【課題】同一の原図画像からラスタ変換された２つのラスタ画像を比較する際に、ラスタ変換の描画手法による微小な相違点を相違領域として検出しない画像比較方法、及び画像比較装置を提供する。
【解決手段】画像比較方法は、第１ベクタ画像を第１描画手法によって第１ラスタ画像にラスタ変換し（２０）、第１ベクタ画像を変換して得られた第２ベクタ画像を、第１描画手法とは異なる第２描画手法によって第２ラスタ画像にラスタ変換し（１４）、第１ラスタ画像に対して収縮フィルタ処理又は膨張フィルタ処理を施して（２２）第１膨張画像を生成し、第２ラスタ画像に対して収縮フィルタ処理又は膨張フィルタ処理を施して（１６）第２膨張画像を生成し、第２膨張画像と第１ラスタ画像とを、第１膨張画像と第２ラスタ画像とを比較して（２４）、互いに相違する第１及び第２相違領域を検出する。 （もっと読む）

【課題】入力画像データに対し、複数の弱判別器を直列に接続して構成される判別処理を効率良く行う技術を提供すること。
【解決手段】画像処理装置は、複数の部分画像のそれぞれに検出の対象となる特定パターンが含まれるか否かの判別処理の実行を指示する指示部と、指示部の指示に従って、判別処理の継続または終了を判定するための閾値を含む、判別処理のためのパラメータを用いて、複数の部分画像のそれぞれについて判別処理を行う演算部と、演算結果から、複数の部分画像のそれぞれに対する判別処理が終了したか否かを判定する判定部と、を備える。指示部は、判定部により、複数の部分画像の少なくとも１つに対して判別処理が終了していないと判定された場合、終了していないと判定された部分画像に対する判別処理の実行を再度指示し、再度指示に従って、演算部は、異なるパラメータを用いて、終了していないと判定された部分画像についての判別処理を実行する。 （もっと読む）

【課題】登録データ量が少なくても高精度に認識できる画像認識装置およびその制御方法を提供する。
【解決手段】辞書データとの照合により画像から対象物体を認識する画像認識装置であって、１以上の画像を取得する取得部と、画像のそれぞれから対象物体画像を検出する検出部と、対象物体画像から１以上の局所領域を切り出す切り出し部と、１以上の局所領域のそれぞれから対象物体を認識するための特徴量を画像ごとに算出する特徴量算出部と、画像ごとに算出された特徴量同士の類似度を局所領域ごとに算出する類似度算出部と、類似度が閾値以上となる特徴量同士がある場合には一方の特徴量を対象物体に対する辞書データとして局所領域ごとに登録する登録部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】高精度と高速処理を両立させる。
【解決手段】参照画像と登録画像とを照合する際、参照画像について、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像（階層画像Ｉ０）とし、その下層に第１の低解像度画像（階層画像Ｉ１）、さらにその下層に第２の低解像度画像（階層画像Ｉ２）を作成する。登録画像を１つずつ読み出し、登録画像の階層画像Ｊ０，Ｊ１，Ｊ２に特徴領域Ｓ０，Ｓ１，Ｓ２を設定し、低解像度画像から高解像度画像へ向けての階層探索によって、参照画像における対応領域Ｓ２’，Ｓ１’，Ｓ０’を探索する。この際、任意の低解像度の階層画像、例えば登録画像の階層画像Ｊ２の特徴領域Ｓ２と参照画像の階層画像Ｉ２の対応領域Ｓ２’との類似度に基づいて、読み出した登録画像を参照画像と照合する登録画像候補として選択するか否かを判断し、参照画像と照合する登録画像を絞り込む。 （もっと読む）

