【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】カラー画像に対して高速に顔の検出を行う。
【解決手段】第１受光素子２ａを用いて人物被写体を撮影し人物被写体のカラー画像が取得されるとともに、第２受光素子２ｂを用いて人物被写体を撮影し人物被写体の輝度情報に近い明度を有する色からなる輝度近似画像が取得される。そして、顔検出手段１０において輝度近似画像Ｐから顔を検出することにより、原画像内から顔画像ＦＰが検出される。 （もっと読む）

本発明は、表示装置（３５；４３；５９；７２；１０２；１５０；１７０；１８０）を具備する対話型操作装置（１００）と、該対話型操作装置（１００）を動作させるための方法とに関する。本方法には以下のステップが含まれている。すなわち、表示装置（３５；４３；５９；７２；１０２；１５０；１７０；１８０）上にグラフィック情報を表示するステップ、センサ情報を受信するステップ、前記センサ情報を用いてユーザの身体部位（３６）が起動範囲内に位置していることが確認されたときに操作動作を起動するステップが含まれている。起動範囲は、前記表示装置（３５；４３；５９；７２；１０２；１５０；１７０；１８０）上において操作部（３３；６１；１５１；１６１−１６９；１８１−１８６）の表示領域に相対して立体的に定められており、操作部には操作動作が割り当てられている。その際、受信されるセンサ情報には、ユーザ情報が含まれており、ユーザ情報は、少なくとも１つの操作部（３３；６１；１５１；１６１−１６９；１８１−１８６）に対する操作意図を確定するために、操作動作を起動する前の時点に評価され、また、表示装置（３５；４３；５９；７２；１０２；１５０；１７０；１８０）上に表示される情報が、確定された操作意図に応じて適合され、その結果、前記少なくとも１つの操作部（３３；６１；１５１；１６１−１６９；１８１−１８６）が、該操作部（３３；６１；１５１；１６１−１６９；１８１−１８６）に割り当てられた操作動作を起動するのに最適に表示される。本操作装置（１００）は、好ましくは、自動車コンソールの構成要素として、本操作方法を実施できるように適当に構成されている。 （もっと読む）

【課題】 ２次元画像データに基づく認識処理と３次元画像データに基づく認識処理との互いの利点を生かした形状認識を行なう。
【解決手段】 計算機４は、被写体の２次元画像データを入力する２次元画像データ入力部４０１と、被写体の３次元画像データを入力する３次元画像データ入力部４０２と、２次元画像データに基づいて、被写体の一部又は全部の形状を認識する第１の認識部４０７と、３次元画像データに基づいて、被写体の一部又は全部の形状を認識する第２の認識部４０８と、第１の認識部４０７による認識結果及び第２の認識部４０８による認識結果のうちの何れか一方を選択する選択部４１０とを備える。 （もっと読む）

【課題】複数フレームにわたる同一セグメントを確実に判定できるようにし、これにより追尾確度を向上させることの可能なセグメント識別方法を提供すること。
【解決手段】フレームごとに含まれるセグメントの面積と輝度レベルのヒストグラムとをそれぞれ算出し、隣接フレーム間で差分をとることにより面積評価値Ｓｅｎとヒストグラム評価値Ｈｅｎとを算出する。そして各評価値の積Ｓｅｎ×Ｈｅｎが最小値となるセグメントを抽出することにより、隣接フレーム間における同じセグメントを識別する。 （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】 選択領域から地色レベルの検出を行う方法では、選択領域に地色が多く含まれていない場合、正しく地色レベルを検出できなかった。
【解決手段】 画像読み取り手段によって読み取られた領域の頻度分布と該領域の一部を選択した領域の頻度分布に基づき地色領域を検出し、検出された地色領域の画像信号レベルに基づき、地色を除去する。 （もっと読む）

