【課題】画像の内容を認識するときに必要となる画像辞書を精度よく生成する。
【解決手段】概念を表す言葉である意味コンセプトに関する学習データである目標ドメインの画像収集と元ドメインの画像収集を行う手段と、目標ドメインと元ドメインの画像におけるそれぞれのトピックを算出し、算出したトピックの情報と該トピックに属する画像情報を出力する手段と、出力された元ドメインのトピックを目標ドメインのトピックに対応付け、対応付けられたトピックの情報と、該トピックに属する画像情報を出力する手段と、トピック毎に元ドメインのトピックに関する画像情報を目標ドメインのトピックに関する画像の特徴分布にフィッティングさせて合成し、目標ドメインと元ドメインのトピック情報とトピック毎の画像情報を出力す手段と、目標ドメインと元ドメインのトピック情報と、トピック毎の画像情報から意味コンセプトを表す画像辞書を生成する手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】目的とするオブジェクトの認識に適したデータを画像集合から得ること。
【解決手段】目的のオブジェクトに係るものとして与えられた画像集合から最初に選択した画像を基準としその局所特徴量ごとにクラスタを生成し、以降に選択された画像の局所特徴量を、近似した特徴値のクラスタに分類してクラスタを更新してゆき、要素数の多いクラスタを基に抽出元の画像や特徴値をオブジェクト認識用のデータとして得る。これにより、多くの画像に共通の一般的特徴が重視され少数派の特徴は無視されるので、目的とするオブジェクトの認識に適したデータを画像集合から得ることが可能となる。特に、適切な画像を最初に選択すれば、クラスタへの分類を正しく方向づけ、オブジェクト認識の精度が改善できる。 （もっと読む）

【課題】高速かつ自動的に画像から物体を切り出すことができる画像処理装置、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】画像処理装置は、画像について画素単位にクラスタリングを行うことにより複数のクラスタを生成し、生成されたクラスタの中から、クラスタに属する画素の位置に基づいて、前景の判定基準となる基準クラスタと、背景の判定基準となる基準クラスタとを選択し、生成されたクラスタを、基準クラスタとの類似度に基づいて前景又は背景に分類し、各クラスタの画素を、クラスタの分類結果に基づいて画素単位で前景又は背景に分類する。 （もっと読む）

【課題】 文字や罫線の色が不定で、かつ文字色に濃淡や色の変動がある状況において、文字の画素のみを残し、その他の色の画素をドロップアウトする。
【解決手段】 入力された画像の画素を色クラスタリングして、クラスタ内の画素数から背景と文字の色を求める。画像中の色の分布から文字色の代表値を検出し、文字色の変動幅を考慮して文字色の画素を選択することにより、２値画像を生成する。また、文字の色以外の罫線などのノイズがある場合には、文字とノイズとを弁別して、ノイズをドロップアウトした文字の２値画像を生成する。２つのドロップアウト画像を用いて文字認識を行い、認識スコアが高い方を出力する。２つのドロップアウト方法による２値画像に対して文字認識することで、色むらがある場合と、罫線などのノイズがある場合の両方に対して、認識精度を向上することができる。 （もっと読む）

