【課題】高速且つ精度良く対象物を探索する。
【解決手段】二つの特徴点からなる基底ペアの始点となる特徴点を中心して輪郭線の境界追跡を行い、輪郭線に沿った各位置でのエッジ勾配ベクトルの方向の差が規定範囲以下となる安定区間を探す工程と、安定区間と基底ペアの始点との相対位置関係と、安定区間のエッジ勾配ベクトルと基底ベクトルの相対角度と、基底ペアの始点と終点の相対位置関係とを含む基底ペア情報を求める工程と、被探索画像の各特徴点を基底ペアの始点と仮定し、基底ペア情報に基づいて、基底ペア終点の被探索画像上での座標位置を予測する工程と、予測される基底ペアの終点の座標位置に基づいて基底ペアの終点に該当する特徴点を探索する工程と、基底ペアの終点の探索結果に基づいて、基底ペアの始点と見なして被探索画像の各特徴点と基準座標点群との照合を行う特徴点の絞り込みを行う。 （もっと読む）

能動学習方法により、小型分類器をトレーニングする。より具体的には、反復トレーニングプロセスの中で、合成トレーニング画像の生成が制御される。重要で有益な物体の画像が低次元レンダリング空間において発見され、その画像が反復的にトレーニングセットに追加される。(画像数の)少ないトレーニングセットが、レンダリングパラメータの低次元空間における分類器の出力のローカルミニマを探すことにより、反復的に生成される。初期トレーニングセットを使用して、分類器はトレーニングされる。低次元のレンダリング空間における分類器の出力のローカルミニマが発見される。画像はそれらのローカルミニマにおいてレンダリングされる。新しくレンダリングされた画像が、トレーニングセットに追加される。修正されたトレーニングセットを使用して分類器が再度トレーニングされるように、この処理が繰り返される。 （もっと読む）

【課題】隠れた部分を有する対象物の認識処理速度を向上することのできる把持手段によって把持されている対象物の認識方法を提供することを目的とする。
【解決手段】把持手段によって把持されている対象物の認識方法は、手２及び手２によって把持されている対象物３を含む物体の画像１を取得する画像取得ステップと、画像１に写し出された物体を検知する物体検知ステップと、画像１に写し出された手２を検知し、手２の把持姿勢を推定する手検知ステップと、物体検知ステップにより検知された物体に関する情報及び手検知ステップにより検知された手２に関する情報から、画像１における対象物３（部分領域Ａ）を特定し、特定された対象物３（部分領域Ａ）の外観に関する情報及び手検知ステップにより推定された手２の把持姿勢に関する情報から、対象物３の全体形状を認識する対象物判定ステップとを行うことにより、対象物３を認識する方法である。 （もっと読む）

【課題】不確実で非同期な入力情報に基づく情報解析により、精度の高いユーザ識別処理を実行する構成を実現する。
【解決手段】カメラやマイクによって取得される画像情報や音声情報に基づいて実空間におけるユーザの存在と位置および識別情報を含む解析情報を生成する。仮想ユーザに対応する複数のターゲット各々について、（１）ターゲットの存在確率算出に適用するターゲット存在仮説情報、（２）ターゲットの存在位置の確率分布情報、（３）ターゲットが誰であるかを示すユーザ確信度情報を設定し、ターゲット存在仮説情報を適用して各ターゲットの存在確率を算出してターゲットの新規設定および削除を実行する構成としたので、例えば誤検出による誤生成ターゲットを削減し、高精度かつ高効率のユーザ識別処理を実行可能となる。 （もっと読む）

本発明は、パターン発見およびパターン認識のための方法に関し、概念に関連する第１のシーケンス・シンボルを含む第１のシーケンスおよび第１のシーケンスと関係づけられたタグが受けられ、遷移確率マトリックスが、第１のシーケンスの中の異なる距離における第１のシーケンス・シンボルの間の遷移の発生の頻度データを表示する遷移頻度マトリックスから得られ、各タグおよび各距離に対する遷移確率マトリックスが、第２のシーケンスの中で発生する概念を確定する活性化関数を得るために習得される。また、本発明は、パターン発見およびパターン認識の方法を実行するコンピュータ・プログラム製品および装置に関する。
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【課題】画像から検出対象物を検出するにあたり、検出精度及び検出速度を向上させる。
【解決手段】顔検出部２は、顔に対する耳の大きさに応じて耳先端探索部２１、顔候補探索部２２を適用する順番を決定し、先に適用する探索部を画像の全領域に対して適用し、次に適用する探索部を先に適用した探索部により検出された部位に隣接する領域に対して適用する。そして、顔検出部２は、耳先端探索部２１の探索結果と顔候補探索部２２の探索結果に基づき、顔候補探索部２２により検出された顔候補が顔であると判定する。 （もっと読む）

