【課題】 撮像された映像における物体の検出精度を向上させることができる物体検出装置を提供する。
【解決手段】 画像入力部１が出力する映像を基に時間軸上で連続する画像で構成される画像フレーム群を生成し、個々の画像を複数領域に分割して分割した領域毎に領域内の輝度変化を状態変化量として算出する時間変化抽出部２と、生成した個々の画像フレーム群において、算出した状態変化量の連続する画像間の差分を移動領域として算出し、算出された移動領域の重心を連続する画像フレーム群の間で比較してその移動量を特徴量として算出する動きベクトル抽出部３と、算出した個々の領域の特徴量を用いて映像内の物体の存在をアダブーストによるカスケード型の識別器により判断する検出部３とを備えて撮像映像における物体の存在を判断する。 （もっと読む）

【課題】人物の情報を得ることに対する関心度に応じた量の情報を提示する。
【解決手段】人物認識部１０２は、撮影された画像データに含まれる人物を認識する。関心度推定部１０７は、人物認識部１０２による認識結果に基づいて、情報を得ることに対する人物の関心度を推定する。情報取得部１０８は、人物に提示する対象となる情報を取得する。情報編集部１０９は、関心度推定部１０７により推定された関心度に基づいて、情報取得部１０８により取得された情報から人物に提示する情報を選択する。情報表示部１１０は、情報編集部１０９により選択された情報を出力させる。 （もっと読む）

【課題】判別基準を判別対象ごとに個別に考える必要がなく、またカメラの設置位置や設置角度に対する自由度の大きい物体判別方法を提供する。
【解決手段】ステレオカメラで撮影して得た画像から判別対象物の視差画像を生成し、判別対象物の視差画像の各地点における面の勾配を求め、該面の勾配の連なり状況から、視差画像における面の折れ目の位置とその折れ目の方向をその判別対象物の特徴情報として抽出し、抽出した特徴情報に基づいて、判別対象物の種類を判別する。 （もっと読む）

【課題】ラインセンサ等の撮像装置を用いて取得した物体の撮像データを用いてその物体を認識する物体認識システムにおいて、物体の通過速度によって撮像データに含まれる物体の画像が歪むため対象物のテンプレートデータとのマッチングの精度が低下し物体の認識精度が低下するという課題があった。
【解決手段】物体認識部３４は、速度検出部３２で検出された物体の速度に応じて、撮像装置１、２で取得された撮像データに含まれる物体の画像をサイズ変更し、その変更後の撮像データとテンプレートデータとをマッチングして物体を認識するので、精度高く物体認識ができる。 （もっと読む）

【課題】指先動きに応じた動作の誤判定を軽減できるジェスチャ認識装置を提供する。
【解決手段】取得した動画像からユーザの指先位置の軌跡を検出する検出部１２と、前記指先位置の軌跡から送り動作か否かの判定を行うための有効範囲を設定する設定部１５と、前記指先位置の軌跡が、前記有効範囲に含まれている場合に、前記指先位置の軌跡が送り動作か否かを判定する判定部１４と、前記指先位置の軌跡が前記送り動作の場合に、前記送り動作から前記ユーザのジェスチャを認識する認識部１６とを有する。 （もっと読む）

【課題】背景に動きがある場合でも適切に前景候補を判断し得る画像処理装置を提供すること。
【解決手段】画像処理装置は、ｎフレーム目の画像と、(ｎ−１)フレーム目の画像において背景を示す画像とをそれぞれ用いて該ｎフレーム目の画像において背景を示す画像を合成する画像合成手段２０と、(ｎ＋１)フレーム目の画像と、画像合成手段２０により合成された画像とをそれぞれ用いて該(ｎ＋１)フレーム目の画像において前景を示す画像を生成する画像生成手段２０とを備える。 （もっと読む）

【課題】路面が他の物体に覆われていても路面の勾配を算出することができる勾配推定装置、勾配推定方法、及び勾配推定プログラムを提供する。
【解決手段】特徴点抽出部は、撮影手段が撮影した画像上の特徴点を抽出し、物体検知部は、前記撮影手段が撮影した画像から物体を表す画像を検知し、勾配算出部は、物体検知部が検知した物体を表す画像における特徴点抽出部が抽出した特徴点の座標と、特徴点の座標の予め定められた時間における移動量と、に基づいて、物体が位置する路面の勾配を算出する。 （もっと読む）

