【課題】処理リソースの少ない装置においてより高い物体識別の性能を発揮すること。
【解決手段】撮像された入力画像を取得する画像取得部と、上記入力画像に映る物体を識別するために上記入力画像の特徴量と照合される第１の特徴量辞書を有するサーバへ、上記入力画像又は上記入力画像の特徴量を送信する送信部と、物体の識別結果に応じて上記サーバにより取得される、上記第１の特徴量辞書よりもデータ量の少ない第２の特徴量辞書を、上記サーバから受信する受信部と、上記入力画像の特徴量を上記受信部により受信される上記第２の特徴量辞書と照合することにより、上記入力画像に映る物体を識別する識別部と、を備える端末装置を提供する。 （もっと読む）

【課題】相互部分空間法を用いた競合学習により、パターン認識性能を向上できるパターン認識装置、パターン認識方法を提供する。
【解決手段】パターン認識装置は、辞書記憶部、認識部、辞書更新部を備える。前記辞書記憶部には認識対象の本来のパターンのカテゴリと各カテゴリ毎に特徴ベクトル空間の部分空間とを対応付けて記憶したパターン認識用の辞書が記憶されている。前記認識部は前記入力パターンの部分空間と前記辞書内の部分空間とのなす正準角から前記入力パターンのカテゴリを特定する。前記辞書更新部はパターン認識時に互いのカテゴリが一致したか否かに応じて類似度を増減させ、前記入力部分空間のベクトルのうち、前記辞書内の部分空間と正準角をなすベクトルに、前記辞書内の部分空間を近づけまたは遠ざけるように新たな部分空間を計算し、求めた部分空間で前記辞書内の部分空間を更新する。 （もっと読む）

【課題】定義されたノルムから外れると通常は考えられるであろうが、それにもかかわらず、なお、真のサブジェクトのカテゴリーの表現である画像を含む、より多くの入力画像をモデル画像と整合可能なＡＡＭ（アクティブアピアランスモデル）マシンを提供すること。
【解決手段】ＡＡＭは、拡大ライブラリーからのみ導かれる特有の特徴を用いて第１の統計的フィッティング対（オブジェクトのクラスのモデル画像および対応する統計モデルフィッティング）を作成する。拡大ライブラリー内の、第１の統計的フィッティング対が整合させることができない画像はすべて、真の外れ値のイグザンプルのより小さい第２のライブラリー内に集められる。第２のライブラリーからのみ導かれる特有の特徴を用いて第２の統計的フィッティング対が作成され、第２の統計的フィッティング対によって整合されないサンプルはさらにより小さい第３のライブラリー内に集められる。 （もっと読む）

【課題】医師による病理診断をコンピュータシステム等によって支援する技術分野において、複数種の臓器に対応することで病理診断をより効果的に支援する技術を提供する。
【解決手段】検査対象となる臓器の選択を含む機能選択をユーザに行わせ（ステップＳ１０１）、検査対象画像を取得する（ステップＳ１０２）。続いて、臓器に依存しない要素については共通支援機能として分類を実行する一方（ステップＳ１０３）、臓器に特有の要素に関しては、臓器に特化した検出アルゴリズムをプラグインとして用意しておき、これを適宜組み込んで実行する（ステップＳ１０４）。これらの結果を統合して表示させることで（ステップＳ１０６、Ｓ１０７）、同一の装置で複数種の臓器の診断支援を行えるようにする。 （もっと読む）

【課題】通信時間及び電力を削減するとともに記憶領域を削減できるようにする。
【解決手段】複数のマッチング処理パターンを保持する外部記憶装置を有する画像処理装置であって、複数のマッチング処理パターンを保持する手段と、任意の入力に対し前記マッチング処理パターンの一部を適用する手段と、前記外部記憶装置から前記マッチング処理パターンの一部もしくは全部を取得する手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】本発明の目的は、行動について具体的な詳細ラベルを判定することである。
【解決手段】ユーザの動きを検出するセンサ信号から、ユーザの基本動作を判定する基本動作判定部と、基本動作を時系列に記録する基本動作記録部と、各行動シーンについて、基本動作とこの基本動作が発生する条件とを記憶する行動シーン判定テーブルと、行動シーン判定テーブルを用いて、時系列に記録された基本動作がどの行動シーンに該当するかを判定する行動シーン判定部と、行動シーン毎に、行動シーン内の詳細な行動を示す詳細ラベルを記憶する詳細ラベル判定テーブルと、詳細ラベル判定テーブルを用いて、行動シーン判定部によって判定された行動シーンに含まれる基本動作がどの詳細ラベルに該当するかを判定する詳細ラベル判定部と、を備える行動判定装置。 （もっと読む）

