【課題】ネットワーク型画像認識システムのレスポンスを向上させる。
【解決手段】端末装置が取得した画像をサーバにおいて認識する画像認識システムであって、端末装置は、入力画像から加工画像を生成する画像処理部と、画像処理部によって生成される加工画像を前記サーバへ送信する通信部と、を有する。サーバは、端末装置から受信する加工画像に対して認識処理を行う認識部と、認識部による認識処理において不足している情報を判断する不足情報判断部と、端末装置に対して不足情報判断部による判断結果に対応する画像を要求する要求部と、を有する。画像処理部は、サーバからの要求に基づいて、入力画像から加工画像を生成する。 （もっと読む）

【課題】簡単な操作でユーザが特殊効果を与えることを希望する領域を抽出することのできる画像処理装置を提供する。
【解決手段】表示部に表示された画像データにおいて、ユーザから特殊効果を与える対象領域の指定を受け付ける受付部１０４と、対象領域の画像の特徴を示す特徴量に基づいて、画像データから類似領域を検索する類似領域検索部１０５と、類似領域のうち、所定の数の類似領域を表示部に表示する表示処理部１０３と、類似領域の選択を受け付ける受付部１０４と、選択を受け付けた類似領域と対象領域とに対し、特殊効果を与えるための特殊効果処理を行う特殊効果処理部１１１とを備える。 （もっと読む）

【課題】検出率を落とすことなく、被写体の周辺に発生する誤検出を低減できるようにする。
【解決手段】入力画像の尤度に基づいて前記入力画像が認識対象であることを判別する画像判別手段と、前記画像判別手段により判別された入力画像から、重複関係にある領域を抽出する抽出手段と、前記重複領域の重複状態を分類する分類手段と、前記尤度と前記重複状態とに基づいて前記重複領域が認識対象であることを判別する判別手段と、を備えた画像認識装置である。 （もっと読む）

【課題】複数の判別器からなる判別装置において、判別精度を犠牲にすることなく高速に判別が行なえる高速判別装置を提供する。
【解決手段】所定の順番に並べられた判別器群１２から最終結果を得る際に、評価値取得手段１３で１番目の判別器から順に各判別器の評価を行い、Ｉ番目までの判別器を評価して得られた総合評価値Ｆ_ｉが示す判別結果が、Ｉ＋１番目以降の判別器の評価値を加えても変わらないと判定された場合には、判別結果決定手段１４よりＩ＋１番目以降の判別器の評価の打ち切りを評価値取得手段１３に指示するとともに、Ｉ番目までの判別器を評価して得られた総合評価値に応じた判別結果を最終結果sign（Ｆ_I）として決定する。 （もっと読む）

【課題】携帯端末のユーザが欲しい商品情報をサーバ装置から簡易かつ迅速に提供する。
【解決手段】商品情報提供システム１は、スマートフォンや携帯電話等からなる携帯端末２と、携帯端末２との間で無線通信を行うサーバ３と、サーバ３に接続される商品特徴量ＤＢ４と、同じくサーバ３に接続される商品情報ＤＢ５と、自動フィルタリングＤＢ６と、を備える。携帯端末２で撮影した商品画像またはその特徴量をサーバ３に送信して、サーバ３側で商品を特定して、その商品情報を携帯端末２に送り返すため、携帯端末２のユーザは、撮影した商品の商品情報を、携帯端末２を介して手軽に入手でき、利便性が向上する。また、店舗側は、商品ごとに、異なる複数の言語で商品説明を行わなくて済み、商品管理が容易になり、外国語を話せる販売スタッフの数も減らすことができて、人的コストも含めた販売費の削減が図れる。 （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】注目被写体の領域の推定精度を向上すること。
【解決手段】画像において、注目されている被写体が写った領域である注目領域を推定する注目領域推定装置である。画像から注目領域の候補である候補領域を検出し、画像から消失点の位置を検出し、消失点の画像上の位置と候補領域の画像上の位置とに基づいて、実空間における候補領域の位置を推定し、実空間における位置の推定結果に基づいて、候補領域の中から注目領域を推定する。 （もっと読む）

【課題】画像における照明を分割するための方法を提供する。
【解決手段】好ましくは２個又は３個であるｍ個の光源を有する画像は、例えばフィルタ処理済の画像とフィルタ未処理の画像とである相異なるフィルタリングを有するペアをなす画像を取得し、事前に計算されたｍ個のマッピングからなる集合をピクセルレベル又は領域レベルで画像ペアに適用し、最適なものを選択することによって、それぞれがｍ個の光源の１つのみによって照らされる相異なる領域に分割される。画像の情報のレンダリングはそれに従って調整されてもよい。 （もっと読む）

