JPH09265530A - 辞書作成方法およびカラー画像認識方法 - Google Patents
辞書作成方法およびカラー画像認識方法Info
- Publication number
- JPH09265530A JPH09265530A JP8075699A JP7569996A JPH09265530A JP H09265530 A JPH09265530 A JP H09265530A JP 8075699 A JP8075699 A JP 8075699A JP 7569996 A JP7569996 A JP 7569996A JP H09265530 A JPH09265530 A JP H09265530A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- dictionary
- color image
- histogram
- codebook
- small area
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 認識率を向上させる。
【解決手段】 矩形抽出部１は、辞書用のカラー画像信
号から矩形を抽出する。辞書作成部２の小領域分割部４
は、抽出された矩形座標内の画像信号を複数の小領域に
分割し、サンプリング処理部５は小領域内を複数回サン
プリングして複数の色度ヒストグラムを作成し、複数の
色度ヒストグラムから平均値ヒストグラムを求める。ベ
クトル量子化部７は平均値ヒストグラムとコードブック
３とを比較することによりベクトル量子化し、画像毎に
ベクトル量子化値のヒストグラムを作成して辞書に登録
する。
号から矩形を抽出する。辞書作成部２の小領域分割部４
は、抽出された矩形座標内の画像信号を複数の小領域に
分割し、サンプリング処理部５は小領域内を複数回サン
プリングして複数の色度ヒストグラムを作成し、複数の
色度ヒストグラムから平均値ヒストグラムを求める。ベ
クトル量子化部７は平均値ヒストグラムとコードブック
３とを比較することによりベクトル量子化し、画像毎に
ベクトル量子化値のヒストグラムを作成して辞書に登録
する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、カラー画像および
白黒画像から特定画像を抽出して認識するカラー画像認
識用の辞書を作成する辞書作成方法、および該作成され
た辞書を用いてカラー画像を認識処理するカラー画像認
識方法に関する。
白黒画像から特定画像を抽出して認識するカラー画像認
識用の辞書を作成する辞書作成方法、および該作成され
た辞書を用いてカラー画像を認識処理するカラー画像認
識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】カラー画像を処理する製品、例えばカラ
ー複写機、カラープリンタ、カラースキャナ、カラー画
像通信機器などは、今後ますます増加するものと予想さ
れる。カラー画像は、ハードウェアの進歩、特にメモリ
の低価格化および大容量化、通信コストの低下などによ
り、以前に比べて利用しやすくなってきたものの、カラ
ー画像データはそのデータ量が膨大であるため、２値画
像と同じような処理ができないのが現状である。
ー複写機、カラープリンタ、カラースキャナ、カラー画
像通信機器などは、今後ますます増加するものと予想さ
れる。カラー画像は、ハードウェアの進歩、特にメモリ
の低価格化および大容量化、通信コストの低下などによ
り、以前に比べて利用しやすくなってきたものの、カラ
ー画像データはそのデータ量が膨大であるため、２値画
像と同じような処理ができないのが現状である。
【０００３】特に、画像認識（特定画像の認識、ＯＣＲ
など）などの複雑な処理を要する技術においては、処理
量が膨大になり、カラー画像における画像認識は実現が
より困難である。
など）などの複雑な処理を要する技術においては、処理
量が膨大になり、カラー画像における画像認識は実現が
より困難である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来、特定のカラー画
像を識別する方法として、例えば、画像を構成する各絵
柄部分は固有の色空間上での分布を持っているので、各
絵柄部分に現われる固有の色空間上での分布を特定し、
