【課題】比較的軽い処理で運転者の支援を行う運転支援システムを提供する。
【解決手段】 運転支援システム１は、動領域抽出によって、領域分割（撮影画像を画像要素に分割する処理）と、視差情報の抽出（視差マップの生成処理）とを行うため、ブロックマッチングを用いる方法に比べて、処理負荷を抑えることができる。また、右画像と左画像の同一画像要素を特定し、視差を算出する場合には、精細なカメラの校正と画像の補正が必要であるが、本運転支援システム１では、これらは不要である。さらに、本運転支援システム１によれば、動きや形の変化を推定するため、他の移動体に相当する画像要素の多様な動きや、形の変化にも対応できる。 （もっと読む）

【課題】露光時間の異なる撮像素子を用いて撮像された画像の動きを、簡単に、かつ精度よく検出することができるようにする。
【解決手段】複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値、および、前記他の画素のそれぞれに対応する予測係数に基づいて算出する算出部と、前記算出された前記注目画素の予測値と前記注目画素の値に基づいて、前記注目画素の単位時間当たりの動き量を特定する動き量特定部とを備える。 （もっと読む）

【課題】画像内の物体を安定して追尾すること。
【解決手段】画像処理装置１００は、追尾対象となる物体の複数の部分テンプレートと、テンプレート画像とを比較して、領域毎の相関値を算出する。画像処理装置１００は、相関値に基づいて、部分テンプレートに類似する画像領域を仮説領域として抽出する。画像処理装置１００は、複数の仮説領域を重複しないように組み合わせた全体仮説を生成し、相関値や誤差を基にして、全体仮説の評価値を算出する。画像処理装置１００は、評価値を基にして、複数の全体仮説から最適な全体仮説を判定する。 （もっと読む）

【課題】一時停止線以外の白線の誤検出を防止して、一時停止線を精度良く検出する。
【解決手段】画素距離変換部２０で、画像入力部１８により取得した入力画像を２値化し、画素値を画素距離に変換した画素距離画像を生成する。交差パターン検出部２２で、画素距離画像を用いてレーンマークを追跡して、レーンマークと水平方向に伸びる白線との交点を検出する。探索領域設定部２４で、交点近傍領域を一時停止線を検出するための探索領域に設定し、一時停止線判定部２６で、探索領域内の白線の芯線を抽出し、抽出された芯線が直線状かつ所定の長さ以上の場合に、芯線に対応する白線を一時停止線と判定する。 （もっと読む）

【課題】スケール変化、回転変化、部分隠れがある物体に対して、物体表面の絵柄の有無にかかわらず、物体認識を可能にする
【解決手段】実施形態によれば、取得部と、第１の抽出部と、第２の抽出部と、基準データ記憶部と、認識処理部とを備える。取得部は、対象物体の画像を取得する。第１の抽出部は、対象物体の画像の輪郭線における曲率極値点を抽出する。第２の抽出部は、各々の極値点ごとに、当該極値点と当該極値点に係る曲率半径中心と輪郭線に基づく局所的な特徴ベクトルを抽出する。基準データ記憶部は、基準となる物体の画像に係る各々の極値点ごとに求められた、当該極値点に係る特徴ベクトルを少なくとも記憶する。認識処理部は、対象物体の画像に係る各々の極値点ごとに、当該極値点に係る特徴ベクトルを、基準となる物体の画像に係る特徴ベクトルと照合して、対象物体の画像に係る極値点と、基準となる物体の画像に係る極値点とを対応付ける。 （もっと読む）

【課題】ユーザの顔向きを精度良く検出できる顔向き検出装置を提供すること。
【解決手段】顔向き検出装置は、交差する縦縞及び横縞から構成された縞模様の光をユーザの顔に照射する（Ｓ１１）。その顔をカメラで撮像する（Ｓ１２）。撮像した顔画像から、光の縞模様を構成する矩形に対応する矩形対応部分をそれぞれ特定する（Ｓ１３）。矩形対応部分ごとに、各矩形対応部分の変形具合に基づいて各矩形の法線方向を算出する（Ｓ１４）。三次元モデルＤＢ４０に記憶された三次元の顔モデルの各部位の法線方向と各矩形の法線方向との誤差を算出する（Ｓ１５）。誤差が閾値未満か否かを判断する（Ｓ１６）。誤差が閾値より大きい場合には（Ｓ１６：Ｎｏ）、閾値未満になるように顔モデルの三次元パラメータを変更する（Ｓ１７）。誤差が閾値未満になったときの顔モデルの顔向きを運転者の顔向きとして決定する（Ｓ１８）。 （もっと読む）

【課題】第１の信号と第２の信号との間の相互計算を実行する信号処理方法を提供する
【解決手段】第１の信号を長さＭのより短いセグメントに分割するステップと、第１の信号のセグメントと第２の信号との複数の部分相互相関関数を得るステップと、部分相互相関関数を合成して合成相互相関関数を得るステップと、異常値検出又は異常値除去手法を適用し、乱れているか若しくは破損したセグメントを特定又は除去するステップとを含み、異常値検出手法は、部分相互相関が上記合成相互相関関数とコンセンサスしているか否かをチェックするために、個々の部分相互相関関数を合成部分相互相関関数と比較して、コンセンサスチェックを実行し、コンセンサスチェックに基づいて乱れているか若しくは破損したと特定されたものを用いることなく、部分相互相関関数を再合成し、乱れの少ない又は破損の少ない最終的な相互相関関数を得る方法。 （もっと読む）