【課題】誤検出を生じにくい物体識別装置を提供すること。
【解決手段】車外の画像を取得する画像取得手段３と、道路における区間の開始又は終了を表す物体の候補領域を画像処理により前記画像から抽出する候補領域抽出手段１１と、前記候補領域と、それぞれが前記物体のいずれかに対応する複数のマッチング対象とのマッチングの結果に基づき、前記候補領域を前記物体として認識する物体認識手段１１と、前記物体認識手段１１により認識された前記物体を記憶する物体記憶手段１３と、前記複数のマッチング対象のうち、前記物体記憶手段１３に記憶された前記物体の種類に応じて予め定められた一部のマッチング対象を選択して前記マッチングに用いるマッチング対象制限手段１１と、を備えることを特徴とする物体識別装置１。 （もっと読む）

【課題】対象物が歩行者及び二輪車である場合に、道路構造物や植物等の誤検出を低減して、対象物の検出精度を向上させる。
【解決手段】歩行者識別部２６で、撮像画像から抽出されたウインドウ画像と識別モデルとに基づいて、ウインドウ画像が歩行者候補であるか否かを識別する。テンプレート設定部２８が、歩行者候補をテンプレートに設定し、類似パタン探索部３０が、テンプレートの位置から探索方向に沿って所定のずらし量ずらした位置に比較領域を設定し、比較領域内の画像を比較画像として抽出して、テンプレートと比較画像との類似度ＳＳＤを算出し、比較領域のずらし量の所定区間内での類似度ＳＳＤを閾値と比較して、歩行者候補の周辺におけるテンプレートの類似パタンの連続性を判定する。誤検出判定部３２は、類似パタンが連続する場合には、歩行者候補が電柱や植物等の誤検出であると判定して、歩行者候補から除外する。 （もっと読む）

【課題】 認識処理の精度によらず、画像全体でオブジェクトに対し統一した認識結果を適用できるようにする。
【解決手段】 入力画像からオブジェクトを抽出した後、オブジェクト毎に構造的特徴を抽出して特徴量に基づいてオブジェクトを分類する。分類されたグループから図形認識処理に適した代表オブジェクトを選択して、代表オブジェクトを図形認識し、図形認識結果が成功したかどうかを判定して成功していればグループ全てのオブジェクトを同じ認識結果で置き換えることにより、認識結果のぶれを抑える。 （もっと読む）

【課題】対象物検出処理の高速化および負荷軽減できる対象物検出技術を提供する。
【解決手段】部分画像抽出部(103)は、入力画像から複数枚の部分画像を抽出する。記憶部(105)は、ｎ個の弱識別器を格納する。識別器選択部(107)は、通常識別モードにおいて、記憶部(105)に格納されたｎ個の弱識別器を読み出し、優先識別モードにおいて、識別器優先情報(D102)に基づいて記憶部(105)に格納されたｎ個の弱識別器のうちｍ個の弱識別器を読み出す。検出処理部(108)は、識別器選択部(107)によって読み出された弱識別器を用いて複数枚の部分画像の各々に対して識別処理を実行する。識別器学習部(109)は、通常識別モードにおいて、検出処理部(107)による識別処理のときに得られたｎ個の弱識別評価値に基づいて、ｎ個の弱識別器のうち部分画像における対象物の有無の識別に寄与したｍ個の弱識別器を示した情報を識別器優先情報(D102)として生成する。 （もっと読む）

【課題】オンラインかつ追加学習が可能な属性の学習及び転移を実現すること。
【解決手段】属性の学習及び転移システム１は、特徴抽出部２と、ラベリング部３と、Ａｄｊｕｓｔｅｄ−ＳＯＩＮＮを用いて属性識別器を構成してそれを複数の部分に分割し、ラベル付けされた属性情報により特定される部分に教師データの特徴を入力パターンとして入力し、Ａｄｊｕｓｔｅｄ−ＳＯＩＮＮにおいて入力パターンに基づいてノード及びエッジを生成する識別器生成部４と、識別器保持部５と、入力データが入力された場合に、Ａｄｊｕｓｔｅｄ−ＳＯＩＮＮの各部分に入力パターンを入力してＡｄｊｕｓｔｅｄ−ＳＯＩＮＮに含まれるノードとの第１の類似度を算出して、その第１の類似度に応じて入力データの属性を識別する属性識別部６と、入力データの属性とクラスの属性情報とを比較して第２の類似度を求めて、その類似度に応じてクラスを識別するクラス識別部７と、を備える。 （もっと読む）