この特定された特徴と同一の特徴を有する画像部分を抽
出する方法がある（特開平４−１８０３４８号公報を参
照）。また、入力画像と特定画像との類似度を色味の分
布に応じて判定するとともに、特定画像の色味の分布デ
ータを辞書を持つ画像処理装置がある（特開平５−６８
１６９号公報を参照）。
像を識別する方法として、例えば、画像を構成する各絵
柄部分は固有の色空間上での分布を持っているので、各
絵柄部分に現われる固有の色空間上での分布を特定し、
この特定された特徴と同一の特徴を有する画像部分を抽
出する方法がある（特開平４−１８０３４８号公報を参
照）。また、入力画像と特定画像との類似度を色味の分
布に応じて判定するとともに、特定画像の色味の分布デ
ータを辞書を持つ画像処理装置がある（特開平５−６８
１６９号公報を参照）。
【０００５】さらに、本出願人は先に、認識対象物が回
転しているときの認識を考慮して、入力されたカラー画
像信号を複数の領域に分割し、該分割された領域内のカ
ラー画像から特徴量を抽出し、該抽出された特徴量を予
め作成されたコードブックと比較することによりベクト
ル量子化し、前記カラー画像のベクトル量子化された値
と識別対象物の辞書とを照合することにより、カラー画
像を認識処理する方法を提案した（特願平６−２０１６
７５号）。
転しているときの認識を考慮して、入力されたカラー画
像信号を複数の領域に分割し、該分割された領域内のカ
ラー画像から特徴量を抽出し、該抽出された特徴量を予
め作成されたコードブックと比較することによりベクト
ル量子化し、前記カラー画像のベクトル量子化された値
と識別対象物の辞書とを照合することにより、カラー画
像を認識処理する方法を提案した（特願平６−２０１６
７５号）。
【０００６】本発明は上記したカラー画像認識方法に適
した辞書作成を考慮したもので、本発明の目的は、認識
精度を向上させた辞書の作成方法および該辞書を用いた
カラー画像認識方法を提供することにある。
した辞書作成を考慮したもので、本発明の目的は、認識
精度を向上させた辞書の作成方法および該辞書を用いた
カラー画像認識方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明では、入力された辞書用のカラ
ー画像信号から矩形を抽出し、該抽出された矩形座標内
の画像信号を複数の小領域に分割し、該小領域内を複数
回サンプリングすることにより複数の色度ヒストグラム
を作成し、該複数の色度ヒストグラムから平均値ヒスト
グラムを求め、該平均値ヒストグラムとコードブックと
を比較することによりベクトル量子化し、画像毎にベク
トル量子化値のヒストグラムを作成して辞書に登録する
ことを特徴としている。
に、請求項１記載の発明では、入力された辞書用のカラ
ー画像信号から矩形を抽出し、該抽出された矩形座標内
の画像信号を複数の小領域に分割し、該小領域内を複数
回サンプリングすることにより複数の色度ヒストグラム
を作成し、該複数の色度ヒストグラムから平均値ヒスト
グラムを求め、該平均値ヒストグラムとコードブックと
を比較することによりベクトル量子化し、画像毎にベク
トル量子化値のヒストグラムを作成して辞書に登録する
ことを特徴としている。
【０００８】請求項２記載の発明では、前記複数回のサ
ンプリングは、小領域内のサンプリング開始位置を変更
することにより行うことを特徴としている。
ンプリングは、小領域内のサンプリング開始位置を変更
することにより行うことを特徴としている。
【０００９】請求項３記載の発明では、前記サンプリン
グ時に、主走査方向に隣接する２画素の平均をとること
を特徴としている。
グ時に、主走査方向に隣接する２画素の平均をとること
を特徴としている。
【００１０】請求項４記載の発明では、前記サンプリン
グされた画素データを変換圧縮してから色度ヒストグラ
ムを作成することを特徴としている。
グされた画素データを変換圧縮してから色度ヒストグラ
ムを作成することを特徴としている。
【００１１】請求項５記載の発明では、前記小領域の平
均値ヒストグラムの明度がある次元に集中し、かつその
度数が所定値を超えたとき、該小領域はべた領域と判定
して、特定のコードを割り当てることを特徴としてい
る。
均値ヒストグラムの明度がある次元に集中し、かつその
