【課題】識別処理の処理速度を速める。
【解決手段】本画像識別方法は、（Ａ）画像データの示す画像が特定のカテゴリに属するか否かを識別する識別処理を、複数の前記カテゴリ毎に順に選択して行い、（Ｂ）ある前記識別処理の結果に応じて、まだ行われていない前記識別処理が省略され、（Ｃ）前記識別処理の結果に基づいて、前記画像のカテゴリを識別する。そして、本発明では、先に行われる識別処理の結果に応じて、後に行われる識別処理の選択順序が決定される。 （もっと読む）

【課題】画像データの識別処理の速度を向上させる。
【解決手段】本発明の画像識別方法は、画像データの示す画像を評価し、評価結果に基づいて、前記画像データの示す画像が第１カテゴリに属するか否かを識別する第１識別処理、及び前記画像データの示す画像が前記第１カテゴリとは別の第２カテゴリに属するか否かを識別する第２識別処理の順序を決定し、前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの先に行われる識別処理において前記画像が特定のカテゴリに属することが識別できた場合、前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの後に行われる識別処理を省略することを特徴とする。 （もっと読む）

顔照明正規化方法は、不均一に照らされるであろう顔を含むデジタル画像を取得することを含む。一以上の不均一な照明分類器プログラムは、顔データに適用され、デジタル画像内での顔の存在、及び/又は顔の不均一な照明状態を決定する。不均一な照明状態は修正される場合があり、それにより、より均一な照明を有するであろう修正された顔データを生成し、例えば、顔認識を強化する。 （もっと読む）

【課題】撮影画像と予め用意された画像とを対照することにより、高速かつ高精度で画像
を認識する画像認識装置、画像認識システム、画像認識方法、および、制御プログラムを
提供する。
【解決手段】撮影装置１０により撮影された撮影画像が入力された画像認識装置１は、撮
影画像から顔画像を検出する一方、複数の登録者について、各々の登録者が撮影される確
率と撮影時刻との関連を示す情報と撮影画像の撮影時刻とに基づいて、登録者の照合順序
を決定し、この照合順序に従って、登録者の画像と検出した顔画像とを照合することによ
り、顔画像がどの登録者の画像であるかを特定する。 （もっと読む）

【課題】被写体の認識精度を向上することができるデジタル画像の被写体認識装置、プログラム、および記録媒体を提供する。
【解決手段】顔認識処理部５は、顔抽出処理部３により抽出された顔画像と、登録情報格納部４にあらかじめ登録されている人物の顔情報とを照合し、類似度を算出する。しきい値算出部７は、装置に入力されたデジタル画像の撮影時の情報と、すでに人物が認識されたデジタル画像の撮影時の情報とに基づいて認識しきい値を算出する。顔認識処理部５は、類似度と認識しきい値を比較した結果に基づいて、装置に入力されたデジタル画像内の被写体を認識する。 （もっと読む）

本発明は、画像認識をリアルタイムで行うことを可能にし、かつ非常に少ない先験的情報だけで、またはそれどころか如何なる先験的情報もなしで、的確で信頼性の高い対象認識を実施することができる画像処理装置に関する。このために、計算機関によって、それぞれ２つの輪郭点の間の結合確率が、点の互いに対する間隔を考慮して確定される。更に、少なくとも１つの分類器が企図されており、この分類器は、計算された結合確率の集合から、その中の１つが事前に決定された中心の輪郭点であるところの少なくとも３つの近隣の輪郭点の間の起こりうる結合に関する少なくとも３つの結合確率を備えた部分集合を選び出し、かつそれぞれの部分集合に関し、結合が、中心点の近隣にある２つの点を結合しない限りにおいて、中心の輪郭点の近隣にあり、近隣の輪郭点への起こりうる結合を最低の結合確率で有する輪郭点を選び捨て、これに続いて、選び捨てられていない輪郭点を、中心点への残った結合を特徴づけるコネクタと共に、輪郭点リストに登録する。
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【課題】人物の撮影画像のデータから各部の特徴を表す表現を設定するためのルール（関数）を所望の種類だけ用意する。
【解決手段】撮影された人物の画像から顔などの各部の特徴を数値化したデータ（特徴データ）を容姿特徴データベース８に蓄えておく。また、人物の容姿（丸顔、色黒等）の特徴を表す容姿言葉を、特徴データと対応する容姿言葉を判定するための基準値とともに容姿判定データベース１２に格納しておく。容姿言葉生成エンジン４は、特徴データがどの容姿言葉に結びつくか、特徴データと基準値との比較により判定し、当該特徴データと結びつく容姿言葉を統合データベース１３に記録する。統合データベース１３は、容姿言葉を当該人物の画像データとともに保存する。言葉登録エンジン５は、容姿判定データベース１２に格納されている容姿言葉の変更、削除または追加する。 （もっと読む）