【課題】被写体を正確に追尾できること。
【解決手段】被写体追尾装置は、入力画像内に設定した第１の探索範囲内の画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、追尾被写体位置を特定する第１の追尾手段１２と、入力画像内に設定した第２の探索範囲内の画像に対してラベリング処理を行い、追尾被写体位置を特定する第２の追尾手段１４と、を備え、第１の追尾手段１２が特定した追尾被写体位置と、第２の追尾手段１４が特定した追尾被写体位置との距離が所定値未満である場合には、第１の追尾手段１２または第２の追尾手段１４が特定した追尾被写体位置を用いて次回の第１の探索範囲を設定し、第１の追尾手段１２が特定した追尾被写体位置と、第２の追尾手段１４が特定した追尾被写体位置との距離が所定値以上である場合には、第２の追尾手段１４が特定した追尾被写体位置を用いて次回の第１の探索範囲を設定する。 （もっと読む）

【課題】走査型電子顕微鏡で得られるパターンを撮像した画像から、フォトマスクのＯＰＣパターンの寸法を精度良く且つ容易に測定することができるパターン測定方法を提供することを目的とする。
【解決手段】本発明のパターン測定方法は、フォトマスクのＯＰＣパターンのうち、所望の範囲のパターンを包含する一回り大きい測定対象領域を設定し、測定対象領域のパターンの寸法を微小な領域毎に測定し、寸法の測定値を統計的に処理したものを曲線で近似し、近似曲線で表れるデータ群のうち、所望の範囲のパターン寸法に相当するデータ群の平均値を、所望の範囲のパターン寸法として推定する。 （もっと読む）

【課題】専用の帳票を必要とせず、罫線のない帳票にも適用可能で、しかも類似帳票を正しく識別することができる画像識別装置および画像識別方法を提供する。
【解決手段】第１の画像としてのマスター画像を入力するマスター画像入力部１０１と、第２の画像としてのデータ画像を入力するデータ画像入力部１０２と、マスター画像に対して指定されるマスク領域の組を入力するマスク領域入力部１０４と、マスター画像とデータ画像とを整合させる画像整合部１０３と、整合されたマスター画像とデータ画像との間で、マスク領域を除いた差分を抽出する差分抽出部１０５と、抽出された差分の大きさにもとづいてマスター画像とデータ画像との相違度を出力する相違度出力部１０６と、を備える。 （もっと読む）

【課題】入力された画像から、検出対象物を高い精度で検出することができる物体検出装置を提供することを課題とする。
【解決手段】物体検出装置１において、検出窓設定部１１は、カメラが撮影した撮影画像２１を入力する。検出窓設定部１１は、撮影画像２１に対して検出窓領域を設定し、撮影画像２１から、検出窓領域の画像を通常窓画像２２として切り出す。画像処理部１２は、撮影画像２１に対して拡大、縮小などの画像処理を行う。拡大された撮影画像２１と、縮小された撮影画像２１から、変更窓画像２３がそれぞれ切り出される。度合い算出部１３は、検出対象物の特徴を示す特徴データ５１に基づいて、検出対象物が窓画像に存在する可能性を示す一致率を窓画像ごとに算出する。判定部１４は、各窓画像の一致率に基づいて、検出窓領域に検出対象物が存在するか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】タブを有する原稿領域を含んだ画像データから、タブを含んだ原稿画像を切り出すための境界線、又はタブを除去した原稿画像を切り出すための境界線を検出する。
【解決手段】画像処理装置１０は、原稿領域５１を含んだ画像データを入力する画像入力部６０と、原稿領域５１の辺のうちタブを有する辺５２について、タブ部分５４における原稿領域の境界を延長した直線５８、及びタブ部分以外５５における原稿領域の境界を延長した直線５９をそれぞれ決定する直線決定部６４と、原稿領域の外側又は内側を指定する設定に応じて、直線決定部６４により決定された直線のうち外側又は内側の一つの直線を選択する選択部６６と、選択された直線を境界線として原稿領域５１の画像を切り出す画像切出部６７を備える。 （もっと読む）