度数が所定値を超えたとき、該小領域はべた領域と判定
して、特定のコードを割り当てることを特徴としてい
る。
【００１２】請求項６記載の発明では、前記平均値ヒス
トグラムとコードブックとを比較する際に、コードブッ
クとの距離が所定値以上である小領域に対して特定のコ
ードを割り当てることを特徴としている。
トグラムとコードブックとを比較する際に、コードブッ
クとの距離が所定値以上である小領域に対して特定のコ
ードを割り当てることを特徴としている。
【００１３】請求項７記載の発明では、入力されたカラ
ー画像信号を複数の小領域に分割し、該分割された領域
内のカラー画像から特徴量を抽出し、該抽出された特徴
量を予め作成されたコードブックと比較することにより
ベクトル量子化し、前記カラー画像のベクトル量子化さ
れた値と識別対象物の辞書とを照合することにより前記
カラー画像を認識処理するカラー画像認識方法におい
て、前記辞書として請求項１記載の方法で作成された辞
書を用いることを特徴としている。
ー画像信号を複数の小領域に分割し、該分割された領域
内のカラー画像から特徴量を抽出し、該抽出された特徴
量を予め作成されたコードブックと比較することにより
ベクトル量子化し、前記カラー画像のベクトル量子化さ
れた値と識別対象物の辞書とを照合することにより前記
カラー画像を認識処理するカラー画像認識方法におい
て、前記辞書として請求項１記載の方法で作成された辞
書を用いることを特徴としている。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図面を
用いて具体的に説明する。図１は、本発明の実施例の構
成を示す。矩形抽出部１は、辞書用原稿のカラー画像信
号のＧデータから矩形を抽出して、矩形座標を出力す
る。辞書作成部２は、小領域分割部４と、サンプリング
処理部５と、平滑化部６と、ベクトル量子化部７から構
成される。小領域分割部４は、抽出された矩形座標内の
ＲＧＢデータを小領域に分割し、サンプリング処理部５
と平滑化部６は、平滑化しながら複数回サンプリング
し、平均値ヒストグラムを作成する。ベクトル量子化部
７は、平均値ヒストグラムをコードブック３と比較しな
がらベクトル量子化し、辞書データとして出力する。
用いて具体的に説明する。図１は、本発明の実施例の構
成を示す。矩形抽出部１は、辞書用原稿のカラー画像信
号のＧデータから矩形を抽出して、矩形座標を出力す
る。辞書作成部２は、小領域分割部４と、サンプリング
処理部５と、平滑化部６と、ベクトル量子化部７から構
成される。小領域分割部４は、抽出された矩形座標内の
ＲＧＢデータを小領域に分割し、サンプリング処理部５
と平滑化部６は、平滑化しながら複数回サンプリング
し、平均値ヒストグラムを作成する。ベクトル量子化部
７は、平均値ヒストグラムをコードブック３と比較しな
がらベクトル量子化し、辞書データとして出力する。
【００１５】図２は、ベクトル量子化処理のフローチャ
ートである。まず、入力されたカラー画像のＲＧＢ値を
複数回サンプリングする（ステップ１０１）。サンプリ
ングする際に、スキャナから読み込んだカラー画像は、
主走査方向のスキャナの構造上、隣合った２画素の値が
大きく違う特性があるので、この特性のバラツキを解消
するために、隣の画素値との平均をとり平滑化する（ス
テップ１０２）。具体的には、サンプリング点が（ｘ，
ｙ）である場合、（ｘ＋１，ｙ）との平均値を（ｘ，
ｙ）の値とする。つまり、 ｆ’（ｘ，ｙ）＝（ｆ（ｘ，ｙ）＋ｆ（ｘ＋１），ｙ）
／２ これは、スキャナの構造上の問題から、主走査方向の偶
数画素と奇数画素では、別のＣＣＤセンサを用いている
（偶数画素用ＣＣＤ、奇数画素用ＣＣＤ）ため、得られ
るＲＧＢ値に差が生じてしまう。このような悪影響を除
くために平均をとっている。
ートである。まず、入力されたカラー画像のＲＧＢ値を
複数回サンプリングする（ステップ１０１）。サンプリ
ングする際に、スキャナから読み込んだカラー画像は、
主走査方向のスキャナの構造上、隣合った２画素の値が
大きく違う特性があるので、この特性のバラツキを解消
するために、隣の画素値との平均をとり平滑化する（ス
テップ１０２）。具体的には、サンプリング点が（ｘ，
ｙ）である場合、（ｘ＋１，ｙ）との平均値を（ｘ，
