解析モジュールと、データベースと、計算モジュールとを備える。データベースは、多種の異なる視聴覚関係モジュールを格納し、各視聴覚関係モジュールは、特徴取り込みパラメータと、視聴覚関係パラメータとを含む。データ解析モジュールは、対応するジェスチャ画像および音声データを取得し、各特徴取り込みパラメータに導入し、各視聴覚関係モジュールに対応する画像特徴配列および音声特徴配列を形成する。データ解析モジュールは、さらに各視聴覚関係パラメータを利用して、複数の視聴覚ステータスパラメータを計算する。計算モジュールは、さらに視聴覚ステータスパラメータ、画像特徴配列および音声特徴配列を利用し、各視聴覚関係パラメータに対応する認識確率を計算し、その中から最大値のものを取り出し、標的パラメータとする。 （もっと読む）

本発明は適応的に客体を追跡する方法、システム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。本発明の一態様によれば、適応的に客体を追跡する方法であって、（ａ）第１フレームで特定客体に該当する領域を示す第１ブロックと第２フレームに含まれる少なくとも１つのブロックとを比較して、第２フレームに含まれる少なくとも１つのブロックのうち、第１ブロックとの一致度が最も高いブロックを特定客体に該当する領域を示す第２ブロックとして決定するステップ、及び（ｂ）第１ブロックと第２ブロック間の一致度が既に設定されている臨界値未満であれば、客体検出技術を利用して第２フレームの少なくとも一部領域から特定客体を検出して検出された特定客体に該当する領域を基準として第２フレームで第２ブロックを再設定するステップを含む方法が提供される。本発明によれば、動画フレームに含まれている客体を適応的に追跡するアルゴリズムを提供できるので、動画内での客体追跡（特に、顔の追跡）がより迅速、かつ、正確に行われるようになるという効果を達成することができる。 （もっと読む）

【課題】より効率的に監視を行う為の画像処理を行う事ができる画像処理装置、及び画像処理方法を提供する。
【解決手段】画像処理装置（１００）は、画像が入力される画像入力部（１０９）を複数備える。画像処理装置は、前記画像入力部から入力される画像から物体領域を検出部（１１４）により検出し、前記検出部により検出された物体領域の画像から特徴抽出部（１１９）により特徴量を抽出する。画像処理装置は、前記検出部による物体領域の検出結果に基づいて、前記複数の画像入力部により入力される画像に対して行う検出処理と特徴抽出処理を制御する。 （もっと読む）

【課題】本発明は、監視画像より移動物体を追跡中に照明変動等の環境変動が発生して入力画像が不安定になっても継続して移動物体を追跡可能とすることを目的とする。
【解決手段】
環境変動検出手段により監視領域内の照明変動を検出し入力画像が不安定となると、移動物体の抽出処理を背景差分処理からテンプレートマッチング処理に切り替え、継続して移動物体の追跡処理を行う。また、照明変動を検出すると入力画像を照明変動前の背景画像との輝度差に応じて補償を行い、テンプレートマッチングを精度良く行う。 （もっと読む）

【課題】入力された画像を対象に局所識別処理を行う場合に、参照領域より広い領域を持つ、大サイズの文字や写真等の部品に対しても正しい識別処理ができるようにする。
【解決手段】サムネイル画像生成部から生成されたサムネイル画像信号に対して広域識別処理を行う広域識別処理部と、画像信号に対して局所的識別処理を行う局所的識別処理部と、広域識別処理部から出力された広域識別データを変倍して、広域識別データを局所的識別処理部から出力される局所識別データと同サイズの識別データを生成する変倍処理部と、変倍処理部から出力された識別データを局所的識別処理部から出力された識別データと合成する識別結果合成部と、識別結果合成部からの出力を適用して前記画像入力装置から入力された画像信号を処理する後処理部と、後処理部からの画像データを出力する画像出力部とを備える。 （もっと読む）

【課題】撮影された手の肌色の色調や手の背景の影響を受けることなく、伸ばした手指の本数を認識する。
【解決手段】顔とともに手指の画像を撮影して画像データを取得する画像入力部１１と、その画像データにおける顔の位置を基準とした手指を認識する領域の位置を表す情報および該領域の大きさを表す情報からなる手認識領域情報を予め記憶する記憶部１３と、画像データから顔を検出し、該画像データ内の顔の位置を検出する顔検出部１４と、顔検出部１４が検出した顔の特徴に基づいて手指の大きさの基準値を算出する制御部１２と、画像データ内の顔の位置および手認識情報から手指を認識する領域を抽出し、該領域から制御部１２が算出した基準値に基づいて手指を検出する指検出部１５とを設けた。 （もっと読む）