【課題】入力画像において、通常とは異なる物体等が撮像された異常領域を、より正確に認識すること。
【解決手段】予め所定の記憶手段（２７）に記憶された複数のエッジ画像において共通エッジを抽出する共通エッジ抽出手段（２１）と、共通エッジ以外の画像上の位置に変動エッジ強度情報マップを生成する変動エッジ強度情報マップ生成手段（２２）と、入力画像を入力エッジ画像に変換する入力画像変換手段（２３）と、変換された入力エッジ画像から共通エッジに該当するエッジを除去する第１エッジ除去手段（２４）と、第１エッジ除去手段により共通エッジに該当するエッジが除去された後のエッジ画像から変動エッジ強度情報マップにおける変動エッジ強度情報との関係が所定条件を満たすエッジを除去する第２エッジ除去手段（２５）と、を備える画像認識装置（２０）。 （もっと読む）

【課題】画像内の人物の顔等、被写体を検出可能な画像処理装置において、処理負荷を低減する。
【解決手段】被写体検出ステップ（ステップＳ６０２）により検出した被写体に関する情報を画像に関連付けて記憶媒体に記録しておき（ステップＳ６０４）、画像を再生する際等に、画像に対して被写体検出を実施済みかどうかを判定し（ステップＳ６０１）、被写体検出未実施であると判定された場合に、被写体検出ステップにより被写体検出を実施し、検出した被写体に関する情報を画像に関連付けて記憶媒体に記録するようにする。これにより、画像から顔情報を検出し利用する際の処理負荷を低減することができる。 （もっと読む）

本発明は、物体検出装置及び方法を開示している。画像の特徴量を抽出する特徴抽出部と、前記特徴抽出部が抽出した前記特徴量に基づいて前記画像の弱分類を決定する関数マッピング部とを備える弱分類器を一つ以上有する強分類器を一つ以上備え、前記画像から所定の物体を検出するための物体検出装置において、前記特徴抽出部は、前記画像から所定の特徴点対の組み合わせを抽出する特徴点抽出部と、前記特徴点対の組み合わせにおける各特徴点の画素値を取得する画素値取得部と、画素値取得部が取得した画素値に基づいて各特徴点対における二つの特徴点について比較を行い、論理値を取得する特徴点比較部と、該論理値に応じて前記画像の特徴量を決定する特徴量取得部と、を備えることを特徴とする物体検出装置である。
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【課題】三次元形状モデルの特徴量を抽出し，類似形状を検索する。
【解決手段】検索対象となる三次元形状モデルを，ランダム回転行列生成部６と二次元画像生成部７を用いて様々な方向からレンダリングして画像特徴量を抽出して，画像特徴量データベースに登録する。検索キーとなる三次元形状モデルを，ランダム回転行列生成部１０と二次元画像生成部１１を用いて様々な方向からレンダリングして画像特徴量を抽出して，前記画像特徴量データベースと比較することで，類似形状を検索する。 （もっと読む）

【課題】 非線形な分布のパターン集合に対する高効率なデータ表現を実現し、種々のパターンの変動にロバストなパターンの識別を実現する。
【解決手段】 複数の学習データを入力し、少なくとも１つの学習カーネルパラメータを有するカーネル関数により定まる高次特徴空間への非線形写像により、前記学習データを写像した時の分布を分析し、分析結果に基づいて前記学習カーネルパラメータを更新し、更新後の前記学習カーネルパラメータにより定まる高次特徴空間における線形部分空間を決定する。入力データに対して少なくとも１つの入力カーネルパラメータを設定し、前記入力カーネルパラメータと更新後の前記学習カーネルパラメータとに基づいて、前記入力データを前記線形部分空間におけるデータ表現に変換する。 （もっと読む）

【課題】画像データ及び標示体パターンに基づく形状パターンマッチングにより、短い処理時間で効率的に標示体の認識をすると共に、認識率を向上させることが可能な標示体認識方法を提供する。
【解決手段】標示体認識装置のマッチング手段は、認識率の高い標示体パターンから順に、１枚の画像データの全領域に設定されたマッチング領域との形状パターンマッチングを実行する。さらに、標示体認識手段は、形状パターンマッチングの結果に基づいて、マッチング領域内に存在する標示体を認識する。すると、認識済領域削除手段は、認識した標示体の領域を認識済領域としてマッチング領域から削除する。マッチング領域設定手段は、マッチング領域から認識済領域を削除した残余領域を新たなマッチング領域に設定し、形状パターンマッチングによる標示体の認識処理を繰り返し行う。 （もっと読む）

