【課題】 画像に含まれているオブジェクトとの関係を考慮してその画像に含まれている線の識別性を向上させる。
【解決手段】 画像解析部１１は、入力画像を解析する。変換要否判定部１２は、入力画像を構成するオブジェクトのうちの線オブジェクトについて、他のオブジェクトとの関係を考慮して変換が必要か否かを判定する。変換方法決定部１３は、線オブジェクトの変換方法を決定する。そして、変換処理部１４は、決定された変換方法に従って線オブジェクトを変換する。 （もっと読む）

【課題】 撮影した画像から特定の被写体を認識する場合に、認識率の向上を図ると共に、効率的に認識を行うこと。
【解決手段】 被写体を特定するための特徴の情報と、当該情報の有効期限とを関連づけて記憶し（Ｓ１０３）、画像データから特徴を抽出し、抽出した特徴と、記憶した特徴の情報の内、有効期限内の特徴の情報とを照合して、被写体を認識する（Ｓ１１３）。 （もっと読む）

【課題】サンプルを事前にトレーニングすることなく、リアルタイムでトラッキングするのに適した口トラッキング装置を提供する。
【解決手段】口をトラッキングするための装置は、強度分布に基づいて、ビデオフレームの各々における顔領域と顔領域中の口区域との場所を特定するための手段４４、４６及び４８と、ビデオフレームの各々について、顔領域の画素の色分布と画素の各々の色とに基づいて、口区域の画素の各々に予め定められた２つのラベルのうち一つを決定するための手段５０と、第１のラベルを有する画素中で、口区域内の唇輪郭候補を特定し、唇輪郭候補に、特定のパラメータ形状を当てはめる手段５２とを含む。 （もっと読む）

【課題】
部屋などに出入りする人間をカメラで撮影した画像から顔部分を抽出して画像認識する際に、撮影する顔の向きなどによって特徴が大きく異なるので認識が非常に難しいという課題がある。
【解決手段】
本発明は、レンズを装着したカメラと、該カメラが撮影した画像の中の被認識物の位置を検出する画像位置検出手段と、該画像位置検出手段が検出した位置の被認識物を画像認識する画像認識手段と、システム全体を制御するシステム制御手段とを備え、前記画像位置検出手段が検出した前記被認識物の位置によって前記画像認識手段は画像認識処理の方法を変えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】 映像から撮影環境の影響を受けずに、イベントを高精度に検出する。
【解決手段】 本発明は、映像記憶手段から映像を読み込み、読み込まれた映像中の音響の特徴を検出し、音響の特徴に基づいて、イベント候補の検出を行い、イベント候補の映像区間から映像特徴を抽出し、映像特徴に基づいて、映像候補のクラスタリングを行い、クラスタリングの結果に基づいて、正解クラスタを選択し、該クラスタに対応するイベントを記憶手段に格納する。 （もっと読む）

【課題】 生体情報を用いた個人認証において、照合時間を拡大させることなく、特徴点方式による照合のみでは未対応な認証対象に対しても確実に照合できるようにする。
【解決手段】 第１照合データと予め登録された第１登録データとを特徴点方式で照合する第１照合部１２と、第２照合データと予め登録された第２登録データとをパターンマッチング方式で照合する第２照合部２２と、第１照合部による照合結果として得られる、第１照合データと第１登録データとの一致度（以下、第１一致度という）と、予め設定された第１の閾値及び予め設定された第２の閾値とを比較し、第１一致度が第１の閾値以下であり且つ第２の閾値以上である場合に、第２照合部２２による照合を行なわせる判定部１４とをそなえる。 （もっと読む）

【課題】画像中のノイズやオブジェクトの動きにかかわらず高精度な処理を実現することができ、さらに画像マッチング処理のモデル化による誤差を最小限にしてロバスト性を向上させること。
【解決手段】画像マッチング装置において、参照画像の各格子点を力学上の質点とみなし、参照画像の各格子点の画素と対象画像の格子点の画素との画素勾配によるポテンシャルエネルギーの力が作用するとみなして、参照画像の各格子点に対する運動方程式を対象画像と参照画像の写像関係を示す画像マッチング状態遷移モデルとして生成するモデル生成部１１１と、運動方程式を予め定められた数値解析処理によって解法処理して対象画像の格子点と前記参照画像の格子点との写像関係を求める数値解析部１１２とを備えた。 （もっと読む）

無作為のサンプルサブセットが画像から選択される。ＲＡＮＳＡＣアルゴリズムが、捕捉された画像サンプルと保存されていた同様のサンプルとの堅牢な整合を実行するために使用される。十分なサンプルを選択することで、すべてのサンプルが照明条件の変化の影響を受ける可能性をより低くし、それゆえに、捕捉された画像での照明条件が保存されていた画像のものと異なる場合であっても、より高い確率で整合を見つけ得る。さらに、照明条件の変動に影響される可能性に基づいてサンプルを選択する加重サンプリング技術が使用される。
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【課題】対環境性能を向上させて、より正確な音声認識を行う。
【解決手段】車両用音声認識装置１０は、搭乗者が話す音声をマイクから入力して認識する音響パターン認識部５０と、ＣＣＤカメラ２２により搭乗者の口元を撮像した画像に基づいて音声を認識する画像パターン認識部５４とを有する。車両用音声認識装置１０の環境評価部７０は、車両状態検出手段により検出された車両状態に基づいて、音響パターン認識部５０の信頼度を示す第１スコア補正係数と画像パターン認識部５４の信頼度を示す第２スコア補正係数とを求めるる。音響パターン認識部５０により求められた信頼度スコアを第１スコア補正係数で補正するとともに画像パターン認識部５４により求められた信頼度スコアを第２スコア補正係数で補正して補正スコアを求める。同一の結果を示す音声認識結果毎に対応する補正スコアを集計して合計スコアを求める。 （もっと読む）

コンピュータを利用したオブジェクト検出の方法が、検出すべきオブジェクトの時空間モデルを提供するステップ（５０１）と、前記オブジェクトを含んだ複数の画像から成るビデオを提供するステップ（５０２）と、前記オブジェクトを各画像内のコンポーネントのコレクションとして測定するステップ（５０３）を有する。この方法はさらに、前記オブジェクトが各画像内にある確率を求めるステップ（５０４）と、各画像についての前記確率とオブジェクト検出の閾値との比較に基づいて、前記画像のいずれかにおいて前記オブジェクトを検出するステップ（５０５）を有する。
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