【課題】ジャンルに依存しない映像のシーン境界の検出方法を提供する。
【解決手段】コンピュータにより実施される方法は、まず種々のジャンルの映像から特徴ベクトルを抽出することによって、映像のシーン境界を検出する。特徴ベクトルは次に、サポートベクターマシンを用いてシーン境界として分類される。サポートベクターマシンは、映像の種々のジャンルに依存しないように訓練される。 （もっと読む）

【課題】簡易な構成で且つ確実に被写体を同定できる画像同定装置、画像同定システム、及びこれらを用いた画像同定方法を提供すること。
【解決手段】ユーザによる撮影がなされる前後のタイミングで取得される画像の中の被写体が正面を向いているか否かを判定し（ステップＳ５）、正面を向いている場合には、そのときの画像を第２画像データとして記録メディアに記録する。その後、ユーザによって撮影がなされたときには、この撮影画像である第１画像に第２画像を添付する（ステップＳ１１）。この第２画像を被写体の同定に用いることにより被写体同定の精度を向上させることが可能である。 （もっと読む）

【課題】 映像中の所望の物体の領域を少ないデータ量で記述でき且つその作成やデータの扱いも容易にする物体領域記述方法を提供すること。
【解決手段】 映像中における任意の物体の領域に関する情報を連続する複数フレームに渡って記述するための物体領域情報記述方法であって、映像中における対象となる物体の領域２０１を、該物体の領域に対する近似図形２０２もしくは特徴点の少なくとも一方で特定し、該近似図形２０２の代表点２０３もしくは該特徴点の位置データをフレーム２００の進行に沿って並べたときの軌跡を所定の関数２０４で近似し、該関数のパラメータ２０５を用いて該物体の領域に関する情報を記述し、さらに該物体の領域に対するコンテンツ利用制御や検索などの処理にて使用される制御情報や属性情報を付加する。 （もっと読む）

【課題】動画像の中の背景オブジェクトに関する情報をユーザに表示させることができる情報提供装置等を提供すること。
【解決手段】動画情報を取得する画像情報取得部と、全体画像の各画素のオプティカルフローを解析するオプティカルフロー解析部と、各画素に対して各画素の動きを示す動きベクトルを各画素に関連付けるラベリング処理部と、動きベクトルに基づいて、全体画像の一部を構成する部分画像である背景画像を抽出する背景画像抽出部と、少なくとも１つの背景画像に基づいて、背景オブジェクトを特定する背景オブジェクト特定部と、背景オブジェクトと動画情報を関連付ける関連付け部と、ユーザ端末からの要求に対応して送信する動画における特定の背景オブジェクトがユーザ端末の表示画面上に表示されている間において、特定の背景オブジェクトに関連付けられた関連情報をユーザ端末５等に表示させるマッチング部と、を有する （もっと読む）

【課題】 顔映像の類似度の算出方法及び装置と、これを利用した顔映像の検索方法及び装置、並びに顔合成方法を提供する。
【解決手段】 顔映像の全体特徴による顔映像の全体的な類似度と顔映像の局部特徴による顔映像の局部的な類似度とをそれぞれ別途に計算し、計算された類似度結果を加重値によって合算して対応する顔映像の類似度を計算することによって、顔の全体的な特徴と局部的な特徴とがいずれも考慮された顔類似度計算結果を得ることができ、顔映像類似度計算の信頼性を向上させることができ、複雑性を低減させることできる顔映像の類似度の算出方法。 （もっと読む）

【課題】２つの画像を精度良く照合できる画像処理装置及び画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】画像処理装置は、基準画像及び検索対象画像を取得し（ステップＳ１，Ｓ２）、基準画像を複数のメッシュに分割し（ステップＳ３）、基準画像から特徴量を抽出する（ステップＳ４）。画像処理装置は、基準画像の各メッシュについて、特徴量の適合度と変位方向の整合度とに基づいて、検索対象画像上の対応メッシュを選択する（ステップＳ７）。 （もっと読む）

【課題】より少ない演算負荷で、高精度にパターンのクラスを識別することができるパターン識別装置およびパターン識別方法を提供すること。
【解決手段】次元拡張部２２０は、学習サンプルの特徴ベクトルを、成分の線形結合により次元を拡張する。識別ベクトル学習部２３０は、高次元の特徴ベクトルから、特徴ベクトルを線形分離可能な高次元の識別ベクトルを生成する。次元縮退部２４０は、高次元の識別ベクトルの次元を縮退した低次元の識別ベクトルを参照テーブルに記述するとともに低次元の特徴ベクトルと対応付けたインデックス値を設定する。インデックス算出部４２０は、入力画像の特徴ベクトルに基づいてインデックス値を算出する。線形識別器４３０は、参照テーブルでインデックス値を検索し、該当する低次元の識別ベクトルを取得して入力画像の特徴ベクトルとの内積演算を実行して識別結果を出力する。 （もっと読む）