【課題】失敗画像であるか否かを判定するために、手ぶれ判定処理や露出不良判定処理など、複数の不具合に係る失敗判定処理を実行する場合に、無駄な処理を行っていたために判定時間の長時間化を招いていた。
【解決手段】処理内容が異なる複数の失敗判定処理を用いて、画像が失敗画像であるか否かを判定するための失敗画像判定装置であって、画像の撮影時に画像の画像データに付加された付加情報を取得する付加情報取得部と、付加情報に基づき、複数の失敗判定処理を実行する際の判定順序を決定する順序決定部と、判定順序に従って、複数の失敗判定処理を順次実行する判定実行部と、を備える失敗画像判定装置。 （もっと読む）

【課題】特徴量分析を使用してデジタル画像内のオブジェクト・パーツの位置を推定する方法および装置を提供すること。
【解決手段】一実施形態に係る方法は、デジタル画像のオブジェクト・パーツを含む領域を表すデジタル画像データにアクセスし、所定の領域内の前記オブジェクト・パーツの所定の位置に関するクラスのクラス・データと、前記クラスを識別する特徴とを含む基準データにアクセスし、前記領域の範囲内のピクセル値を使用して前記領域内の前記特徴に関する特徴量を計算し、前記特徴量と前記基準データとを使用して前記オブジェクト・パーツの位置推定値を判定する。 （もっと読む）

開示は、ビデオシーケンスからの関心領域（ＲＯＩ）ビデオオブジェクトの自動セグメンテーションのための技術に関する。ＲＯＩオブジェクトセグメンテーションは、ビューアにとって関心あるものであり得るビデオシーケンスの選択された前景オブジェクト、すなわち「前傾」オブジェクトが、ビデオシーケンスの非ＲＯＩオブジェクト、すなわち「背景」範囲から抽出されることを可能にする。ＲＯＩオブジェクトの例は、人の顔または頭、および人体の肩の範囲である。開示された技術は、ＲＯＩ特徴検出と、領域セグメンテーションと、背景減算とを組み合わせる混成技術を含む。ＲＯＩ検出は、移動前景領域とビデオシーケンス内のこれまでのビデオフレームの前景領域とに対応するフレームの組み合わされた前景領域を使用する。このようにして、開示された技術は、正確な前景オブジェクト生成と、ビデオシーケンスからの前景オブジェクトの低複雑性の抽出とを提供することができる。ＲＯＩオブジェクトセグメンテーションシステムは、本明細書で説明される技術を実施することができる。加えて、ＲＯＩオブジェクトセグメンテーションは、ビデオ電話アプリケーションおよびビデオ監視アプリケーションなど、ビデオシーケンスを利用する幅広いマルチメディアアプリケーションで有用であり得る。
（もっと読む）

【課題】 特徴量同士の相互利用により、特徴量抽出及び類似度計算の高速化を図ると共に、適応的な領域分割と適切な特徴量の選択により、検索精度と速度の向上させた画像検索方法及び画像検索装置を得ることを目的とする。
【解決手段】 この発明に係る画像検索方法及び画像検索装置は、検索のキーとなる基準画像１０１から色配置特徴量１０２、代表色特徴量１０３、領域分割特徴量１０５、形状特徴量１０６を抽出する手段と、前記特徴量を相互利用することにより、画像の注目領域を特定する手段を備える。 （もっと読む）

【課題】ピッキングロボットによる物品の自動移載中に発生する荷崩れを検出することができ、さらに、移載作業終了後に発生する荷崩れも検出することができる物品の荷崩れ検出方法および装置を提供する。
【解決手段】（ａ）個々の物品１の移載毎に、その前後におけるパレット２に積付けられた物品群を上方から撮像して、物品１の移載前の画像１と、移載後の画像２を取得し、（ｂ）画像１と画像２を比較し、移載された物品が存在していた領域以外の物品領域の変化度合に基づいて荷崩れの発生の有無を判定する。 （もっと読む）