【課題】オブジェクト検出漏れの割合を急増させることなく、オブジェクトの誤検出を低減するための技術を提供する。
【解決手段】入力画像からオブジェクト判定の対象となる小領域を所定のずらし幅でずらしながら切り出していく第１処理と、上記入力画像における上記小領域毎の特徴量を算出する第２処理と、上記特徴量の算出結果に基づいて上記小領域毎にオブジェクトか非オブジェクトかを判別する第３処理とを含んでオブジェクト検出を行う。上記第３処理におけるオブジェクト判定の誤りを低減するための第１誤検出低減処理と、上記第１誤検出低減処理とは異なる方式により、上記第３処理におけるオブジェクト判定の誤りを低減するための第２誤検出低減処理とを、誤検出低減方式切り替え部（１０５）により、上記小領域を切り出す際のずらし幅に応じて選択的に実行させることでオブジェクト誤検出の低減を図る。 （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】
２値化された画像データから一定パターンサイズ以下となる任意のパターンの検出および補正に必要なマッチングデータ格納データ容量およびパターンの検出の演算量を大幅に削減する。
【解決手段】
内部ブロックに隣接するすべての外部ブロックに第１のデータを設定され、内部ブロックの特定の頂点にあたるブロックに第２のデータを設定されたマッチングデータを記憶するマッチングデータ記憶手段と、０または１に２値化された複数のブロックから構成される画像データとマッチングデータを比較し、画像データとマッチングデータの対応する位置のデータが適合する場合に適合と判定するパターンマッチング手段と、パターンマッチング手段が適合と判定した場合に、マッチングデータの内部ブロックと比較される位置のブロックのうち１に設定されたブロックのデータを０に補正するデータ補正手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】データベースに蓄積されている検索対象の人物の年齢範囲が広くても、該検索対象の人物の顔画像と撮像された顔画像とが同一の人物であるか否かの判定を精度よく行うことができる顔画像抽出装置を提供する。
【解決手段】顔画像抽出装置は、検索対象人物の顔画像を含む参照画像を設定する設定部１００と、参照画像から顔領域を抽出する抽出部１０１と、参照画像の撮影日時を起点に撮影日時を変更しながらデータベース１０４に蓄積された映像データを探索して取得し、取得した映像データから顔領域を抽出する抽出部１０２と、抽出部１０１，１０２で抽出された各顔領域に基づき、取得した映像データが参照画像と同一人物であるか否かを判定する処理部１０３と、該処理部１０３で同一人物であると判定された場合に、設定部１００で設定された参照画像を抽出部１０２で抽出された顔領域の画像に切替える切替え部１０７と、を備える。 （もっと読む）

【課題】 画像の認識を高速かつ高精度に行う。
【解決手段】 画像認識装置に、予め登録される登録画像１０３毎にその画像に含まれる部分画像サイズ１０２の登録部分画像集合１０５を抽出する登録部分画像集合抽出部１０４と、入力された新規画像１０６からその画像に含まれる所定のサイズの新規部分画像集合１０８を抽出する新規部分画像集合抽出部１０７と、抽出された登録部分画像集合１０５を分割することによって作成されるルールに基づいて新規部分画像の属性を判定する部分画像属性判定部１０９と、新規部分画像集合１０８の各要素である新規部分画像を入力とした時の部分画像属性判定部１０９の判定結果１１０を集計して、新規画像の最終的な認識結果１１２を導き出す部分画像判定結果集計部１１１とを備える。 （もっと読む）

【課題】入力データを、高速、かつ、高精度にパターン識別する識別器を構成することを目的とする。
【解決手段】分岐ノードは、パラメータに基づいて、次に起動するべきノードを決定するノードであり、識別ノードは、パラメータに基づいて、入力データが第２のクラスに属するかどうかを識別するノードであり、第１のクラスに属する学習データの特徴ベクトルに対して多変量解析を行い、方向ベクトルを求める多変量解析手段と、多変量解析手段で求められた方向ベクトルに対して垂直であって、学習データの特徴空間を分割する分割面を決定する分割面決定手段と、分割面決定手段で決定された分割面に基づいて、分岐ノードのパラメータを決定するパラメータ決定手段と、を有することによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】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）