【課題】オブジェクト検出処理における検出時間を短縮する。
【解決手段】画像データＤ１から取得した窓画像データＷＤを９０°おきに回転させ、回転させた各窓画像データに対し複数の判定器Ｊ１〜Ｊｎで判定を行い、判定器Ｊ１〜Ｊｎの全てで正判定した場合に窓画像データＷＤにオブジェクトありと判断するにあたり、回転させた各窓画像データに対しまとめて判定処理を行う関数と出力値とが対応付けられた関数テーブルを備えさせ、画像データＤ１から取得される窓画像データの回転角度組合せに対し、前記判定器の１つで判定する関数を前記関数テーブルを参照して設定し、組合せに含まれる各回転角度の窓画像データＷＤに対して関数で正否判定を行い、該正否判定で正判定された回転角度の組合せに対し次の判定器で判定を実行するための関数を前記関数テーブルを参照して設定する。 （もっと読む）

【課題】効率よく、かつ、漏れのないオブジェクト検出を行う。
【解決手段】少なくとも第１座標軸と第２座標軸についての位置情報を有する画像データが示す画像からオブジェクトを検出するにあたり、前記第１座標軸方向に関して第１移動間隔ずつ周期的に検出窓を順次移動させ、前記第２座標軸方向に関して前記第１移動間隔と異なる大きさの第２移動間隔ずつ周期的に検出窓を順次移動させる。そして、前記検出窓が各位置に移動するごとに当該検出窓内の画像について前記オブジェクトの存在の有無を判定する。 （もっと読む）

【課題】画像に含まれる顔のみの評価ではなく、画像としての評価を行うことができるようにする。
【解決手段】顔検出部６が、顔を含む画像からすべての顔を検出する。特徴情報取得部７が、各顔についての特徴を表す複数の特徴情報を取得する。表情度算出部８が、各顔が笑顔等の特定の表情である程度を表す表情度を算出する。評価値算出部９が、各顔についての特徴情報および表情度に基づいて、画像の表情に基づく評価値を算出する。 （もっと読む）

【課題】 少ない計算コストで、安定した多数の局所領域の設定を可能にする。
【解決手段】 判別対象の画像に含まれる局所領域から抽出された特徴量を用いて、類似する画像を判別する顔認識処理装置１００であって、画像から特徴点を抽出する手段（１０４）と、前記抽出された特徴点を起点とした場合の移動先に関する情報と、移動先において切り出されるべき画像の切り出しサイズとを定義した定義テーブル１２０を保持する手段（１１０）と、前記抽出された特徴点を起点として移動した場合の移動先の位置と、該移動先において切り出されるべき画像の大きさとを、前記定義テーブル１２０の定義に基づいて算出する手段（１０６）と、該算出された前記移動先の位置において、前記算出された大きさの画像を、前記局所領域として切り出す手段（１０７）とを備える。 （もっと読む）

【課題】一般化ハフ変換が持つ処理時間・使用メモリ空間削減と精度・安定性の両立困難問題を解決する画像マッチング技術を提供する。
【解決手段】テンプレート画像と被探索画像の各々に対して、エッジ方位を利用した情報圧縮によりエッジ点群を代表する特徴点を抽出し、テンプレート画像と被探索画像の各特徴点間の相似変換パラメータ値によるパラメータ空間への投票により投票値の高い相似変換パラメータを抽出し、この相似変換パラメータにより被探索画像上へ変換された全てのテンプレートエッジ点とその近傍にある各対応エッジ点との誤差の総合値が最少となる方向に相似変換パラメータを調整し、誤差の総合値が基準値を下回るように調整できた相似変換パラメータの中から所定の基準により最終の相似変換パラメータとこれに対応する最終探索目標画像を特定する。 （もっと読む）

【課題】処理速度が速く、かつ、照合精度も高い画像照合を行う。
【解決手段】特徴抽出手段１０２は、画像入力手段１０１からの画像データを数値データに変換する。特徴格納手段２０３は、数値データをインデックスと共に格納する。紙面を画像入力手段１０１で再度スキャンし、特徴抽出手段１０２で得た数値データに対して、特徴格納手段２０３に格納されている数値データのうち紙面に記載された画像に相当するものを選び出す際において、第一の照合手段２０１は、特徴抽出手段１０２で得た数値データと、特徴格納手段２０３に格納されている数値データの各一部分を用いて、一番類似している数値データに対応するインデックスを選び出す。第二の照合手段２０２は、第一の照合手段２０１で使用しなかった残りの部分の数値データを用いて、一番類似している数値データに対応するインデックスを選び出す。 （もっと読む）

