画像をマッチングするための方法、システムおよびコンピュータ・プログラム製品が提供される。マッチングされる画像は、特徴点および特徴ベクトルおよび特徴点に関連する方向によって表される。まず、推定一致が、特徴ベクトルを使用して判定される。推定一致のサブセットが選択され、サブセットの位相同型性が判定される。推定一致の位相同型サブセットを使用して、動き推定モデルを確立する。方向一致試験が、推定一致および判定される対応する動き推定変換に対して行われ、実行不可能な変換を回避する。カバー範囲の試験が方向一致試験を満たすマッチに対して行われる。１つの画像の大部分をカバーしない候補マッチは拒否される。最終マッチ画像は、多くの画像がすべての試験要件を満たす場合に、マッチングの高い方から順に提供される。
（もっと読む）

開示されているのは次のような方法およびシステムである。パターン認識プロセッサ（１４）、そのパターン認識プロセッサ（１４）にパターン認識バス（９６）を介して接続される中央処理装置（ＣＰＵ）（２０）、およびＣＰＵ（２０）にメモリバス（９８）を介して接続されるメモリ（１００）を有するシステム（９４）である。幾つかの実施形態において、パターン認識バス（９６）およびメモリバス（９８）は、それぞれパターン認識プロセッサ（１４）およびメモリ（１００）に対するほぼ同数の接続を形成する。
（もっと読む）

【課題】素早い検索ができる人物画像検索装置を提供する。
【解決手段】検索目標画像に写されている人物の顔と検索対象画像群の各画像に写されている人物の顔とが、比較対象設定部３２で設定された顔パーツで比較され、一定の相関を有する画像が類似画像と判定されて、検索対象画像群から検索される。そして、再検索指示部３４で再検索が指示されると、比較対象設定部３２で比較対象とする顔パーツが追加設定されて、再検索が行われる。これにより、ユーザが満足できる結果を素早く検索することができる。 （もっと読む）

【課題】ビデオ内で検知された対象物に関する要約、検索、および索引付けの、コンピュータで実施可能な方法とシステムを提供する。
【解決手段】選択された時間間隔でビデオ内で検知された対象物に関するデータを受信し、各クラスタが選択された特徴あるいは特徴の組み合わせについて、類似した対象物を含むように、対象物をクラスタにクラスタリングするとともに索引付けをする。ビデオ要約は計算されたクラスタに基づいて生成される。 （もっと読む）

【課題】 画像群の特徴点の対応を決定する際に、誤対応を取ることが多い。この誤対応によって、他の対応する点の組み合わせにも影響し、算出される類似度の精度も低下する。
【解決手段】
原画像と原画像を縮小した縮小画像とを有する画像群から複数の特徴点と各特徴点の局所特徴量とを抽出し、第１の画像群が有する第１の画像と第２の画像群が有する第２の画像とを比較して、前記第１の画像のオブジェクトと前記第２の画像のオブジェクトとの大きさが近くなる第１の画像と第２の画像との関係を判定し、判定した関係に近い画像から抽出した特徴点ほど優先度を高くして、前記第１の画像群と前記第２の画像群との類似度を算出する。 （もっと読む）

【課題】手などの認識対象物の動作を認識する際に、背景を誤認識する可能性を低減しつつ、機器の操作方法として十分な機能をユーザに提供可能な動作認識技術を提供する。
【解決手段】画像選択部５３は、画像入力部５１から入力され画像記憶部５２に記憶された画像から３つの時刻に撮影された画像を選択し、２つの画像の異なる組み合わせを選択する。動領域抽出部５４は、一方の組み合わせから動きのある動領域を抽出する。非動領域抽出部５５は、他方の組み合わせから動きの少ない非動領域を抽出する。色領域抽出部５６は、１つの画像から、認識対象物に固有の色を表す色領域を抽出する。対象領域検出部５７は、動領域、非動領域及び色領域を用いて、認識対象物を表す対象領域を検出する。 （もっと読む）

【課題】色空間による分類を用いるにあたり、画像の誤認識を回避できる画像処理プログラム及び画像処理システムを提供する。
【解決手段】撮影画像の特徴を抽出して画像を処理する電子機器の画像処理プログラムである。そして、このプログラムは、電子機器のコンピュータに備えられており、コンピュータに、撮影画像を構成した画素の色データを検出する手順と、色データのうち明度に相当する値を色度に相当する値から分離し、色データを色度に相当する値のみの２次元座標空間にプロットする手順と、色データの座標位置に基づいて撮影画像の色を分類する手順とを実行させる。 （もっと読む）