【課題】予め登録しておくモデルデータのデータ量を抑制しながら、対象物の位置や姿勢を迅速に求めることができる物体認識方法及び物体認識装置を提供する。
【解決手段】距離センサ１により、対象物２０１を含む所定領域内の各点までの距離計測を行い、三次元物体認識手段３により、これら各点の計測データをメッシュデータ化し、このメッシュデータのグルーピングを行って複数のメッシュグループとし、各メッシュグループの法線ベクトルに垂直な投影平面を作成し、各メッシュグループを対応する投影平面に投影した投影データを求め、投影データの輪郭データを抽出して、輪郭データと対象物の二次元形状データとを比較して、対象物の位置及び姿勢を認識する。 （もっと読む）

本開示のある特定の実施形態は、異なる再構成レベルで、画像の特徴を抽出し、画像の表示を構築するための、カスケード式のオーバ・コンプリート・ディクショナリ（すなわち、基底の集合）を用いた画像の再構成のための技法に関する。異なる再構成レベルでの各ディクショナリは、一般的な特徴または識別的な特徴のいずれかを獲得する目的で、学習させられ最適化されることができる。カスケード式のディクショナリを通してスパースな表示を見つけることにより、画像が再構成され認識されることができる。
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【課題】照明や顔向きおよび表情等の変動の影響により生じる認識精度の低下を防止し、かつ処理コストの増加を抑える。
【解決手段】入力データのデータ属性を認識するパターン認識装置は、データ属性ごとに用意された複数の辞書データの各々について、前記入力データと辞書データとの間で対応する局所パターンの特徴量の相関値を算出して辞書データごとの相関値の集合を取得し、辞書データごとの相関値の集合をデータ属性ごとにまとめることによりデータ属性ごとの相関値の集合を取得し、データ属性ごとの相関値の集合の各々に含まれている相関値の集合を統合することにより、各データ属性に対する前記入力データの類似度を算出し、算出された類似度に基づいて入力データの対応するデータ属性を識別する。 （もっと読む）

【課題】 フィルタの適用順序や既に計算されている特徴量画像の存在を考慮して計算量を特定し、特定された計算量とフィルタの識別精度に基づきフィルタを選択する。
【解決手段】 計算順序グラフ生成部１０３は、記憶部に格納されたフィルタ集合から計算順序グラフを構築する。識別精度特定部１０４は、記憶部１０２に格納された学習データを利用して各フィルタの識別精度を計算する。計算量特定部１０５は、計算順序グラフ生成部１０３で生成された計算順序グラフを利用して計算量を特定する。フィルタ選択部１０７は、計算されたこれらの値に基づき、フィルタの選択を行う。計算順序グラフ更新部１０８は、フィルタ選択部１０７で選択されたフィルタに基づき、計算順序グラフに格納されている計算量の更新を行う。 （もっと読む）

【課題】姿勢を推定することができるようにする。
【解決手段】シルエット抽出部１２は、入力された画像内の被写体のシルエットを抽出し、輪郭抽出部１３は、そのシルエット画像から被写体の輪郭を抽出する。特徴量抽出部１４は、輪郭線からサンプル点を抽出し、サンプル点毎に特徴量を抽出する。マッチング部１０１は、姿勢記憶部１６に記憶されている複数の姿勢毎の特徴量と、特徴量抽出部１４で抽出された特徴量を用いてマッチングを行い、最尤姿勢の情報を出力する。フィッティング部１０２は、推定された姿勢と入力画像に対してフィッティングの処理を施し、点間の距離を求め、精度判定部１０３に出力する。精度判定部１０３は、フィッティング部１０２からのデータを基に、マッチング部１０１で推定された姿勢の精度を判定する。本発明は、ジェスチャーなどを判断する情報処理装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】表情が変化した場合であっても高速かつ精度良く個人認証を行える個人認証技術の実現。
【解決手段】個人認証装置は、画像データを入力する入力手段と、前記入力手段により入力された画像データに含まれる人物の顔領域を検出し、検出された顔領域から特徴データを検出する顔検出手段と、前記顔検出手段により検出された顔領域から表情を判定する表情判定手段と、複数の顔の表情ごとに、個人を認証するための特徴データが記憶された記憶手段と、前記表情判定手段により判定された表情に対応する特徴データを前記記憶手段から選択する選択手段と、前記顔検出手段により検出された顔領域の特徴データと前記選択手段により選択された特徴データとを比較することにより、個人を認証する認証手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】画素ブロック程度の大きさで検出される動く物体を高い精度で認識する画像認識装置を提供する。
【解決手段】画像認識処理部１６では、評価値算出部２１，動き領域抽出部２３が、画像データをＭＰＥＧ方式の符号化データに符号化する際、又はＭＥＰＥＧ方式で符号化された符号化データを画像データに復号する際に生成される動きベクトル、２次元ＤＣＴ係数、符号化情報（ピクチャタイプ，ブロックタイプ）を使用して、画像の特徴を表す複数種類の評価値を作成し、更新処理部２４が、その評価値と各種オブジェクトとの関係を規定した判定ルールに従い、マクロブロックを最小単位として画像認識を行う。従って、オブジェクトがマクロブロック程度の大きさであり、動きベクトルが発生し難い状況であっても、２次元ＤＣＴ係数に基づいて生成された評価値から、オブジェクトの動きを検出できる。 （もっと読む）