【課題】画像に含まれるオブジェクトの識別の精度をより高めることを目的とする。
【解決手段】入力画像に含まれる入力オブジェクトおよび登録画像に含まれる登録オブジェクトのオブジェクト間の変動量を検出するオブジェクト間変動量検出手段と、入力オブジェクトと登録オブジェクトとで、少なくとも１つ以上の対応する部分特徴量を抽出する部分特徴抽出手段と、オブジェクト間の変動量の大きさに応じて部分特徴抽出手段で抽出された部分特徴量を組み合わせる合成方法を決定し、決定した合成方法で部分特徴量を合成して合成部分特徴量を生成する部分特徴量合成手段と、合成部分特徴量を用いて、入力オブジェクトがどの登録オブジェクトに対応するかを識別する入力オブジェクト識別手段と、を有することによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】全体的な照明変動および部分的な陰影の変動に対して精度の高いパターン識別ができるようにすることを目的とする。
【解決手段】所定の変動を加えた変動入力画像および変動登録画像を生成する変動画像生成手段と、変動入力画像から入力部分特徴を抽出し、変動登録画像の入力部分特徴に対応する登録部分特徴を抽出する部分特徴抽出手段と、入力部分特徴と登録部分特徴の部分特徴の類似度を、変動画像の所定の組み合わせ毎に算出する部分特徴類似度算出手段と、部分特徴類似度算出手段で計算された、少なくとも１つ以上の部分特徴類似度を所定の基準で統合した統合部分特徴類似度を算出する部分特徴類似度統合手段と、統合部分特徴類似度を部分領域毎に所定の基準で統合し、入力画像および登録画像間の識別類似度を算出する識別類似度算出手段と、を有することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】より適切に被写体を検出することを目的とする。
【解決手段】入力映像の画素または部分領域ごとに特徴量を抽出し、特徴量と時間情報とを組みとした複数の状態を背景モデルとして記憶し、入力映像の特徴量と背景モデルとを比較して入力映像に類似する背景モデル中の状態を判定し、類似すると判定した状態の時間情報を更新し、類似すると判定した状態の時間情報に基づいて前景領域を判定し、前景領域に対して所定の被写体の検出を行い、検出の結果に基づいて背景モデル中の状態の時間情報を補正することによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】オブジェクト識別の性能を低下させずに、処理負荷を低減できるようにする。
【解決手段】入力データを取得するデータ取得手段と、予め登録した登録データを用いて前記入力データのカテゴリを識別する識別手段とを有するオブジェクト識別装置であって、複数の局所特徴を前記入力データ及び前記登録データのそれぞれから抽出する局所特徴抽出手段と、前記入力データ及び前記登録データの対応する局所特徴の類似度を算出する類似度算出手段とを備え、前記類似度算出手段は、互いに関連付けられた複数の局所特徴の組において、ある局所特徴の時間的な変化に応じて、前記類似度の算出を省略する。 （もっと読む）

【課題】印象が類似する映像データを出力する。
【解決手段】類似映像出力装置１は、複数の映像データが記憶された映像データ記憶部１２と、複数の映像データのそれぞれについて、当該映像データを分割した区間毎の構造的特徴の出現する時間を構造的特徴量として算出し、構造的特徴量に基づいて、映像データ間の構造的特徴類似度を算出して、構造的特徴類似度データを出力する構造的特徴類似度算出手段２２と、構造的特徴類似度データに基づいて、映像データ記憶部１２から、基準映像データに類似する映像データを抽出する類似映像決定手段２４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】文書画像データベースの大規模化に伴って顕在化するLocally Likely Arrangement Hashing (LLAH) のメモリ効率の問題、および、特徴量の識別性の問題を解決する改善手法を提供する。LLAH は高いロバスト性を実現するために、必要メモリ量が多く、また、大規模化に対処するには、特徴量の識別性・安定性が十分でないという側面がある。
【解決手段】以下の3 点の改良を施す。第１は、ハッシュに保存する特徴点をサンプリングすることによる必要メモリ量の削減である。第２は、特徴量の次元数を増加させることによる識別性向上である。第３は、特徴量のうち冗長性のある次元を削除することによる安定性向上である。 （もっと読む）

【課題】対象物が全部写っている場合と、対象物が端部にあって一部分しか写っていない場合の両方の検出精度を、処理負荷を大きくすることなく高める。
【解決手段】入力画像内の一部領域に設定される探索ウィンドウ内の画像から所定の規則に従って特徴量を算出する特徴量算出部と、教師画像の特徴量を用いた学習に基づき識別を行なう複数の識別器と、特徴量と識別器により、探索ウィンドウ内の画像から所定の対象物を検出する検出処理部とを備え、複数の識別器は、正の教師画像として対象物全体が写った画像を用いて学習した通常用識別器と、正の教師画像として対象物の一部が写った画像を用いて学習した端部用識別器とを含み、検出処理部は、通常用識別器を用いて所定の対象物の検出を行ない、探索ウィンドウが入力画像の端部を含む場合は、さらに、端部用識別器を用いて所定の対象物の検出を行なう対象物検出装置。 （もっと読む）