【課題】素人が容易によい構図の写真を撮ることができるようにすることを目的とする。
【解決手段】構図評価装置１００の構図比較部１１８は、予め構図情報記憶部１１４が記憶装置９８４に記憶した構図と撮影しようとする写真の構図とを比較して、撮影しようとする写真の構図の評価を数値等として算出する。そして、一致度表示部１２０は、表示装置９０１に算出した評価を表示する。また、構図調整装置は、撮影後の画像からよい構図を構成する部分を検索して、該当部分を切出すことによりよい構図の画像を生成する。さらに、画像撮影装置は、画像撮影時に撮影しようとした画像よりも広い範囲の画像を自動的に取得して、撮影後によい構図の画像を得やすくする。 （もっと読む）

【課題】高速に処理し映像監視業務の効率を高める。
【解決手段】オブジェクト処理部３０は、入力された映像データの画像フレームを複数のブロック領域に分割し、各画像フレームからオブジェクトを抽出し、このオブジェクトの特徴を各ブロック領域毎のメタデータとして抽出する。リアルタイム検知処理部６０は、抽出された各ブロック領域毎のメタデータと入力されたリアルタイム検知条件とを照合し、リアルタイム検知条件に合致するオブジェクトを検知する。事後検索処理部７０は、メタデータ記憶部４０に記憶されている各ブロック領域毎のメタデータと入力された事後検索条件とを照合し、事後検索条件に合致するオブジェクトを検索する。 （もっと読む）

【課題】画像特徴を用いた効果的な検索方法を提供する。
【解決手段】マハラノビス距離測定部６０を使用して、データベース４０内の複数の画像の中から問合せ画像３０ｑを識別する。この測定部６０は、問合せ画像３０ｑに対する１つ以上の画像の類似性を配列するために使用される。分散−共分散のマトリックスが、データベース４０内の全ての画像に対して計算される。この分散−共分散のマトリックスを使用して、問合せ画像３０ｑとデータベース４０内の１つ以上の画像との間のマハラノビスの距離が計算される。マハラノビスの距離の測定を行うことに対して、有望な画像の候補を特定するために、範囲ツリーを使用することができる。 （もっと読む）

【課題】 特徴量同士の相互利用により、特徴量抽出及び類似度計算の高速化を図ると共に、適応的な領域分割と適切な特徴量の選択により、検索精度と速度の向上させた画像検索方法及び画像検索装置を得ることを目的とする。
【解決手段】 この発明に係る画像検索方法及び画像検索装置は、検索のキーとなる基準画像１０１から色配置特徴量１０２、代表色特徴量１０３、領域分割特徴量１０５、形状特徴量１０６を抽出する手段と、前記特徴量を相互利用することにより、画像の注目領域を特定する手段を備える。 （もっと読む）

【課題】長期間にわたって記録された人間の表情を容易に検索することが可能な表情画像記録検索装置を提供する。
【解決手段】映像モジュールプログラム１２００は、ハードディスク１１１０に格納された動画像から顔領域を抽出する顔検出部１２０８と、オプティカルフローに基づいて、検出され抽出された顔の内部の画像上の動きを特定するための情報の計算を行なうオプティカルフロー算出部１２０６とを含み、オプティカルフロー算出部１２０６は、顔画像の動画像を算出された動きの属性データとともに格納する。さらに、皮膚電気反射の情報も格納される。一方、検索モジュールプログラム１４００は、ユーザ２からの入力情報に基づいて、データを検索する検索処理部１４０４と、検索された被験者４の顔画像の動画像のうち特定のフレームに対応する顔画像を表示部１０８に表示させる処理を行なう表示制御部１４０２とを含む。 （もっと読む）

【課題】オブジェクトに基づく画像検索のための新たな画像セグメント化アルゴリズムを提供する。
【解決手段】本発明は、多次元画像からカラーリージョンを抽出し、すべてのカラーリージョン対の境界の複雑さを計算する。カラーリージョン対の境界複雑さの値が所定の境界複雑さしきい値より大きく、かつ、リージョン対の色距離が所定の距離しきい値より小さい場合に、リージョン対を併合する。階層的クラスタ分析を用いてカラーリージョンを併合した後、境界分析を用いてカラーリージョンを併合する。カラーリージョンが小さく、かつ、別のカラーリージョンによって包囲されているかどうかを判定し、その判定が真である場合、小さいカラーリージョンを、包囲しているカラーリージョンに併合する。最後に、リージョンデータを各カラーリージョンに割り当てる。 （もっと読む）