【課題】静止物体を正確に検出する。
【解決手段】規範フロー生成手段２は車両に設置された画像撮像手段３の設置状態と車両の走行状態に基づいて、物体が存在しない標準的な環境で想定される画面の規範フローを生成し、観測フロー生成手段４は画像撮像手段により撮像された画像に基づいて観測フローを生成し、比較照合部５は規範フロー生成手段により生成された規範フローと観測フロー生成手段により生成された観測フローの差異に基づいて物体を検出する。 （もっと読む）

【課題】不要な照合度テーブルが検索される確率を低減し、効率的な照合を行うことができるデータ照合装置を提供する。
【解決手段】照合データと登録データの一致度合いである照合度と照合度テーブルにおける登録データ間の照合度との相関値を照合度テーブルの検索優先度として算出し、この検索優先度に基づいて照合度テーブルを選択し、この照合度テーブルの内容に基づいて検索された登録データと照合データの照合度を所定の閾値と比較して、照合データがいずれの登録データに相当するかを判定する。 （もっと読む）

【課題】迅速且つ正確に特定画像を検知するための判定方法を選択する。
【解決手段】画像処理装置は偽造行為への危険性に応じて、出力画像の中に特定画像が含まれているか否かを判断するための判定処理を選択する。例えば、画像処理装置は特定画像を検知した回数が比較的少ない場合には、偽造行為への危険性も小さいため、処理に要する時間の短い判定処理を行う。一方、画像処理装置は偽造行為を検知した回数が多くなるほど、偽造行為への危険性も大きくなるため、判定精度の高い判定処理を行う。したがって画像処理装置は、特定画像を検知した回数が少なく、且つ、出力画像の中に特定画像が含まれていないと判断した場合には速やかに出力処理へ移行でき、特定画像を検知した回数が多ければ、判定精度の高い判定処理によって正確に特定画像を検知して出力させないようにする。 （もっと読む）

【課題】パターンマッチング処理に要する負荷を低減させる画像認識装置を提供すること。
【解決手段】画像認識装置１は、車両の所定位置に配置され、車両周辺の画像情報を取得する撮像手段１１と、認識対象地物の形状の一部を特徴付ける複数の特徴部であって、所定の優先度が付された特徴部に関する情報を格納する認識対象地物情報格納手段１３と、撮像手段１１により取得された画像情報と認識対象地物情報格納手段１３により格納された特徴部に関する情報とを前記優先度の高い特徴部の順に比較して特徴部の有無を判定する特徴部判定手段１４と、特徴部判定手段１４により存在すると判定された特徴部に基づいて画像情報における認識対象地物の有無を判定する認識対象地物判定手段１５とを備える。 （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）

【課題】この発明は、動画像から取り込んだ入力画像に対して物体検出を連続的に行なう場合に、検出精度を維持しながら、処理時間の短縮化が図れる物体検出装置を提供することを目的とする。
【解決手段】入力画像から複数の階層画像を生成し、各階層画像毎に特定物体検出処理を行なう第１の物体検出処理を行なう手段、特定の階層画像を生成し、その階層に対して特定物体検出処理を行なう第２の物体検出処理を行なう手段、第１の物体検出処理によって、特定物体が検出されなかった場合には、次の入力画像に対しても、第１の物体検出処理を行なう手段、第１の物体検出処理によって、いずれかの階層において特定物体が検出された場合には、次の入力画像に対しては、特定物体が検出された階層と同じ階層の階層画像に対して第２の物体検出処理を行なう手段を備えている。 （もっと読む）