【課題】 画像データ中の複数種類のオブジェクトを、高速に検出する。
【解決手段】 画像データに含まれる複数種類のオブジェクトを検出するために、該オブジェクトの種類に対応した分岐数を有する木構造により、複数の弱判別器を配置して処理を行う画像処理装置における画像処理方法であって、前記弱判別器が、前記画像データ内に前記オブジェクトが含まれているか否かを判別するための評価値の算出に用いられる特徴量を算出する工程（ステップＳ３０２）と、前記木構造における分岐点として機能する場合に、各分岐先に含まれる弱判別器において算出された前記特徴量の少なくとも一部を用いて、分岐先を選択する工程（ステップＳ３０５）とを備える。 （もっと読む）

【課題】相互に相手を基準に移動可能な任意数の部分からなる可能性のある、イメージ中の物体を認識するための方法を提供する。
【解決手段】オフライン段階では、本発明は一連の例示イメージから単一の物体の部分の相対的な動きを自動的に学習し、単一の物体の部分の記述、部分間の関係、および効率的な検索戦略を組み込んだ、階層型モデルを構築する。これは、例示イメージ中の単一の物体の部分のポーズ変化を解析することによって実行される。ポーズは、物体認識に関する任意の類似性尺度によって取得できる。オンライン段階では、本発明は、階層型モデルを使用して検索イメージ中の物体全体を効率的に見つける。オンライン段階中には、物体の有効なインスタンスのみが見つけられ、すなわち、物体の部分は全体イメージ中ではなく、効率的な検索を容易にしてその後の妥当性検査ステップを不要にする階層型モデル内の物体部分間の関係によって定義される、パラメータスペースの制限された部分でのみ検索される。 （もっと読む）

【課題】顔を検出する処理精度を向上させる。
【解決手段】画像入力部１６に入力された画像は、パーツ検索部１７に転送される。パーツ検索部１７では、テンプレートＤＢ１８から読み出された顔を構成するパーツのテンプレート３１〜４０を用いて、転送された画像から顔を構成する各種パーツが検索される。パーツが検索される際には、テンプレートとのマッチングの度合を示す指標値が算出される。同一のテンプレートからパーツが重複して検索されるが、指標値が最も高いものが検索結果として選定される。顔検出部１９では、各パーツの位置関係が算出され、算出された値に基づいて顔が検出される。なお、顔の向きに関係なく検出される。また、画像に占める顔の大きさが特定される。 （もっと読む）

【課題】画像認識結果のユーザによるチェックの負担を軽減しつつ、より精度の高い認識結果を得る。
【解決手段】画像認識部１１が被検体を表す画像中の所定の構造物を認識した後、認識結果判定部１２が、認識された所定の構造物の画像上での計測により、その構造物の解剖学的計測値を取得し、取得された解剖学的計測値が所定の標準的範囲内にあるかどうかを自動的に判定し、その範囲外であれば画像認識結果を誤りと判定する。 （もっと読む）

【課題】パターン認識の所要時間が短い検査装置を提供する。
【解決手段】検査装置は、被検査物を撮影して画像として出力する画像入力部と、上記画像入力部から出力される良品の上記被検査物の良品画像を登録する登録手段および上記画像入力部から出力される検査対象の上記被検査物の検査画像と上記良品画像との差分画像を用いて上記検査対象の被検査物を検査する検査手段を有する判定部と、を備える検査装置において、上記判定部は、上記良品画像の被検査物の複数の部分の画像を抽出して参照画像として登録する参照画像登録手段と、上記参照画像と最も相関性の大きい上記検査画像の被検査物の複数の部分を特定するパターン認識手段と、上記特定された検査画像の被検査物の複数の部分の座標に基づいて位置合わされた上記検査画像と上記良品画像との上記差分画像から欠陥を判断する欠陥判断手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】性能がより向上したLLAHによる文書画像検索手法を提供する。
【解決手段】性能向上の第１の側面はメモリ消費量の削減であり、第２の側面は処理の高速化である。メモリ消費量の削減のために信頼性の低い特徴量を取り除き、データベースの構造を単純化する。また処理高速化のために特徴量を画像の回転に対して不変なものにし、検索時に総当りで探索する処理を省略する。 （もっと読む）

【課題】誤識別を防止しつつ識別処理の速度を向上させる。
【解決手段】
画像データの示す画像が特定のシーンに属する確率に応じた値になる評価値と、前記シーンに予め定められた閾値とを比較し、前記評価値に対応する前記確率が、前記閾値に対応する確率よりも大きい場合に、前記画像が前記シーンに属すると識別する識別処理を、複数の前記シーン毎に順に行い、ある前記識別処理で前記画像が当該識別処理に対応する前記シーンに属すると識別されると、まだ行われていない前記識別処理が省略され、前記識別処理の結果に基づいて前記画像の属するシーンを識別する画像識別方法において、前記画像データに付加されている付加データから、前記画像が属する前記シーンに関するシーン情報を取得し、対応する前記確率が下がるように、前記シーン情報の示す前記シーンの前記閾値を変更する。 （もっと読む）