【課題】異常行動を判定するための移動体行動パターンを予め登録することなく、少ない演算量で高精度に、移動体の異常行動と移動体行動パターンを検出することを目的とする。
【解決手段】本発明に係る移動体行動解析装置は、複数の移動体について移動体ごとに位置時系列データを検出する移動体位置時系列データ検出装置１と、移動体位置時系列データ検出装置１で検出された位置時系列データを予め格納する移動体位置時系列データ蓄積装置３１と、移動体異常行動検出手段３２とを備える。移動体異常行動検出手段３２は、移動体ごとに位置時系列データを隠れマルコフモデルによりモデル化し、一の移動体に対応する隠れマルコフモデルと、他の複数の移動体に対応する隠れマルコフモデルそれぞれとの間の所定の類似度を、予め定められた基準に照合することにより、一の移動体の行動が異常であるか否かを判定する。 （もっと読む）

画像に対応する信号を処理することによって画像の表現を導出する方法及び装置が記載される。本方法は、画像のトレース変換等の２次元関数（Ｔ（ｄ，θ））を導出することと、その２つの次元のうちの少なくとも一方において２次元関数（Ｔ（ｄ，θ））を（例えばサブサンプリングすることによって）分解することであって、それによって、低減された解像度のトレース変換を得る、分解することとを含む。次いで分解された２次元関数を用いて、画像の表現が導出される。
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【課題】制限なく様々な画像を利用して、効率よく画像を認識できる画像認識装置、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】画像認識装置１は、認識対象画像から顔画像を検出し、予め決定された照合順序に従って、複数の登録者の画像を検出した顔画像と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照合処理を実行可能であり、照合処理で一つの顔画像が登録者の画像として特定された場合に、特定された登録者と他の登録者とが同時に撮影される関連度に基づいて他の登録者の照合順序を決定し、決定した照合順序に従ってその後の照合処理を実行する。 （もっと読む）

【課題】異常事象を検出するために監視ビデオのマイニングを行う協調フレームワークを提供する。
【解決手段】協調フレームワークは２段階のトレーニング過程を導入し、高い誤警報率の問題を緩和する。第１段階では、ビデオストリームのセグメントに監視なしクラスタリングを行い（ステップ３０２）、異常事象のセットに対するユーザのフィードバックに基づいてクリーンなトレーニングセットを生成する（ステップ３０３）。第２段階では、クリーンなトレーニングセットを用いて異常事象の分析のためのより緻密なモデルをトレーニングし（ステップ３０４）、複数のカメラからの動作検出結果を相互検証して結合する（ステップ３０５及びステップ３０６）。 （もっと読む）

【課題】各医師の苦手な症例に対して診断のサポートを強化するような類似症例が検索できるようにする。
【解決手段】複数の症例データの中の症例画像から得られた特徴量と該症例画像の診断結果とを学習した分類器４２に、診断対象画像から得られた特徴量を入力して、該診断対象画像が属するクラスを取得し、類似症例検索手段４３でクラスに属する症例データ１００の症例画像より診断対象画像に類似する症例画像を検索し、この類似する症例画像の症例データを前記診断対象画像の症例に類似する類似症例データとする。追記学習手段４４では、類似症例データを検索する際、分類器が学習した他の症例データより特定症例データが高い頻度で検索されるように追記学習させる。 （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】より少ない計算量でマッチング精度の向上を図る。
【解決手段】本ステレオ画像処理装置では、１フレームの基準画像において、処理対象とする４×４の相関元領域から左右に１画素分ずらした２つの参照領域につきそれぞれ相関演算が行われ、相関値Ｓ_n-1，Ｓ_n+1が算出され、これら相関値のうち相関のより弱いことを示すものが評価値とされる（ステップ２）。この評価値が所定のしきい値と比較されることによって、処理対象としている相関元領域について自己相関が強いか否かが判定される（ステップ３）。この判定の結果自己相関が強い場合に（ステップ３にてＮｏ）、マッチングサイズを拡大させるよう設定される（ステップ５）。 （もっと読む）

【課題】家族のように似た容姿を持つ複数の人物を判別して適切に認証できる認証装置を提供する。
【解決手段】人間は、一般的に若年時ほど身体サイズ面での成長度合いが大きく、その成長度合いも２０歳を過ぎると鈍化するが、目尻間の距離Ｌｅについても成長曲線Ｇｅのような特性を有している。そこで、顔認証を行う認証装置では、認証処理時に、登録された顔の特徴データから登録時点の目尻間距離(過去距離)Ｌｅを計測し、この過去距離と現在の目尻間距離(現在距離)Ｌｅとを比較する。これにより、例えば父親と容姿が似た１１歳の息子が照合を希望する際には、父親の１年前(３０歳)の過去距離Ｌｅ３０＞息子の現在距離Ｌｅ１１となるため、過去距離＞現在距離となる場合の認証を却下すれば、父親として誤って認証されるのを防止できる。その結果、家族のように似た容姿を持つ複数の人物を判別して適切に認証できることとなる。 （もっと読む）