【課題】監視画像に現れる対象物の像を検知する対象物検知装置において、検知精度を向上させる。
【解決手段】特徴領域抽出手段４０は監視画像から対象物の特徴を有した特徴領域を抽出する。一方、画像分割手段４１は、監視画像に対してセグメンテーション処理を行い、それぞれ画素値が所定の類似性を有する画素からなる複数の画像断片に監視画像を分割する。存否判定手段４３は、特徴領域の内外に跨る不確定断片を検出し、不確定断片のうち特徴領域の内側にある画素数に応じて増加する内側評価値を求め、当該内側評価値を特徴領域の抽出誤差として特徴領域に対象物が存在するか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】データ処理装置における内部メモリの回路規模を抑制しつつ、処理の高速化を図る。
【解決手段】入力データに対してパラメータを参照してデータ処理を行い、その処理の結果に応じて、固定のパラメータを固定パラメータ保持部１１１３に保持させるか、可変のパラメータを可変パラメータ保持部１１１２に保持させるかを制御する。そして、データ処理を実行する際に、固定パラメータ保持部か可変パラメータ保持部の何れからパラメータを参照するかが切り替え（１１１４）られる。 （もっと読む）

【課題】登録時と認証時に撮影条件又は変動条件等が異なった場合でも、高精度な識別を行うことを目的とする。
【解決手段】オブジェクト辞書データ生成手段によって生成されたオブジェクト辞書データからオブジェクトの属性に基づいてオブジェクト辞書データを選択するオブジェクト辞書データ選択手段とオブジェクト辞書データ選択手段で選択されたオブジェクト辞書データとオブジェクト識別用データとを照合し照合した結果に基づいてオブジェクトの属するクラスを識別するオブジェクト識別器を保持するオブジェクト識別器保持手段とオブジェクト属性推定手段で推定されたオブジェクトの属性に基づいてオブジェクト識別器を選択又は再構成するオブジェクト識別器選択・再構成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）

画像に対して分類を行う方法及び装置である。方法は、前記画像から、１グループの特徴を抽出して特徴ベクトルとする（ここで、前記抽出は、前記特徴ベクトルの各特徴のそれぞれに対して、第１軸の方向に沿って配置された複数の第１領域と、前記第１軸と交差する第２軸の方向に沿って配置された複数の第２領域とを特定すること、前記の複数の第１領域の画素和間または平均値間の第１差と、前記の複数の第２領域の画素和間または平均値間の第２差とを算出すること、前記の第１差及び第２差に基づいて勾配の大きさ及び勾配の方向を算出して、前記の各特徴のそれぞれを形成するようにすることを含む）こと、前記の抽出された特徴ベクトルにより、前記画像に対して分類を行うこと、を含む。 （もっと読む）

【課題】多様な対象に対して汎用性に富んだ領域抽出を行うことができる、画像処理装置、画像処理方法、および、プログラムを提供することを目的とする。
【解決手段】本発明は、画像データの画像が表示部に表示されるよう制御し、表示された画像上で入力部を介して指定される注目領域を受け付け、注目領域の画像データを取得し、複数の領域抽出アルゴリズムを用いて、領域抽出アルゴリズム毎に画像データから抽出される抽出領域を生成し、抽出領域の画像データを取得し、抽出領域の画像データと注目領域の画像データとを比較して、当該画像データ間の類似度が最も高い領域抽出アルゴリズムを選択し、選択した領域抽出アルゴリズムを用いて抽出した領域の画像データを表示部に出力する。 （もっと読む）

【課題】簡易に過学習を検出し、効率的に学習を行うことを目的とする。
【解決手段】記憶装置に保持されている学習データに基づいて、弱判別器について順次、学習を実行する学習手段と、学習の際に算出する弱判別器に対する評価値の推移に基づいて、過学習か否かを判定する判定手段と、過学習であると判定された場合、新たな学習データを追加し、弱判別器についての学習を継続させる制御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）