【課題】顔領域設定処理の精度と処理時間との調整を図ることを可能とする。
【解決手段】画像処理装置は、画像データに基づき対象画像における顔の画像に対応する領域を原顔領域として検出する顔領域検出部と、原顔領域における顔の器官の画像に対応する領域を器官領域として検出する器官領域検出部と、対象画像における顔の画像に対応する決定顔領域を設定する顔領域決定部と、を備える。顔領域決定部は、原顔領域を決定顔領域として設定する第１の処理モードと、器官領域の検出結果に基づき原顔領域を調整した領域を決定顔領域として設定する第２の処理モードと、を有する。 （もっと読む）

【課題】対象画像からの顔領域検出処理の高速化を図ることを可能とする。
【解決手段】画像処理装置は、顔領域検出結果の用途を特定する用途特定情報を取得する用途特定情報取得部と、用途特定情報に基づき対象画像上における判定対象画像領域の設定条件を設定する条件設定部と、設定条件に従い判定対象画像領域を設定する判定対象設定部と、判定対象画像領域が顔の画像に対応する画像領域であることの確からしさを表す評価値を算出する評価値算出部と、評価値と判定対象画像領域の位置およびサイズとに基づき顔領域を設定する顔領域設定部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】簡単に画像の識別性能を向上させることができるようにする。
【解決手段】角度組合せ別学習辞書保持部４４は、入力顔の向いている方向を示す角度と、登録顔の向いている方向を示す角度との組合せごとに、入力顔と登録顔との類似度を推定する際にそれぞれを対応付ける特徴点の位置に関する情報を少なくとも含んでいる角度組合せ別学習辞書４４Ａを保持し、角度組合せ別学習辞書選択部４３は、入力顔角度情報および登録顔角度情報に基づいて、角度組合せ別学習辞書４４Ａのなかから、学習辞書ＬＬ乃至ＲＲのいずれかを選択する。そして、顔類似度推定部４５は、選択された角度組合せ別学習辞書４４Ａに含まれる特徴点の位置に対応する、入力顔と登録顔のそれぞれから抽出された特徴量に基づいて、入力顔と登録顔との顔の類似度を推定する。本発明は、画像を識別する画像識別装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】対象物の類似度算出の精度を高める。
【解決手段】顔特徴量ＲＡＭ３９０には特定人物の顔特徴量が記憶されている。顔検出部２００は撮像画像に含まれる顔を検出する。正規化部３２０は撮像画像から検出された顔を含む顔画像を正規化する。属性判定部３３０は検出された顔の属性を判定する。特徴点算出部３４０は、顔属性の判定結果に基づいて正規化顔画像に設定すべき特徴点の位置を決定する。顔特徴量抽出部３５０は、顔属性の判定結果に基づいてパラメータが変更されたガボア・フィルタを用いて正規化顔画像に設定された特徴点における特徴量を抽出する。類似度算出部３６０は、顔属性の判定結果に基づいて数または種類が変更された複数の弱判別器を用いて特定人物の特徴量と正規化顔画像に設定された特徴点における特徴量とを比較することにより、特定人物の顔と検出された顔との類似度を算出する。 （もっと読む）

【課題】特定文字列を含む画像領域を精度よく効率的に検出する。
【解決手段】矩形候補が検出できた場合、ステップＳ２０３において矩形内のＯＣＲ処理を試みる。ステップＳ２０４において、得られたＯＣＲ結果を用い、知識処理を行う。この知識処理とは、認識対象に「岩手」という単語があり知識辞書（文字認識辞書）に登録されている場合に、その単語の認識結果を実現するよう修正処理を行う処理である。ステップＳ２０５において、文字認識辞書を利用したステップＳ２０４の知識処理の結果がどのようになったかを判定する。知識処理が成功し、修正せずとも陸運支局名であった、もしくは陸運支局名に修正することが可能であった場合、その矩形は求める画像矩形であったと判定する。そして、ステップＳ２０６において、ステップＳ２０４の知識処理の結果を反映する等の処理を行い、検出処理を終了する。 （もっと読む）