【課題】走行安定性と車線追従制御性との双方を満足させることのできる目標走行線を設定する。
【解決手段】車線候補点設定部９ａは撮像手段１で撮像した画像から走行車線の内側エッジを検出し車線候補点Ｐをプロットする。曲線近似処理部９ｂは車線候補点Ｐの点列に基づき、最小二乗法から推定車線Ｌｐを求める車線推定式（ｙ＝aｘ^２＋bｘ＋c）のパラメータ係数ａ，ｂ，ｃを求め、今回の演算時を基準として設定時間幅ｔｗ前におけるパラメータ係数ａの点列から曲線近似式を求め、この曲線近似式から設定時間進み後の予測パラメータ係数ａ’を設定する。車線位置設定部９ｃは予測パラメータ係数ａ’を、車線推定式に代入して設定時間進みｔｆ後の推定車線Ｌｐを求める。 （もっと読む）

【課題】本発明は、設計データと輪郭線、或いは輪郭線間のマッチングを行うに当たり、両者の対応点を正確に特定する画像処理装置、及びコンピュータプログラムの提供を目的とする。
【解決手段】上記目的を達成するための一態様として、第１の線分によって形成される第１のパターンと、第２の線分によって形成される第２のパターン間の位置合わせを行うときに、第１の線分と第２の線分上にそれぞれ第１の対応点と、第２の対応点を設定し、第１の対応点と第２の対応点間の距離に基づいて、第１のパターンと第２のパターンの位置合わせを行うためのアライメント量を算出すると共に、第１の線分と第２の線分の形状差に応じて、第１の対応点、及び／又は第２の対応点の位置を変化させる。 （もっと読む）

【課題】簡易な構成で、より容易にカメラの位置や姿勢を推定する。
【解決手段】合成画像生成部１０３は、推定の基準となる基準画像を構成する画素の位置を、基準画像を構成する画素に対応する撮像画像上の画素の位置に射影する射影パラメータに基づいて、射影パラメータにより射影される撮像画像上の位置に存在する各画素により構成される合成画像を生成し、評価部１０４は、合成画像と基準画像との相関を表す評価関数を生成し、パラメータ更新部１０６は、評価関数に基づいて、射影パラメータを更新し、更新後の射影パラメータに基づいて、撮像部の位置又は姿勢の少なくとも一方を推定する。本発明は、例えば、カメラの位置や姿勢を推定し、その推定結果に基づく処理を行なうコンピュータ等に適用できる。 （もっと読む）

【課題】第１のクラスの文書と他のクラスの文書とを弁別する１つまたは複数の画像アンカテンプレートを生成するためのシステムを提供する。
【解決手段】方法は、第１のクラスの１つまたは複数の手本のうちの少なくとも１つから１つまたは複数の画像アンカテンプレート候補を生成することと、コンピュータプロセッサ及び第１のクラスの１つまたは複数の手本内のデータフィールドの既知のロケーションを用いて上記１つまたは複数の画像アンカテンプレート候補毎に品質スコアを決定することと、品質スコアに従って、上記１つまたは複数の画像アンカテンプレート候補に等級を付けることと、最も高い等級の上記画像アンカテンプレートのうちの１つまたはそれ以上を選択することを含む。 （もっと読む）

【課題】被検査物の撮像画像から円形状の部分を高精度に検出できる画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び欠陥検出装置を提供すること。
【解決手段】被検査物の撮像画像から輝度の変化点を検出して円外周点候補を検出する円外周点検出手段７１と、円外周点候補リスト９２を生成する円外周点候補リスト生成手段７２と、円外周点候補組合せリスト９３を生成する円外周点候補組合せリスト生成手段７３と、円中心点候補リスト９４を生成する円中心点候補リスト生成手段７４と、円中心点候補リスト９４のうち有力円中心点候補を選択する有力円中心点候補選択手段７５と、有力円中心点候補から各円外周点候補までの距離が所定範囲内の円外周点候補を抽出する正常円外周点抽出手段７６と、被検査物の円中心点、及び当該円中心点の半径を求めて、撮像画像９０の円を検出する円検出手段７７とを備える。 （もっと読む）