本発明は、各画像領域に関連し、第1のベクトルデータ、第2の角度データ、および第3のスケールデータを含む画像記述子のセットを格納するメモリ(3)を備えた画像認識用支援装置に関する。第1の演算器(13)は、第1のデータの間の比較から、記述子のベクトルの類似度基準のチェックを示すブール変数を設定する。第2の演算器(15)は、第2のデータから回転角度パラメータを設定する。第3の演算器(17)は、第3のデータからスケールファクタパラメータを設定する。制御器(5)は、記述子の第1および第2のセットの指定を受取り、第1および第2のセットの記述子を含む各ペアに対し、類似する記述子のペアのリストを推定するように、前記ペアのそれぞれに対し、得られたパラメータのグループを格納するために、前記パラメータの統計処理を用いた、第1および第2のセットの画像の類似度の推定器(21)と同様に、第1の演算器(13)を適用し、第2および第3の演算器(15, 17)を呼出す。
（もっと読む）

【課題】効率的に画像検索の精度を向上すること。
【解決手段】解析装置１０は、複数の画像を取得して、画像ごとに特徴量を抽出する。また、取得した画像ごとに、その画像の種類が示された教師信号を取得する。ここで、解析装置１０は、抽出された特徴量と、取得した教師信号と用いて、画像の種類を判別するための重み行列を算出する。また、解析装置１０は、所定のカーネル非線形関数を用いて、それぞれの画像の特徴量が分布している空間をより次元の高い高次元空間に射影するためのカーネル行列を導出する。さらに、解析装置１０は、カーネル行列と重み行列とを用いて、高次元空間から、画像の種類を識別するための部分空間を抽出して、カーネル射影ベクトルを生成する。 （もっと読む）

【課題】記述子関連のアルゴリズムの複雑さを減らしながら、画像をより効果的且つ効率的な方法で記述、索引付け、および検索できるようにＡＲＴ記述子の精度を向上させる
【解決手段】画像検索システムは、画像を入力すべく構成された画像入力ユニットを含んでいる。記述子決定ユニットが画像を受信し、例えば、距離変換（ＤＴ）アプリケーションを用いて当該画像を中間画像に変換して当該画像の記述子を生成する。画像比較ユニットは、当該画像の記述子を複数の候補画像の記述子と比較することにより、当該画像を複数の候補画像と比較する。最後に、検索ユニットがこれらの記述子の比較に基づいて入力画像に類似している１個以上の候補画像を取得する。 （もっと読む）

複数の保存されたディジタル画像が検索される。検索クエリに従って、画像が取得される（ステップ２０４）。該取得された画像は、画像の内容の所定の特徴に従ってクラスタリングされる（ステップ２０８）。クラスタは、所定の基準に基づいてランク付けされる（ステップ２１０）。該ランク付けされたクラスタに従って、検索結果が返される（ステップ２１２）。
（もっと読む）

エンドユーザーが、イメージのイメージ特徴に基づいたイメージの再順位付けのための、エンドユーザー自身の基準を迅速に生成できるようにするためのイメージ検索における対話型概念学習手法。イメージ特徴は視覚的特徴および意味的特性または特徴、または両方の組み合わせを含むことができる。よってエンドユーザーは、いかなる現在のまたは未来のイメージ検索結果をエンドユーザーの基準に従って順位付けまたは再順位付けできる。エンドユーザーはそれぞれの基準が一致すべきイメージの事例および基準が却下すべきイメージの事例を提供する。手法は事例の共通のイメージ特徴を学習し、いかなる現在のまたは未来のイメージ検索結果も学習された基準に従って順位付けまたは再順位付けされることができる。
（もっと読む）

【課題】複数の動画データが記録された記録媒体から内容を適切に把握させる代表画像や再生開始位置情報などの再生識別情報を簡単に作成して記録媒体に記録する。
【解決手段】顔検出部１０は、入力された動画像データに対して公知の顔検出を行って得られた顔の数、すなわち人数を示すデータを代表画像作成部８へ出力する。代表画像作成部８は、メモリ３から入力された前フレームの動画像データの顔の数と、顔検出部１０から入力された現フレームの人数データとの比較結果が所定の比較結果が得られるときに、現フレームの静止画像である代表画像を作成し、記録媒体６へ記録する。また、再生開始位置決定部９はメモリ３から入力された前フレームの動画像データの顔の数と、顔検出部１０から入力された人数データとの比較結果が所定の比較結果が得られるときに、再生開始位置を決定し、記録媒体６へ記録する。 （もっと読む）