ｙ）の値とする。つまり、 ｆ’（ｘ，ｙ）＝（ｆ（ｘ，ｙ）＋ｆ（ｘ＋１），ｙ）
／２ これは、スキャナの構造上の問題から、主走査方向の偶
数画素と奇数画素では、別のＣＣＤセンサを用いている
（偶数画素用ＣＣＤ、奇数画素用ＣＣＤ）ため、得られ
るＲＧＢ値に差が生じてしまう。このような悪影響を除
くために平均をとっている。
【００１６】このような処理が必要な理由は次の通りで
ある。後述するように、辞書作成では、画像の原点を小
領域の基準として小領域に分けるので、必ず小領域の原
点は（０，０）の偶数画素になる。しかし、実際に認識
を行う際には、矩形領域を切り出し、切り出された矩形
領域の左上を小領域の基準として小領域に分けるので、
小領域の原点が偶数画素になるか、奇数画素になるか分
からない。そこで、辞書作成時に上記したように平均を
とることによって、実際の認識時に偶数画素、奇数画素
の何れが小領域の原点になっても精度よく対象物を認識
することが可能になる。
ある。後述するように、辞書作成では、画像の原点を小
領域の基準として小領域に分けるので、必ず小領域の原
点は（０，０）の偶数画素になる。しかし、実際に認識
を行う際には、矩形領域を切り出し、切り出された矩形
領域の左上を小領域の基準として小領域に分けるので、
小領域の原点が偶数画素になるか、奇数画素になるか分
からない。そこで、辞書作成時に上記したように平均を
とることによって、実際の認識時に偶数画素、奇数画素
の何れが小領域の原点になっても精度よく対象物を認識
することが可能になる。
【００１７】次に、予め使用したスキャナ用に設定され
ている色変換テーブルで、画素値を８ビット値から４ビ
ットの数値に変換圧縮する（ステップ１０３）。変換し
た数値から小領域の色度ヒストグラムを作成する（ステ
ップ１０４）。
ている色変換テーブルで、画素値を８ビット値から４ビ
ットの数値に変換圧縮する（ステップ１０３）。変換し
た数値から小領域の色度ヒストグラムを作成する（ステ
ップ１０４）。
【００１８】ヒストグラムの作成方法について説明す
る。図３は、原画像を小領域に分割した図を示し、この
例では小領域は６４画素×６４画素のサイズである。図
４は、小領域におけるサンプリング方法を示す図であ
る。図に示す方法では、例えば、縦、横方向に４画素間
隔でサンプリングし、その画素値（ＲＧＢ値）から、図
２に示すヒストグラムを作成する。
る。図３は、原画像を小領域に分割した図を示し、この
例では小領域は６４画素×６４画素のサイズである。図
４は、小領域におけるサンプリング方法を示す図であ
る。図に示す方法では、例えば、縦、横方向に４画素間
隔でサンプリングし、その画素値（ＲＧＢ値）から、図
２に示すヒストグラムを作成する。
【００１９】このヒストグラムを作成する際に、まず図
４に示すように、ＸＹ座標（０，０）をサンプリングの
開始点としてヒストグラムを作成する。次に、ＸＹ座標
（１，０）をサンプリングの開始点としてヒストグラム
を作成し、以下同様に、（２，０）、（３，０）、
（０，１）のようにサンプリングの開始点をずらしてい
き、複数のヒストグラムを作成する。
４に示すように、ＸＹ座標（０，０）をサンプリングの
開始点としてヒストグラムを作成する。次に、ＸＹ座標
（１，０）をサンプリングの開始点としてヒストグラム
を作成し、以下同様に、（２，０）、（３，０）、
（０，１）のようにサンプリングの開始点をずらしてい
き、複数のヒストグラムを作成する。
【００２０】これら複数のヒストグラムの平均、具体的
には図２に示すヒストグラムを例にとると、４８次元
（色度ヒストグラムは、次元の０から１５がＲ値、１６
から３１がＧ値、３２から４７までがＢ値）のヒストグ
ラムが複数でき、各次元毎に平均を求め、１つの小領域
について１つの平均値ヒストグラムを作成する。
には図２に示すヒストグラムを例にとると、４８次元
（色度ヒストグラムは、次元の０から１５がＲ値、１６
から３１がＧ値、３２から４７までがＢ値）のヒストグ
ラムが複数でき、各次元毎に平均を求め、１つの小領域
について１つの平均値ヒストグラムを作成する。
【００２１】前述したように、辞書作成では、画像の原
点を小領域の基準として小領域に分けるので、必ず小領
域の原点は（０，０）になる。しかし、実際に認識を行
う際には、矩形領域を切り出し、切り出された矩形領域