【課題】乗員状態推定装置において、取り扱うデータ量を低減するとともに、眠気の状態をはじめとする状態の初期段階から、的確に状態を解析することができるものとする。
【解決手段】運転者２００の顔に向けて照明光Ｌを照射する照明１１と、照明された運転者２００の顔を含む映像Ｐを撮影するカメラ１０と、撮影された映像Ｐが入力され、その映像Ｐのうちから運転者２００の顔画像２１０を抽出して出力する顔画像出力手段２０と、出力された顔画像２１０を入力し、画像処理によって顔画像２１０における顔特徴点２２０を出力する特徴点出力手段３０と、顔特徴点２２０を、学習済みの乗員状態を表すデータＤと照らして、乗員状態Ｃを推定する状態推定手段４０と、推定された乗員状態Ｃを乗員状態信号Ｃｓとして出力する状態信号出力手段５０と、を備える。 （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）

効率的かつ正確に、テスト画像内のヒトを検出して当該ヒトのポーズを分類する方法及びシステムである。トレーニング段階において、確率モデルは教師なし方法又は少なくともいくつかのポーズが手動で分類されない半教師付き方法で導出される。確率モデルは、ヒトを含む画像と背景シーンの画像との統計データを記述するモデルパラメータのセットを二つ提供する。テスト段階において、確率モデルは、画像内にヒトが存在するかを決定し、トレーニング画像内のポーズに基づいてヒトのポーズを分類するために用いられる。同一の確率モデルを用いて問題を解決することによって、ヒト検出及びポーズ分類の両方に対する効率的な解法が提供される。 （もっと読む）

【課題】画像から顔画像を検出する際に、用途に応じた最適な検出モードを選択可能にし、顔検出装置の使い勝手を向上させる。
【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の中から、正面顔検出手段３０および横顔検出手段２０において正面顔もしくは横顔である部分画像ＰＰが検出される。ここで、検出モード切替手段５０により検出率モード、誤検出率モード、計算速度モードのいずれかに切り替えられたとき、パラメータ変更手段６０が、横顔検出手段２０および正面顔検出手段３０の検出性能を決定する判定スコアしきい値Ｓｒｅｆを変更する。そして、横顔検出手段２０および正面顔検出手段３０において各検出モードにおける検出性能を重視した顔検出が行われる。 （もっと読む）

【課題】可視光を用いた、照度差の激しい場所での物体を、高い精度で検出・認識し、その結果を報知する。
【解決手段】 ビデオカメラ２００で撮像された画像データはビデオキャプチャ部１０４でデジタル画像データに変換され、高輝度部が検出され、遮光マスクパターンが生成される。次に、高輝度部分をマスクすることにより、画質の劣化を防ぎ、以後の画像処理を可能とする画像がビデオカメラ２０１で撮影される。ＣＰＵ１００は、撮像された画像から画像処理により、外形を検出し、その中の対象物と成り得るオブジェクトの候補を抽出する。全体の画面から検出、切出された対象物を認識することができた場合には、その出力メッセージを、外部ＡＶ出力装置３００から出力する。３次元的な距離計算は左右画像から対応点、対応 線分、対応領域を見つけることにより行う。 （もっと読む）

【課題】移動物体の抽出の処理時間を軽減し、また、高解像度画像を再構成する過程での処理時間も軽減させることができる画像処理装置及び画像処理方法並びに画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】画像データ入力部１に入力された低解像度画像フレーム列の特徴点を特徴点追跡部５で抽出追跡し、この特徴点を用いて多角形分割部６で三角形領域に分割した後、画像領域分離部７で低解像度画像を移動領域と背景領域とに分離する。移動領域については、補間処理部８で基準フレームの画像データを用いて高解像度画像を生成し、背景領域については、超解像処理部９で低解像度画像フレーム列の複数フレームの画像データを用いて超解像度画像を再構成する。この高解像度画像と超解像度画像を統合する。 （もっと読む）

【課題】画像のコントラストを正規化した後、画像上の輝度分布に係る特徴量に基づいて当該画像が顔画像であるか否かを判別する処理において、画像上の顔への重畳物、斜光、顔以外の背景による濃淡のばらつき等の影響による判別精度の低下を抑制する。
【解決手段】正規化処理を、当該判別対象画像における各局所領域について画素値の分散の程度が所定レベルに近づくように画素値の階調変換を行う処理とし、その局所領域を、判別すべき顔の目が１つのみ含まれる大きさの領域とする。顔であることを特徴付ける目や鼻等の顔の構成部品内でのコントラストの変化を抑えつつ、顔以外のものによる濃淡変化の影響を受け難い安定した正規化が可能となる。 （もっと読む）