【課題】性能がより向上したLLAHによる文書画像検索手法を提供する。
【解決手段】性能向上の第１の側面はメモリ消費量の削減であり、第２の側面は処理の高速化である。メモリ消費量の削減のために信頼性の低い特徴量を取り除き、データベースの構造を単純化する。また処理高速化のために特徴量を画像の回転に対して不変なものにし、検索時に総当りで探索する処理を省略する。 （もっと読む）

【課題】従前より高速かつ一定精度での顔同定結果を提供することができる映像処理装置、を提供する。
【解決手段】顔領域の座標群がフレーム間において所定の誤差範囲内にある場合に当該各顔領域に対して同一の顔属性値を顔属性付与手段１２により付与し、フレーム間における各特徴量の差が所定の誤差範囲内にある場合に、類似ショット検出手段１５は各フレームを取り出した元となっているショットに対して同一のショット属性値を付与した類似ショットとして検出し、顔属性再付与手段１６により類似ショット中のフレームに出現するものであって異なる顔属性値が付与された顔領域が同一人物の顔であると判定した場合には、当該各顔領域に同一の顔属性値を付与する。これにより、顔画像の中身に係る特徴点検出や正規化、辞書作成や辞書との比較といった高度な認識処理を行うことなく映像中の顔の分類を高速・軽量で行うことができる。 （もっと読む）

【課題】 動画像データからストーリー上意味のあるシーンを検出することができるシーン検出システム及びシーン検出方法を提供する。
【解決手段】 動画像データの各ショットに対しその種類に応じたショット記号を付与することで配列されたショット記号列を記憶するショット記号列記憶手段と、検出対象のシーンに対応するように複数の前記ショット記号を配列してなるモデルパターン記号列を記憶するモデルパターン記憶手段と、前記ショット記号列記憶手段のショット記号列中から、前記モデルパターン記憶手段のモデルパターン記号列に対応する記号列を検出する検出手段とを備え、前記検出手段により検出された記号列に対応する前記動画像データの連続ショットを、特定のシーンとして認識する。 （もっと読む）

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、画像に対応する信号を処理することを含む。画像の２次元関数（少なくとも１つの汎関数Ｔを用いる画像のトレース変換（Ｔ（ｄ，θ））等）が、マスク関数（β）を用いて導出及び処理されて、画像の中間表現（１次元関数に対応する）が導出される。一実施形態では、マスク関数はトレース領域におけるトレース変換の画像帯の対を規定する。導出された１次元関数に既存の技法を適用することによって、画像の表現を導出することができる。
（もっと読む）

【課題】特定人物が映る映像を、効率良く、高い精度で検索することができなかった。
【解決手段】本発明の映像検索装置は、問合せ画像を基に類似する複数の画像をデータベースから検索する類似画像検索手段１０３、類似画像検索手段１０３により検索される複数の類似画像それぞれが有する複数の特徴ベクトルを基に第1の特徴ベクトルを再構成する特徴選択手段１０５、問合せ画像と、問合せ画像との比較の対象となる対象画像と、の類似度を再構成した第1の特徴ベクトルにより算出する類似度算出手段１０６、を備える。 （もっと読む）

【課題】 簡易に且つ適切に複数の人物の顔を顔認識対象として設定することができる画像処理装置及びそのプログラムを実現する。
【解決手段】 複数の人物の顔画像を記録させ、該複数の人物相互間の親密度値を記憶させた相関データテーブルを備え、ユーザによって指定された親密度値及び親密度範囲に基づいて親密度を設定し（Ｓ６〜１２）、中心人物と該設定した親密度を有する人物の顔画像を顔認識対象として設定し（Ｓ１３）顔認識処理を行うことにより（Ｓ１５）、該特定した顔画像が画像データ内に含まれるか否かの判断を行う（Ｓ１６） （もっと読む）

【課題】検索の対象となる顔画像を取得しなくても、主要な顔を含む画像を容易に探すことができるようにする。
【解決手段】複数の画像を表示部６に表示してユーザによる画像の選択を受け付ける。類似度算出部３４が、所定のタイミングにて複数の画像に含まれる顔同士の類似度を算出し、ラベリング部３６が、類似度に基づいて複数の画像に含まれる顔をラベリングする。主要顔特定部３８が、選択された画像に含まれる顔のラベリング結果に基づいて、複数の画像に含まれる少なくとも１つの主要顔を特定する。類似度算出部３４が、主要顔と選択された画像以外の他の画像との類似度である主要顔類似度を算出し、ソート部４０が、主要顔類似度が高い順に選択された画像以外の他の画像を再ソートし、再ソートされた順に画像を表示部６に表示する。 （もっと読む）