【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】 検出した人物の移動方向を推定し、移動方向から監視対象外の人物に対する検出を棄却することで、監視効率を向上させる。
【解決手段】 時間軸上で連続する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、複数の連続画像で構成っされる画像フレーム群毎に算出した状態変化量の差分を算出して算出した差分の重心を算出し、更に連続する画像フレーム群の間で算出した重心位置を比較して重心の移動量を特徴量として算出する動きベクトル算出部３と、映像内の人物の存在を判断する人物検出部４と、人物の移動方向を判定する移動方向判定部５とを有し、移動方向判定部５はアダブーストによるカスケード型の強識別器によって構成され、サンプル記憶部５ａに記憶された特徴量と算出した個々の領域の特徴量とを比較して人物の移動方向を判定する。 （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】検出対象物の検出処理速度を向上させること。
【解決手段】センサーの出力に対応する階調値を含む検出対象画像を生成する画像生成部と、前記検出対象画像から検出対象物を検出することに用いる学習済みの識別器を基準ウィンドウ毎に有する検出器と、を備え、前記画像生成部は、各基準ウィンドウの複数の倍率のサイズで前記検出対象画像を生成し、前記識別器は、前記基準ウィンドウにおいて分割された各領域に対応するサブ識別器を含み、前記検出器は、前記検出対象画像の倍率に応じた領域の前記サブ識別器に、前記検出対象画像における領域の階調値を入力し、前記サブ識別器の出力に基づいて前記検出対象画像における検出対象物の検出を行う、検出装置。 （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】映像コンテンツを視聴する人物の当該コンテンツに対する注目度を計測する注目度推定装置を提供する。
【解決手段】注目度推定装置１は、モーションキャプチャで計測された人物の骨格位置から身体動作量を計測する身体動作量計測手段１１と、カメラ映像から人物の瞬目間隔時間を計測する瞬目間隔計測手段１３と、カメラ映像から視線変動量を計測する視線変動量計測手段１４と、身体動作量、視線変動量および瞬目間隔時間のそれぞれについて、予め定めた映像区間における統計特徴量を生成する統計特徴量生成手段３０と、統計特徴量と注目度との対応関係を学習データとして予め記憶した学習データ記憶手段４０と、学習データに基づいて、統計特徴量生成手段３０で生成された統計特徴量に対応する注目度を、当該映像区間に対する注目度として特定する注目度特定手段５０と、を備えることを特徴とする。 （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】鮮鋭且つ自然な画像を生成することを課題とする。
【解決手段】画像処理装置は、特徴量算出部と、生成部と、加算部とを有する。特徴量算出部は、所定範囲内での画素値の変化を表す特徴量を入力画像から算出する。生成部は、学習用画像の特徴量に対する高周波成分を含む学習用画像の特徴量の相対的な値の分布を表す確率分布と、特徴量算出部によって算出された特徴量とに基づいて、画素値の変化のパターンを表す所定画像パターンの重みを求め、求めた重みで該所定画像パターンを重み付けることにより、入力画像に対する高周波成分を生成する。加算部は、入力画像に、生成部によって生成された高周波成分を加算する。 （もっと読む）

【課題】車両のモデルチェンジに伴う照合情報の登録に係るシステム管理者等の負担を軽減する。
【解決手段】車両を撮像する撮像部から画像を取得し、前記画像から、車両名称を表すマークの形状に係る特徴量である車両名称特徴量と、車両の形状に係る特徴量である車両特徴量と、を抽出し、車両名称、車両名称特徴量、車両特徴量を含む標準車両情報を車両毎に記憶する記憶部から、前記画像から抽出された車両名称特徴量に対応する車両特徴量を前記記憶部から取得し、前記記憶部から取得された車両特徴量と前記画像から抽出された車両特徴量とを照合し、所定の条件を満たす場合に、前記記憶部から取得された車両名称と前記画像から抽出された車両特徴量とに基づいて、新規の標準車両情報を前記記憶部に記憶する、処理をコンピュータが実行する。 （もっと読む）

【課題】２次元の関節位置の安定した推定を行い、それに伴って３次元の姿勢推定の精度の向上を実現することができる姿勢推定装置を提供する。
【解決手段】３次元動作モデルデータを参照して、追跡対象について、初期の位置候補を複数設定する手段と、入力した画像から、追跡対象の位置候補における特徴量を算出し、該特徴量をテンプレート記憶手段に記憶されたテンプレートデータと比較した結果得られる類似度の重みに基づき、追跡対象の位置を推定し、追跡対象の位置の推定情報を出力する手段と、類似度の重みと、３次元動作モデルデータに基づき、追跡対象の位置候補を改めて設定する手段と、追跡対象の位置の推定と、追跡対象の位置候補の設定とを複数回数繰り返すことにより、追跡対象の位置を追跡する手段と、追跡対象の位置の推定情報と、３次元動作モデルデータを参照して、姿勢推定対象の３次元姿勢を推定する手段とを備えた。 （もっと読む）

【課題】手動による指定を行うことなく、撮影された物体に応じて画像を複数の領域に分割する。
【解決手段】入力された画像の背景の構成を推定し、構成の推定結果に基づいて、画像を複数の第一領域に分割し、第一領域に対し、その領域に写っている物体に応じたラベルを付与し、第一領域を、当該第一領域に付与されたラベルに基づいて複数の第二領域に分割し、第二領域に対し、その領域に移っている物体に応じたラベルを付与する。 （もっと読む）

【課題】着目する特性を精度良く抽出し、一定の評価基準によって製品の品質評価を行うことが可能な画像処理方法等を提供する。
【解決手段】画像処理装置１は、分布算出部３１、閾値決定部３２、特性分離部３３、及び計測部３４の機能を備える。分布算出部３１は、入力画像２１を入力とし、画素値分布２２及び画素値変化率分布２３を出力する。閾値決定部３２は、画素値分布２２に基づく値を入力とする人工知能的アルゴリズムによって、閾値２４を出力する。特性分離部３３は、画素値分布２２、画素値変化率分布２３、及び閾値２４を入力とし、これらを用いて入力画像２１の領域を特性ごとの領域に分離し、特性領域２５を出力する。計測部３４は、特性領域２５を入力し、特性領域２５に基づいて計測処理を行い、計測結果２６を出力する。 （もっと読む）