【課題】ペットを傷つけることなく、また特殊な装置を用いることなく、安価、容易、迅速に、一般のペット飼い主でもペットを識別するための情報を取得できる装置を提供する。
【解決手段】ペット管理装置１００は、ペットの正面写真を入力する画像入力部１１１と、正面写真から鼻の輪郭に沿って鼻輪郭画像を抽出する鼻輪郭画像抽出部１１２と、鼻輪郭画像に所定の補正が必要かどうかを判定し、必要の場合には鼻輪郭画像に所定の補正を行って出力し、補正の必要がない場合には補正せずに鼻輪郭画像を出力する補正判定部１１３と、補正判定部１１３が出力した鼻輪郭画像から、鼻の輪郭、第１鼻孔と第２鼻孔との輪郭とを抽出する要素抽出部１１４と、鼻の輪郭形状と、第１鼻孔と第２鼻孔との輪郭形状とを特定する要素形状特定部１１５と、鼻の輪郭形状と、第１鼻孔と第２鼻孔との輪郭形状とを含む鼻特徴情報を生成する。 （もっと読む）

【課題】 キーワードやターゲットとなる画像の事前登録は一切不要であり、自動的に画像の顔部分を抽出して各々の顔の特徴量に基づくインデックスデータを提供することで、人間の識別能力をより高度にアシストする画像検索支援装置を提供する。
【解決手段】 ＣＰＵ１０は、複数コマの画像データの各々から顔画像を抽出し、抽出された顔画像と顔画像が抽出されたコマの画像データとを関連付けてＨＤＤ１３に格納し、ＨＤＤ１３に格納された顔画像の各々から顔画像の特徴量を算出し、顔画像を算出した特徴量に基づいてソートした後、表示部１４により顔画像をソート順に表示する。 （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】 複数の認識手法を融合した精度の良い認識が可能な環境認識装置を提供する。
【解決手段】 マクロブロックの色情報ＭＢ（Ｌ）に基づいて、Ｐ個のオブジェクトを抽出し（Ｓ２２０）、抽出したオブジェクトを要素とする確信度ベクトルＣａ，Ｃｂをルールベース推論、及び統計的推論を用いて算出する（Ｓ２３０〜Ｓ２９０）。その後、両確信度ベクトルＣａ，Ｃｂを統合した確信度ベクトルＣ（Ｌ）を求め（Ｓ３００）、更に、同じ色情報を有し且つ互いに隣接するマクロブロックからなる同一色領域の大きさ等に基づいて確信度ベクトルＣ（Ｌ）の修正を行う（Ｓ３３０）。このようにして得られた確信度ベクトルＣ（Ｌ）に基づき、マクロブロック毎に付与すべきオブジェクトインデックスを判定する。 （もっと読む）

【課題】被写体認識処理を高速化する。
【解決手段】被写体の特徴データを複数にグループ分けして登録する特徴データ登録手段と、前記複数のグループのうちから１つ以上のグループを選択する選択手段と、前記選択手段に選択されたグループに属する第１の特徴データと撮像手段により取得した画像データから抽出される第２の特徴データとを比較することによって被写体を認識する被写体認識手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】 記録媒体に記録されたＡＶデータを効率的に検索できるようにする。
【解決手段】 記録再生装置は、ビデオカメラから入力されたＡＶデータの特徴を抽出し、特徴に基づきメタデータを生成する。再生時、検索が指示されると、特徴に基づく検索メニュー画面２００が表示される。選択項目２０１のフラグが選択され、検索開始ボタン２０４が押されると、メタデータ管理部は、検索項目２０１で選択されたフラグに基づきメタデータを検索し、検索の結果、条件を満たすチャプタがあると判断された場合、タイトルやチャプタに対応するフレーム番号を取得する。取得したフレーム番号に基づく所定のフレーム画像がＨＤＤから読み出され、サムネイル画像作成部でフレーム画像からサムネイル画像が作成され、サムネイル画像を並べた検索結果画面が作成される。このように、メタデータに記述されたフラグに基づき検索を行うことで、効率的に検索できる。 （もっと読む）

【課題】 画像データの種類を判別する技術、及び、当該技術を利用した高速な画像検索の技術を提供する。
【解決手段】 本発明によれば、１以上のタイルから構成された画像データを取得する取得手段であって、該タイルは当該タイルの符号化についての符号化情報を含むヘッダを少なくとも含む、取得手段と、前記符号化情報に基づいて前記タイル毎の画像種類を判別する判別手段と、を備え、前記タイルは複数の周波数成分毎に分割されていることを特徴とする情報処理装置が提供される。 （もっと読む）