【課題】入力画像上に複数の人物が近接している、または、複数の人物によりオクルージョンが生じている場合にもより高精度、高速に人物検出することができる人数カウント装置、人数カウント方法及び人数カウントプログラムを提供する。
【解決手段】入力画像に対して人物検出を行い人物の存在する領域を抽出する人物存在領域抽出部１０４と、人物存在領域抽出結果から人物の存在状況を推定する人物存在状況推定部１０５と、人物存在状況推定結果に基づき人数計測に用いる部分検出器の種類を選択する部分検出器選択部１０６と、部分検出器情報から人物の一部分を検出する部分検出処理を行う部分検出処理部１０７と、部分検出処理結果から入力画像内の人物の数を求める人数カウント部１０９とを備えるので、部分検出器を入力画像全体に用いる従来手法よりも、高速且つ誤検出のより少ない高精度な人数カウント処理を行うことができる。 （もっと読む）

【課題】イメージ分析プログラムを用いて同じイメージブロックを有する複数のイメージを分析する方法を提供する。
【解決手段】イメージ分析プログラムを用いて同じイメージブロックを有する複数のイメージを分析する方法が提供される。前記複数のイメージは第一及び第二イメージを含み、前記第一イメージは第一及び第二イメージブロックを含み、前記第二イメージは第一及び第二イメージブロックを含む。前記方法は、前記第一及び第二イメージブロックの座標を記録するイメージブロック配列表を生成するステップであって、前記第一イメージの前記第一及び第二イメージブロックの位置配列と、前記第二イメージの前記第一及び第二イメージブロックの位置配列とは異なり、前記位置配列は前記イメージブロックの位置又は方位を含むステップを含む。 （もっと読む）

【課題】境界上での特徴点検出処理を適正に行なうことにより、形状データから物体の形状を確実に認識できる物体形状認識装置が求められる。
【解決手段】本実施形態によれば、物体形状認識装置は、入力ユニットと、仮想面配置処理ユニットと、特徴点検出処理ユニットとを備えた構成である。入力ユニットは、物体の形状を表す形状データを入力する。仮想面配置処理ユニットは、前記形状データのデータ欠損部に仮想面を設定する。特徴点検出処理ユニットは、前記形状データ及び前記仮想面を使用して、前記物体の形状を構成するための特徴点を検出する。 （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】カメラによって前記環境から捕捉した画像から特徴を抽出することによって、環境における３次元（３Ｄ）オブジェクトの３Ｄ姿勢が求められる。
【解決手段】前記特徴を前記環境の３Ｄモデルにマッチングして、対応を求める。前記対応を用いて、前記画像のカメラ基準系および前記環境のワールド基準系を対応する中間カメラ基準系および対応する中間ワールド基準系に変換する。前記中間カメラ基準系および前記中間ワールド基準系に幾何学的制約を適用して、制約付き中間ワールド基準系および制約付きワールド基準系を取得する。次に、前記制約付き中間ワールド基準系および前記制約付きワールド基準系のパラメーターから前記３Ｄ姿勢を求める。 （もっと読む）

【課題】入力画像中の対象物の向きに関係なく入力画像と登録画像との照合を精度良く行うこと。
【解決手段】顔画像照合装置は、平均顔データ群の中から入力顔画像の顔角度に対応する平均顔データを選択するとともに、選択した平均顔データのサンプル点に基づいて入力顔画像上のサンプル点を設定する。そして、顔画像照合装置は、入力顔画像上のサンプル点における特徴量と登録顔画像上のサンプル点における特徴量との類似度に基づいて入力顔画像と登録顔画像とを照合する。 （もっと読む）

【課題】 本発明は、物体モデルＤＢのサイズを低減し、かつ、場所の特性に応じた照合処理を行うことが可能な物体認識装置、物体認識システムおよび物体認識方法を提供することを目的とする。
【解決手段】 本実施形態の携帯端末１００において、特徴点照合部１０７は、位置情報取得部１０１により取得された位置情報に基づいて決定された物体モデルデータベースに記述されている各物体における特徴点と、特徴点抽出部１０６により抽出された、カメラ部１０３により撮影された画像データから抽出した特徴点とを照合する。そして、特徴点照合部１０７によりその特徴点が最も類似していると判断される物体に関する情報が記憶部１０９（物体モデルＤＢ）から読み出され、例えば物体の名称を表示部１０５は表示する。 （もっと読む）