【課題】ユーザの作業負荷および作業時間を軽減しつつ、画像の前景と背景を適切に分離する。
【解決手段】画像を前景と背景に分離するための画像分離装置であって、画像を入力し、記憶手段に記憶するデータ入力手段と、前景および背景の画像濃淡値（または輝度）をＩとした場合、Ｆを前景の画像濃淡値、Ｂは背景の画像濃淡値、αは、αブレンディングに関する小数として、所定の拘束条件下で目的関数を最小化し、未知数α、Ｆ、Ｂを画素単位に取得し、画素単位に取得したＦおよびＢの画像濃淡値を用いて、当該画素が前景の画素であるか、背景の画素であるかを判別し、前景と背景とを分離する分離手段と、前記分離した背景と前景とをそれぞれ表示する表示手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】マルチクラス、マルチビューの判別を行う判別器を生成するに際し、判別器における木構造の問題点を解決して、判別精度および判別速度を両立させる高性能の判別器を生成する。
【解決手段】検出対象画像から抽出した特徴量を用いて、検出対象画像に含まれるオブジェクトを判別する、複数の弱判別器が組み合わされてなる判別器であって、オブジェクトについて判別するクラスが複数あるマルチクラスの判別を行う判別器を生成する。その際に、複数のクラス間の弱判別器の分岐位置および分岐構造を、各クラスにおける弱判別器の学習結果に応じて決定する。 （もっと読む）

【課題】撮像部に対して撮像対象の空間的位置や姿勢を変化させるだけで、表示部での表示情報を確実かつ高精度に制御できる情報端末装置を提供すること。
【解決手段】基準となる位置および姿勢での撮像対象に対して、その全体的な位置および姿勢の変化を示す基準点を予め設定しておく。推定部12は、撮像部11からの入力画像から抽出した特徴点を基準点に対応付けて撮像対象の位置および姿勢の変化を推定する。表示部15は、記憶部14に記憶されている表示情報を表示する。制御部13は、推定部12により推定された撮像対象の位置および姿勢の変化に応じて表示情報を制御する。 （もっと読む）

【課題】マルチクラスの判別を行う判別器を生成するに際し、学習収束、安定性および判別性能が低い、並びに木構造判別器に応用できないというJoint Boostの欠点を解決して、学習の収束性および判別器の判別性能を向上させる。
【解決手段】検出対象画像から抽出した特徴量を用いて、検出対象画像に含まれるオブジェクトを判別する、複数の弱判別器が組み合わされてなる判別器であって、オブジェクトについて判別するクラスが複数あるマルチクラスの判別を行う判別器を生成する。その際に、複数のクラス間における弱判別器に、特徴量のみを共有する学習を行って判別器を生成する。 （もっと読む）

【課題】作業スペースと設備投資との問題を解決し、外観検査の自動化を行うことが可能な検査システム及びその方法を提供する。
【解決手段】本発明の検査システムは、固定されておらず、不確定な位置で検査対象の外観を撮像し撮像画像とする撮像装置と、予め検査対象を撮像した参照画像を記憶する記憶部と、撮像装置の撮像座標上の撮像画像を、参照画像を撮像した際の参照撮像座標上に座標変換し、変換した結果を比較画像として出力する画像処理部と、参照画像と比較画像とを比較するマッチング処理部とを備える。 （もっと読む）

【課題】 車線区分線や道路境界などの路面標識が連続的でない場合、湾曲している場合、そのサイズが既知でない場合などにおいても、極端に大きな計算能力を必要とすることなく、効率的に路面標識を検出する方法、装置およびシステムを提供する。
【解決手段】 イメージャ（１）から、車両（２）の前方の道路（４）の画像（３）を受けるステップと、画像中に識別された道路内に、関心領域を決定するステップと、関心領域内に車線区分線（７Ｌ、７Ｒ）を検出することによって、また車線区分線を検出することができなかった場合には、関心領域内に道路境界を検出することによって、路面標識（８Ｌ、８Ｒ）を検出するステップとを含んでいる。ウィンカがオンの場合には、前記各ステップをスキップする。 （もっと読む）

【課題】レンジデータと画像特徴点とを連合させるマップ作成および定位方法を提供し、作成された環境デジタルマップをパーソナルナビゲーション装置（ＰＮＤ）にも提供できるようにする。
【解決手段】マップ作成方法が提供される。環境が走査されて環境障害物の深さ情報を獲得する。環境の画像が捕捉されて画像平面が生成される。環境障害物の深さ情報が画像平面に投影されて、投影位置を獲得する。少なくとも１つの特徴ベクトルが、画像平面中の各投影位置周辺の予め決定された範囲から計算される。環境障害物の深さ情報および特徴ベクトルが合併されて、一時点に対するサブマップが生成される。全時点でのサブマップが連合されてマップを生成する。また、マップを使用する定位方法も提供される。 （もっと読む）

【課題】 精度の高いＧＭＶパラメータを取得する。
【解決手段】 展開後動きベクトル手段１１は、ＧＭＶパラメータが与えられると、各ブロックについてのＬＭＶに展開した展開後ＬＭＶを演算する。計算対象ブロック決定手段１７は、各ブロックについて、前記展開後ＬＭＶと、ブロック別動きベクトル演算手段３が演算したＬＭＶとの差が閾値記憶手段１５に記憶された閾値内であるブロックを計算対象ブロックとして決定し、決定した計算対象ブロックについてのブロック別動きベクトル演算手段３が演算したＬＭＶを平行移動パラメータ演算手段６に計算対象ブロックとして与える。繰り返し手段１１は、計算対象ブロック決定手段１７の処理を所定回数、繰り返す。その際繰り返し回数が増える度に閾値記憶手段１５の閾値を小さくして、繰り返し処理を行う。 （もっと読む）