【課題】顔/色等の多次元特徴データが高次元で大量に存在する場合でも、ユーザの望む画像を効率よく適切に検索可能な画像検索装置および画像検索方法を提供する。
【解決手段】多次元特徴データの次元を縮退して近似データとして生成する次元縮退手段１０２と、生成した近似データを次元縮退前の多次元特徴データと対応付けて蓄積する近似データ蓄積手段１０３と、検索対象人物の多次元特徴データを識別する識別子を少なくとも検索キーとして受信する検索要求受信手段１０４と、受信した検索キーに対応する近似データと近似データ蓄積手段１０３で蓄積した複数の近似データとの距離計算を行ない類似度順に並べる近似空間検索手段１０５と、類似度の高い結果群に対して、次元縮退前の多次元特徴データを用いて再度距離計算を行ない最終順位を決定する実空間最終ランク付け手段１０６とを備える。 （もっと読む）

【課題】撮像された立体物の３次元パターンの位置および姿勢を精度よくかつ確実に検出する。
【解決手段】検出対象（人間の顔）に対して基準テンプレートＰＲを定める。基準テンプレートＰＲは注目部分（鼻の頭、鼻筋）の３次元パターンを基準位置および基準姿勢とした３次元パターンとする。位置・姿勢検出部３において、撮像された検出対象の３次元パターンＰＸと基準テンプレートＰＲとの位置合わせをＩＣＰアルゴリズムにより行って、検出対象の３次元パターンＰＸの位置および姿勢を検出する。 （もっと読む）

【課題】ユーザが、表示された類似画像群毎に画像間の差異の判断や、保存／削除対象の画像の選択を、より容易かつ効率的に行えるようにする。
【解決手段】評価値取得手段５４が、画像分類手段５３によって分類された類似画像群Ｇ_nの各画像Ｐ_n1, Ｐ_n2...,Ｐ_niについて、所定の評価尺度によって画像の好ましさを表した評価値ｒ_niを算出し、ソート手段５５が、類似画像群毎に各画像Ｐ_n1, Ｐ_n2...,Ｐ_niを評価値ｒ_niの順に並べ替えて表示順Ｓ_nを生成し、表示制御部５６が、表示順Ｓ_nにしたがって、類似画像群Ｇ_n毎に、画像Ｐ_n1, Ｐ_n2...,Ｐ_niを表示部６に表示させる。 （もっと読む）

【課題】 画像上の被写体の顔と服を簡便かつ的確に抽出し、各領域の画像を補正する。
【解決手段】 顔領域抽出部２２が補正対象画像Ｓ上でユーザによって指定された顔抽出対象領域Ｒｘｆから顔領域Ｒｆを抽出するとともに、相関情報取得部３１が被写体の服の種類と相関のある相関事項の内容を表す相関情報Ｃｃを取得し、服種類特定部３３が相関情報Ｃｃの内容と相関が最も高い服の種類を求め、服形状データ取得部３３がその服の形状を表す服形状データＤｓを取得する。服抽出領域設定部３５はその形状で模られた服抽出対象領域Ｒｘｃを被写体の顔の位置を基準として定められる被写体の服があるべき位置に設定し、服領域抽出部３６が服抽出対象領域Ｒｘｃから服領域Ｒｃを抽出し、補正部４０が顔領域Ｒｆと服領域Ｒｃの各画像の明るさや色、階調等を補正する。 （もっと読む）

【課題】 撮影した画像から特定の被写体を認識する場合に、認識率の向上を図ると共に、効率的に認識を行うこと。
【解決手段】 被写体を特定するための特徴の情報と、当該情報の有効期限とを関連づけて記憶し（Ｓ１０３）、画像データから特徴を抽出し、抽出した特徴と、記憶した特徴の情報の内、有効期限内の特徴の情報とを照合して、被写体を認識する（Ｓ１１３）。 （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】 網点領域内に文字や線画がある場合、高い網点領域の抽出性能が得られない。
【解決手段】 異なる種類の像域が混在する画像から像域を抽出する際、孤立判定部1205、1206は注目画素の孤立量を算出する。積算処理部1209、1210はサイズが異なる複数の領域において孤立量を積算する。閾値判定部1211、1212は複数の領域ごとに設定した閾値と、積算の結果を比較して、領域ごとに注目画素が網点領域に属するか否かを判定する。そして、網点判定部1213、1214は領域ごとの判定結果から注目画素の判定結果を決定する。 （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）