【課題】画像をラベリングするための演算処理の負荷を軽減できる画像処理装置、撮像装置、及びプログラムを提供することを目的としている。
【解決手段】撮像された画像データを取得する画像取得部と、取得された画像データからシーンを判別するシーン判別部と、取得された画像データから色情報の頻度分布に基づき主要色を抽出する主要色抽出部と、シーン毎に色情報と第１ラベルとが関連付けられて予め記憶されている記憶部と、記憶部から抽出された主要色と判別されたシーンとに関連付けて予め記憶されている第１ラベルを読み出し、読み出した第１ラベルを取得された画像データのラベルとして生成する第１ラベル生成部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】 現実空間画像において、仮想空間画像を重畳させない領域を適切に設定するための技術を提供すること。
【解決手段】 キー領域抽出部３０３は、現実空間画像において予め定められた画素値を有する画素で構成される第１の領域を抽出する。動きベクトル検出部３０４は、現実空間画像上の複数箇所における動きベクトルを求める。被写体領域抽出部３０５は、動きベクトルを用いて、第１の領域にマージする第２の領域を特定する。画像合成部３０８は、仮想空間画像を現実空間画像上に重畳させる際に、第１の領域と第２の領域とをマージした合成領域は、仮想空間画像の重畳対象外とすることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】より確実に物体を識別できるようにする。
【解決手段】処理対象画像の注目画素の画素値Ｘは、画素値を構成する各色成分を軸とする特徴空間の観測点に写像される。識別装置では特徴空間の任意の観測点に対して、その観測点に写像される画素値Ｘの真値がＹである尤度と、ノイズのない肌領域の画素の画素値の肌確率分布とが予め用意されており、これらに基づいて注目画素が肌領域の画素であるかが識別される。すなわち、注目画素の画素値Ｘに対して用意された尤度から画素値Ｘの真値がＹである真値確率分布が求められ、真値確率分布と肌確率分布との畳み込みにより求められた、注目画素が肌領域の画素である確率に基づいて、注目画素が肌領域の画素であるかの識別が行なわれる。本技術は、識別装置に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】画像を識別する場合にあって、本構成を有していない場合に比較して、正規化処理を原因とする識別誤りを減少させるようにした画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置の画像受付手段は、画像を受け付け、複数の畳込処理手段は、画像に対して、畳込処理を行い、複数の整流処理手段は、前記畳込処理手段による処理結果に対して、整流処理を行い、複数の正規化処理手段は、前記整流処理手段による処理結果に対して、正規化処理を行い、複数の特徴抽出手段は、前記正規化処理手段による処理結果に対して、サブサンプリング処理を行うことによって、前記画像の特徴量を抽出し、識別手段は、前記特徴抽出手段によって抽出された特徴量に基づいて、前記画像を識別し、前記正規化処理手段は、２つの前記整流処理手段による処理結果間の差を、該処理結果に基づいた値を除数として除算することによって正規化する。 （もっと読む）

【課題】 Ｍａｎｉｆｏｌｄ固有の表面形状を、許容できる程度に保存し、且つパターン分類に適した、データ表現方法、及びその表現方法を利用した、パターン識別方法に係る技術を提供すること。
【解決手段】 それぞれ異なるクラスに属する処理データと共に、当該処理データが属するクラスを示すラベルデータを入力する（Ｓ２０）。入力したそれぞれの処理データ間の距離関係を求める（Ｓ２２）。クラス間のクラス間分離度を設定する（Ｓ２３）。距離関係を示す情報を、ラベルデータと、クラス間分離度を示す情報と、に基づいて更新する（Ｓ２４）。更新された情報が示す距離関係を近似するデータ写像関係を示す情報を求める（Ｓ２５）。 （もっと読む）

【課題】帳票画像を読み取って罫線を認識する画像処理において、様々な形状を持つ罫線の角部を認識することができる。
【解決手段】幅と長さを有する罫線と、二つの罫線の角部領域に形成される角部罫線領域を有する画像を読み取る画像処理装置において、前記画像から、前記角部罫線領域を抽出する角部罫線領域抽出手段と、前記角部罫線領域の画像から、前記角部罫線領域の画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記角部罫線領域の複数の角部のパターンに対応した特徴量を保持する特徴量辞書と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と、前記特徴量辞書に保持されている前記角部のパターンの特徴量とを比較して一致度を算出し、所定の一致度を有する前記角部のパターンを前記角部罫線として抽出する角部罫線抽出手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】コストをかけることなく、モーションブラーのある画像から特徴点を安定して高速に抽出することができる特徴点抽出装置等を提供する。
【解決手段】特徴点抽出装置１の制御部１１は、撮影画像取得機能２１によって、撮影画像を取得する（Ｓ１）。次に、制御部１１は、色領域分割機能２２によって、撮影画像を色領域に分割する（Ｓ２）。次に、制御部１１は、代表領域抽出機能２３によって、色領域から代表領域を抽出する（Ｓ３）。次に、制御部１１は、重心抽出機能２４によって、代表領域の重心の座標を、特徴点として抽出する（Ｓ４）。 （もっと読む）

【課題】対象物と非対象物との間の本質的な違いが表れる特徴量を的確に抽出することができる特徴量抽出装置、対象物検出システム、コンピュータプログラム及び特徴量抽出方法を提供する。
【解決手段】特徴量候補決定部１０２は、各サンプル画素の任意の複数の波長でのスペクトル強度の変位に関連する特徴量候補を複数決定する。識別器生成部１０３は、決定した特徴量候補の中の一部の特徴量候補毎にブースティングを用いて対象物及び非対象物を識別するための識別器を生成する。特徴量抽出部１０５は、識別器を生成するために用いた特徴量候補を特徴量として抽出する。 （もっと読む）

