【課題】高速に認識処理を実行する場合であっても、認識精度の低下を軽減できるようにする。
【解決手段】判定された処理モードが認識処理の場合、第１の特徴点位置検出工程による処理を選択し、当該第１の特徴点位置検出工程の結果及び特徴量算出位置決定工程の結果に基づいて算出した特徴量と前記登録データに基づいて画像データを認識する。一方、判定された処理モードが登録処理の場合は、前記第１の特徴点位置検出工程よりも高精度に特徴点の位置を検出する第２の特徴点位置検出工程による処理を選択し、当該第２の特徴点位置検出工程の結果及び特徴量算出位置決定工程の結果に基づいて算出した特徴量から登録データを生成する。 （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】 タガントを利用して対象物の個体識別を行うシステムにおいて、個体識別の精度を向上させる。
【解決手段】 複数種類の色または形状が混在したタガントを物品に付与する。コンピュータ４は対象物２の画像データ２０を読み取り、画像認識処理により各タガントの分布位置情報を含む複数の特徴量を抽出し、特徴量テーブル６を生成してデータベース５に登録する。例えば、タガントの形状、色、回転角度情報を特徴量とする。識別対象とする物品の画像データ２０’からも同様の画像処理手法で各タガントの分布位置情報を含む複数の特徴量を抽出し、特徴量テーブル６’を生成し、登録されている特徴量テーブル６と照合することにより、識別対象とする対象物の個体を識別し、結果を提示する。 （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】物体表面に形成される画像に基づくランダム性を利用して識別対象の物体のパターンと照合すべきパターンの数を絞り込む。
【解決手段】それぞれ表面に固有のパターンを有し、表面に画像が形成された複数の物体ごとの撮像画像を取得し、複数の物体ごとに、当該物体について取得された撮像画像における、当該物体に形成された画像に基づく特徴に応じて、当該物体を複数の分類のいずれかに分類し、複数の物体ごとに、当該物体の識別情報と、当該物体の表面が有するパターンを示すパターン画像と、当該物体の分類とを関連付けて登録し、複数の物体のうちの１つの対象物体を撮像した対象物体撮像画像に基づいて、当該対象物体の分類の候補を取得し、取得された分類に関連付けて登録されたパターン画像を取得し、取得されたパターン画像のうち、対象物体撮像画像と照合したパターン画像に関連付けられた識別情報を、対象物体の識別情報として特定する。 （もっと読む）

【課題】認識対象や撮影条件が変化する場合に、比較的、登録データ量が少なくても高精度に認識することを目的とする。
【解決手段】各カテゴリの画像を複数枚入力して当該カテゴリの辞書を登録する辞書登録手段と、入力画像の複数の領域から局所特徴量を抽出する局所特徴抽出手段と、局所特徴抽出手段で抽出された局所特徴量と辞書登録手段で事前に登録された辞書とを比較して入力画像の属するカテゴリを決定するカテゴリ決定手段と、を有し、辞書登録手段は、局所特徴抽出手段で複数枚の画像の複数の領域から局所特徴量を抽出し、抽出された局所特徴量の分布に応じて領域毎に複数の局所特徴量を選択してカテゴリの辞書として登録することによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】通常、患部を学習し、自己撮影の時に検出しようとすると、患部の症状の良化、悪化により特徴量が変動し、検出ができない場合がある。患部の経過情報まで含めて学習しようとすると、特徴量の分散が大きくなり検出精度が低下する。
【解決手段】入力画像における患部領域を特定するための患部参照領域に対する特徴量が登録された辞書データを用いて、入力画像から患部参照領域に対応する対応領域を検出する検出部と、検出部により検出された対応領域に基づいて患部領域を特定する特定部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】画像のオブジェクトの性別や年齢などの性質の判定結果である、属性判定結果が正解と異なる場合であっても識別性能の低下を抑制することを目的とする。
【解決手段】画像データを取得する取得部と、画像データからオブジェクトを検出する検出部と、検出手部により検出されたオブジェクトの性質を示す属性を判定する属性判定部と、画像データを登録可能である複数の登録部と、属性判定部により判定された属性に基づいて、複数の登録部のそれぞれに画像データが登録される場合、１つの登録部に登録される１つの画像データに対して、他の登録部に登録される画像データに対するリンク情報を付与する付与部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】累積的な移動量および１回測定当たりの移動量の測定精度が共に良好な移動量測定装置。
【解決手段】画像を入力する手段と、入力画像を記憶する手段と、記憶された画像の一部をテンプレート画像として抜き出す手段と、入力画像とテンプレート画像との相関計算によりパターンマッチングをする手段と、パターンマッチングの結果を用いて被測定物の移動量を算出する手段と、を備え、移動量を算出する手段は、固定されたテンプレート画像を用いたパターンマッチングにより計算された移動量と、逐次更新されたテンプレート画像を用いたパターンマッチングにより計算された移動量とを比較し、移動量の差が一定値未満の場合は固定されたテンプレート画像に基づく移動量を選択し、移動量の差が一定値以上の場合は両方の移動量を用いて補正計算することによって、被測定物の移動量を算出する移動量測定装置。 （もっと読む）