【課題】入力画像から眼を検出する際に、眼鏡などによる反射光の写り込みによる影響を適切に抑え、精度よく眼を検出する。
【解決手段】判別対象画像に対して複数の判別器それぞれのスコアを所定の順序で取得する際に、判別対象画像中の飽和画素の位置を検出し、その位置が割り当てられている判別器については、その判別器に対応して予め設定された打切閾値と直前の判別器に対応して予め設定された打切閾値との差をスコアとして取得し、その他の判別器については、その判別器を部分画像に適用することにより得られた出力をスコアとして取得する。各判別器のスコアが取得される度に、取得されたスコアの合計を打切閾値と比較し、打切閾値を超える場合にのみ引き続き次の判別器のスコアを取得する。全ての判別器についてスコアが取得された場合、取得されたスコアの合計を判別閾値と比較し、判別閾値を超える場合に判別対象画像が眼を表す画像であると判別する。 （もっと読む）

【課題】高速に算出でき、メモリ効率がよく、また優れた正確度を維持する画像記述子の算出手段を提供する。
【解決手段】ガボールフィルタがブロックガボールフィルタとして近似される。ガボールフィルタは数字のマトリックスによって表され、各数字は連続ガボール関数から導出されたサンプルである。ブロックガボールフィルタはブロックのセットに分割される。ガボールフィルタに基づき任意の特定のブロック内の全てのピクセルに同一のフィルタ値が割り当てられる。次に、ブロックガボールフィルタのセットを用いて画像をフィルタリングし、フィルタリングされた画像のセットを得ることにより、画像から特徴を抽出する。フィルタリングされた画像はピクセルの領域に分割され、ピクセルごとにＮビットシグネチャが求められる。各領域内のピクセルのＮビットシグネチャのヒストグラムが結合され、特徴を形成する。複数の画像の特徴を顔認識に用いることができる。 （もっと読む）

【課題】路面への映り込みの影響により、レーンマークの検出精度が低下することを抑制したレーンマーク認識装置を提供する。
【解決手段】カメラ１１の撮像画像から、線状のレーンマークの候補画像を抽出するレーンマーク候補画像抽出部３１と、レーンマーク候補画像抽出部３１により抽出されたレーンマークの候補画像のうち、車両１の上下方向に相当するｙ軸方向に、所定範囲内の間隔をもって延びる複数の特定の候補画像を、レーンマークの認識対象から除外する特定候補画像除外部３２と、特定候補画像除外部３２によりレーンマークの認識対象から除外されなかった候補画像に基づいて、レーンマークを認識するレーンマーク認識部３３とを備える。 （もっと読む）

【課題】顔画像認識の処理の高速化及び登録作業の簡単化が可能な顔画像認識装置及び顔画像認識プログラムを提供することを課題とする。
【解決手段】映像中の人物の顔を認識する顔画像認識装置２０であって、認識対象となる人物の正面の向きの顔画像の人物特定テンプレート及び多数の人物の目標とする正面以外の向きの平均的な顔画像の人物不特定テンプレートが登録されたテンプレート格納手段２４と、映像から人物の顔が写っている顔領域を抽出する顔領域抽出手段２２と、抽出された顔領域の特徴を抽出し、顔領域の特徴とテンプレート格納手段２４に登録された人物特定テンプレートとを照合して、顔領域に写っている人物の顔を認識すると共に、顔領域の特徴とテンプレート格納手段２４に登録された人物不特定テンプレートとを照合して、顔領域に写っている認識した人物の顔の向きを追跡する顔認識手段２３とを有することにより上記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】高精度と高速処理を両立させる。
【解決手段】参照画像と登録画像とを照合する際、参照画像について、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像（階層画像Ｉ０）とし、その下層に第１の低解像度画像（階層画像Ｉ１）、さらにその下層に第２の低解像度画像（階層画像Ｉ２）を作成する。登録画像を１つずつ読み出し、登録画像の階層画像Ｊ０，Ｊ１，Ｊ２に特徴領域Ｓ０，Ｓ１，Ｓ２を設定し、低解像度画像から高解像度画像へ向けての階層探索によって、参照画像における対応領域Ｓ２’，Ｓ１’，Ｓ０’を探索する。この際、任意の低解像度の階層画像、例えば登録画像の階層画像Ｊ２の特徴領域Ｓ２と参照画像の階層画像Ｉ２の対応領域Ｓ２’との類似度に基づいて、読み出された登録画像と参照画像とが一致するか否かを判断する。 （もっと読む）