【課題】対象物の状態に適した重みの学習を行い、対象物の検出性能を向上する。
【解決手段】画像から対象物の一部または全部を検出して複数の検出結果を出力する複数の検出部と、複数の検出結果の少なくとも１つに基づいて対象物の状態を推定する推定部と、対象物の状態に基づいて画像を複数のグループに分類する分類部と、検出結果に基づいて、複数の検出部のそれぞれに対する重み情報をグループごとに算出する重み算出部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】物体検出精度の低下を抑え、かつ、処理負荷の増大を抑えた状態で、より多くの画素からローカルバイナリパターンを生成することができる特徴抽出装置を提供すること。
【解決手段】特徴抽出装置１０は、注目画素に対して複数のサブ領域を設定するサブ領域設定部４３３と、注目画素ごとに、各サブ領域との画素値の比較を示すローカルバイナリパターンを生成するバイナリパターン生成部４３４とを有し、サブ領域設定部４３３は、少なくとも、注目画素から離隔した画素を含む複数の画素から構成される領域を、サブ領域として設定し、バイナリパターン生成部４３４は、サブ領域ごとに代表値を算出し、注目画素の画素値に対する当該代表値の差分が所定の閾値以上であるか否かを示すローカルバイナリパターンを生成する。 （もっと読む）

【課題】高精度な識別器を生成するための良好な教師データを作成する。
【解決手段】データ読み込み部１３０はデータを読み込み、教師データ作成部１１２及びＧＵＩ制御部１１６を介して出力装置１５０に出力する。ユーザはクラス設定部１２０を用いて、データに対する第１のクラスを入力する。推薦クラス生成部１１４は、第１のクラスに対して、類似／共起／関連データベースとユーザデータベースとに基づいて第２のクラスを生成する。第２のクラスは、ＧＵＩ制御部１１６を介して出力装置１５０に出力される。ユーザは、入力装置１６０から第２のクラスに対する評価を入力する。ユーザデータベース更新部１１８は、この評価を取得し、それに基づいてユーザデータベース１４４を更新する。教師データ作成部１１２は、この評価を考慮した第２のクラスと、第１のクラスとを読み込んだデータと関連付けて、教師データを作成する。 （もっと読む）

【課題】形容詞によって画像を分類する画像分類方法を提供する。
【解決手段】少なくとも２つの色面に関する画像の２次元分布関数の各々を入力する分布関数入力ステップと、２次元展開係数によって２つの分布関数の各々を記述する記述ステップと、２次元展開係数の各々を１２通りの一次元配列の展開係数に並び替える並び替えステップと、対称積で表される２次形式の要素を12×12通りの並び替えの方向組み合わせについてそれぞれ生成する要素生成ステップと、生成された144通りの２次形式の要素の各々について、一定の量子数の差を持った全ての要素の和をとった物理量を、複数の量子数の差に対して生成する物理量生成ステップと、生成された各々の物理量の少なくとも１つに基づき、画像の２次元分布関数の形状の特徴を評価する評価ステップと、評価結果に基づいて画像を少なくとも２つの範疇の画像に分類する分類ステップとを備える。 （もっと読む）

【課題】薬包の印字に影響されることなく、正確に薬剤を計数可能な薬剤計数装置を提供する。
【解決手段】揺動部により揺動されている薬包に封入された薬剤を撮像した動画像を構成する複数枚のピクチャにわたる、各々がピクチャを構成する１個以上の画素からなるブロックの動きの軌跡である複数の移動軌跡について、２点間距離と、測地距離とを算出する距離算出部１０４と、任意の移動軌跡間の２点間距離の時間変化および測地距離の時間変化に基づいて、各移動軌跡が薬剤と薬剤とが接触する部分である節の移動軌跡である度合いを示す節らしさ特徴量を算出する節らしさ算出部１０５と、節らしさ算出部１０５が算出した節らしさ特徴量に基づいて、薬包に封入された薬剤を計数する分離計数部１０７とを備える。 （もっと読む）