【課題】相互部分空間法を用いた競合学習により、パターン認識性能を向上できるパターン認識装置、パターン認識方法を提供する。
【解決手段】パターン認識装置は、辞書記憶部、認識部、辞書更新部を備える。前記辞書記憶部には認識対象の本来のパターンのカテゴリと各カテゴリ毎に特徴ベクトル空間の部分空間とを対応付けて記憶したパターン認識用の辞書が記憶されている。前記認識部は前記入力パターンの部分空間と前記辞書内の部分空間とのなす正準角から前記入力パターンのカテゴリを特定する。前記辞書更新部はパターン認識時に互いのカテゴリが一致したか否かに応じて類似度を増減させ、前記入力部分空間のベクトルのうち、前記辞書内の部分空間と正準角をなすベクトルに、前記辞書内の部分空間を近づけまたは遠ざけるように新たな部分空間を計算し、求めた部分空間で前記辞書内の部分空間を更新する。 （もっと読む）

【課題】紙葉類のクラスを効率的に推定し、かつ、媒体変動にロバストなパターン識別が可能となる辞書作成方法及び識別用辞書を記憶する記憶媒体を提供する。
【解決手段】一実施形態に係る辞書作成方法は、識別すべき複数種類の基準となる紙葉類の画像を入力し、前記入力した画像を所定の複数の領域に分割し、前記紙葉類の種類毎に、前記分割した各領域毎の相違度を算出し、前記算出した相違度に基づいて、各領域毎に重み付けを行い、前記重み付けされた複数の領域のうち、重みの大きい順に予め設定される数の領域を選択し、前記選択した領域と、前記入力した画像とを辞書として登録する。 （もっと読む）

【課題】 紙片を高精度に識別する，紙片登録・識別装置および方法を提供する。
【解決手段】 紙片登録装置と紙片識別装置とからなる紙片識別システムにおいて、紙片登録装置は、紙片から特徴量を抽出する第１の特徴量抽処理出部と、第１の特徴量抽出処理部により抽出された特徴量に関する情報を紙片に印刷する印刷部とを有し、紙片識別装置は、紙片から特徴量を抽出する第２の特徴量抽処理出部と、紙片から前記印刷部により紙片に印刷された特徴量に関する情報を取得する特徴量取得部と、特徴量に関する情報から特徴量を抽出する特徴量復号化部と、特徴量復号化部により抽出された特徴量と第２の特徴量抽出部により抽出された特徴量との類似度を判定する類似度計算部とを有する。 （もっと読む）

【課題】オブジェクト判別装置において、重複する差分計算を回避する。
【解決手段】判別器１３は、それぞれが、入力画像における少なくとも１組の２点間の差分を求め、求めた差分に基づいて検出対象物の存在に関するスコアを求める複数の弱判別器を含む。判別器１３では、複数の弱判別器がカスケード接続されている。差分画像生成手段１５は、弱判別器で差分を求めるべき画像の２点間の位置関係に応じたずれ量を設定し、入力画像と入力画像を設定したずれ量だけずらした画像との差分画像を生成する。複数の弱判別器のうちの少なくとも一部は、差分画像を参照して差分を取得し、スコアを求める。 （もっと読む）