【課題】画像系列間にパラメトリックな時空的正規化マッチングを与えること。
【解決手段】複数の画像系列を正規化マッチングする方法において、時間空間座標変換を計算する工程は、一つの画像系列に対応する時間空間容積の一部を、他の画像系列に対応する時間空間容積の一部に正規化マッチングするために、双方の画像系列の輝度変化の誤差を算出する工程と、輝度変化の誤差に基づいて時間空間座標変換を推定する工程とを含む。算出工程は、他の画像系列における個々の空間時間点と一つの画像系列における対応する空間時間点との輝度の差に、個々の空間時間点における一つの画像系列と他の画像系列との未知の時空的ずれと、個々の空間時間点における輝度の勾配との積を加算することにより、個々の空間時間点における輝度変化の誤差を最小化する。推定工程は、個々の空間時間点における未知の時空的ずれを全体的に制約する時間空間座標変換を推定する。 （もっと読む）

【課題】簡易な構成で誤判定の少なくした照合精度の良い照合技術を提供する。
【解決手段】本発明に係る照合装置は、照合対象者の生体情報と記憶手段に格納されている生体情報を照合し、照合対象者と類似する登録者を選択する一次照合手段と、一次照合手段によって選択された登録者と照合対象者の生体情報を入れ替えて照合を行う二次照合手段と、一次照合と二次照合の照合結果に基づいて、照合対象者と一致する登録者を決定する判定手段と、を有する。判定手段は、二次照合の結果として照合対象者が選択された場合に、一次照合の結果が正しいと判定することが好適である。 （もっと読む）

【課題】 入力画像の照明変動、オクルージョンの状態に関係なく、入力画像を正しく分類すること。
【解決手段】 入力画像部分領域抽出手段２は入力画像の部分領域を抽出する。パターン間距離算出手段３はこの部分領域と、予め辞書格納手段５に格納した登録画像の部分領域とのパターン間距離を各部分領域について算出する。領域距離値統合手段１０は各部分領域について得られたパターン間距離を統合する。これを各カテゴリの登録画像について行う。識別手段４はその統合したパターン間距離のうちの最小値を求め、その最小値がしきい値よりも小さい場合にその最小距離を持つカテゴリを認識結果として出力する。 （もっと読む）

【課題】カテゴリーの識別処理を高速化する。
【解決手段】
カテゴリー識別装置は、第１識別器（全体識別器３０Ｆが有する全体サブ識別器）と、第２識別器（部分画像識別器３０Ｇが有する部分サブ識別器）とを有している。第１識別器は、画像が或るカテゴリーに属する確率の大小を示す確率情報に基づき、前記画像が前記或るカテゴリーに属することを識別する。第２識別器は、第１識別器と同様に、画像が或るカテゴリーに属することを識別するが、確率情報で示される確率が、確率閾値で規定される範囲であって識別対象が或るカテゴリーには属さないと確定し得る確率の範囲内の場合には、画像についての識別を行わない。 （もっと読む）

【課題】 入力画像の照明変動、オクルージョンの状態に関係なく、入力画像を正しく分類すること。
【解決手段】 入力画像部分領域抽出手段２は入力画像の部分領域を抽出する。パターン間距離算出手段３はこの部分領域と、予め辞書格納手段５に格納した登録画像の部分領域とのパターン間距離を各部分領域について算出する。領域距離値統合手段１０は各部分領域について得られたパターン間距離を統合する。これを各カテゴリの登録画像について行う。識別手段４はその統合したパターン間距離のうちの最小値を求め、その最小値がしきい値よりも小さい場合にその最小距離を持つカテゴリを認識結果として出力する。 （もっと読む）

【解決手段】本発明は、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域の認識方法、ならびに係る方法の設定方法に関する。ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域の認識に関する一つ方法は、一つのアレイ領域内で取得されたテンプレート・イメージ内のアレイ・パターンをウエハーに関して取得されたサーチ領域イメージに比較することを含む。また本方法は、決定ステップの結果に基づき、テンプレート・イメージ内のアレイ・パターンに実質的にマッチするパターンが形成されたサーチ領域イメージ内の領域を決定することを含む。更に、本方法は、決定ステップの結果に基づき、ウエハー上に形成されたダイに於けるアレイ領域を認識することを含む。 （もっと読む）

【課題】画像コンテンツの内容を、容易に、かつ確実に分類することが可能な画像処理装
置、電子機器、画像処理システム、画像処理方法、および、プログラムを提供する。
【解決手段】入力された撮影画像データの特徴を画像解析部１４０の各部によって検出す
るとともに、撮影画像データが撮影された状況に関する関連情報を関連情報解析部１６１
によって取得し、この関連情報と撮影画像データの特徴とに基づいて、分類推定部１７０
によって撮影画像データに対応する分類を推定し、この推定した分類を含むメタデータを
生成する。 （もっと読む）