【課題】対象物体の姿勢に対応した信頼度の高い領域組からの投票を重視することで、対象物体を精度よく認識する。
【解決手段】対象物体を検出する検出器の学習方法は、対象物体の既知の三次元モデルから複数の特定領域を選択する選択工程と、選択工程で選択された特定領域を検出する検出器の学習を行う学習工程と、学習工程で学習された検出器により複数の特定領域のうち所定の領域の位置および姿勢の認識処理を行う評価工程と、評価工程における認識処理の結果の認識精度に従って、検出器の出力に対する投票重みを設定する正規化工程とを有する。 （もっと読む）

【課題】オブジェクト判別装置において、弱判別器における処理を効率的に実行し、処理を高速化する。
【解決手段】判別器１３では、それぞれが、差分計算に関する複数の基本特徴タイプの何れかで差分計算を行い、入力画像から検出対象物の存在に関するスコアを求める複数の弱判別器を含む。複数の弱判別器は、カスケード接続されている。判別器１３では、基本特徴タイプが同じ弱判別器が連続して並べられている。 （もっと読む）

【課題】人の部位の状態を画像から推定することができる人検出装置を提供すること。
【解決手段】人検出装置１００は、評価画像から人の所定の外形を取得する評価部４３０と、人の所定の外形と人の所定の部位の状態との関係を示す推定モデルに基づいて、評価画像から取得された所定の外形から、評価画像に含まれる人の所定の部位の状態を推定する肩位置計算部４４０および向き推定部５００とを有する。所定の外形は、例えば、人の頭部および肩部の外形の全部または一部の形状および位置であり、所定の部位の状態は、例えば、肩部の位置および向きである、 （もっと読む）

【課題】現在と過去における列車の運行状況および人の動きの変化パターンを考慮して、混雑が正常か異常かといった混雑度を推定する混雑度推定装置を提供する。
【解決手段】混雑度推定装置は、移動体の到着する地点付近の映像データを取得する撮像部１０１と、移動体の到着を検知する移動体検知部１０３と、映像データを処理して人物の流れを計測する人流計測部１０５と、人流計測部１０５の計測結果から典型的な時系列の変化を表したパターンデータを抽出してパターンデータベース１１１に保存する解析部１０７と、移動体の運行予定情報と人流計測部１０５の処理結果およびパターンデータを参照して混雑度を判定し、移動体または移動体到着地付近の混雑度が正常かあるいは異常かを表示する。 （もっと読む）

【課題】把持機構等の不要部分のない対象物のみの姿勢別画像を簡便な画像処理で得る。
【解決手段】対象物の画像を生成する画像生成装置であって、対象物を把持する把持部と、対象物と把持部との少なくとも１つの画像を撮像する撮像部と、把持部により把持された対象物が、撮像部に対して複数の所定姿勢のうちの１つの所定姿勢となるように把持部を制御する制御部と、撮像部により撮像された１つの所定姿勢にある対象物および対象物が１つの所定姿勢となるように制御された把持部の画像と、１つの所定姿勢とを関連付けて、把持状態画像として取得する第１の画像取得部と、対象物を把持しておらず且つ対象物が１つの所定姿勢となるように制御された姿勢と一致する所定姿勢である把持部の画像を非把持状態画像として取得する第２の画像取得部と、把持状態画像と、非把持状態画像との差分に基づいて、１つの所定姿勢について対象物のみの対象物画像を生成する画像生成部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】対象物検出処理の高速化および負荷軽減できる対象物検出技術を提供する。
【解決手段】部分画像抽出部(103)は、入力画像から複数枚の部分画像を抽出する。記憶部(105)は、ｎ個の弱識別器を格納する。識別器選択部(107)は、通常識別モードにおいて、記憶部(105)に格納されたｎ個の弱識別器を読み出し、優先識別モードにおいて、識別器優先情報(D102)に基づいて記憶部(105)に格納されたｎ個の弱識別器のうちｍ個の弱識別器を読み出す。検出処理部(108)は、識別器選択部(107)によって読み出された弱識別器を用いて複数枚の部分画像の各々に対して識別処理を実行する。識別器学習部(109)は、通常識別モードにおいて、検出処理部(107)による識別処理のときに得られたｎ個の弱識別評価値に基づいて、ｎ個の弱識別器のうち部分画像における対象物の有無の識別に寄与したｍ個の弱識別器を示した情報を識別器優先情報(D102)として生成する。 （もっと読む）