の左上を小領域の基準として小領域に分けるので、図３
のように小領域サイズが６４画素の場合でも、小領域の
原点は６４の倍数にならず、どの位置がサンプリングの
開始点になるか分からない。そこで、本実施例のよう
に、様々な開始点を想定して複数のヒストグラムを作成
し、その平均をとることによって、より認識率が向上す
ることになる。
点を小領域の基準として小領域に分けるので、必ず小領
域の原点は（０，０）になる。しかし、実際に認識を行
う際には、矩形領域を切り出し、切り出された矩形領域
の左上を小領域の基準として小領域に分けるので、図３
のように小領域サイズが６４画素の場合でも、小領域の
原点は６４の倍数にならず、どの位置がサンプリングの
開始点になるか分からない。そこで、本実施例のよう
に、様々な開始点を想定して複数のヒストグラムを作成
し、その平均をとることによって、より認識率が向上す
ることになる。
【００２２】作成された小領域単位の平均値ヒストグラ
ムが、ある次元に画素値が集中し、かつ、一定の値を超
えたとき（例えば２３０など）（ステップ１０５）、べ
た除去コードを割り当てる（ステップ１０６）。例え
ば、辞書用の原稿において何も印刷されていない部分は
背景の影響を受けやすいので、この部分を排除するする
ことによって認識の精度が向上する。そこで、本発明で
は、画像単位のヒストグラム作成の際に、小領域の平均
値ヒストグラムの明度が一つの次元に集中し一定の値を
超えた場合、べた除去として特定のコードを割り当てて
いる。
ムが、ある次元に画素値が集中し、かつ、一定の値を超
えたとき（例えば２３０など）（ステップ１０５）、べ
た除去コードを割り当てる（ステップ１０６）。例え
ば、辞書用の原稿において何も印刷されていない部分は
背景の影響を受けやすいので、この部分を排除するする
ことによって認識の精度が向上する。そこで、本発明で
は、画像単位のヒストグラム作成の際に、小領域の平均
値ヒストグラムの明度が一つの次元に集中し一定の値を
超えた場合、べた除去として特定のコードを割り当てて
いる。
【００２３】それ以外のときはコードブックと比較し、
コードブックの各次元と平均値ヒストグラムの各次元と
の差を求め、その差の累計が一番小さいコードブックを
一番近いとし、その番号を割り当て（ステップ１０
７）、画像単位のベクトル量子化値のヒストグラムとす
る。このとき、一番近いコードブックとの差が一定値を
超えた値（例えば７６８など）であった場合も、どのコ
ードブックとも似ていないものと判定して、特別のコー
ドを割り当てる。
コードブックの各次元と平均値ヒストグラムの各次元と
の差を求め、その差の累計が一番小さいコードブックを
一番近いとし、その番号を割り当て（ステップ１０
７）、画像単位のベクトル量子化値のヒストグラムとす
る。このとき、一番近いコードブックとの差が一定値を
超えた値（例えば７６８など）であった場合も、どのコ
ードブックとも似ていないものと判定して、特別のコー
ドを割り当てる。
【００２４】
【発明の効果】以上、説明したように、本発明によれ
ば、小領域内を複数回サンプリングすることにより作成
された複数の色度ヒストグラムから平均値ヒストグラム
を求め、該平均値ヒストグラムを基に辞書を作成してい
るので、カラー画像を認識処理する際の認識率を向上さ
せることが可能となる。
ば、小領域内を複数回サンプリングすることにより作成
された複数の色度ヒストグラムから平均値ヒストグラム
を求め、該平均値ヒストグラムを基に辞書を作成してい
るので、カラー画像を認識処理する際の認識率を向上さ
せることが可能となる。
【図１】本発明の実施例の構成を示す。
【図２】本発明のベクトル量子化処理のフローチャート
を示す。
を示す。
【図３】原画像を小領域に分割した図である。
【図４】小領域におけるサンプリング点を示す。
１ 矩形抽出部 ２ 辞書作成部 ３ コードブック ４ 小領域分割部 ５ サンプリング処理部 ６ 平滑化部 ７ ベクトル量子化部
Claims (7)
- 【請求項１】 入力された辞書用のカラー画像信号から
矩形を抽出し、該抽出された矩形座標内の画像信号を複
数の小領域に分割し、該小領域内を複数回サンプリング
することにより複数の色度ヒストグラムを作成し、該複
数の色度ヒストグラムから平均値ヒストグラムを求め、
該平均値ヒストグラムとコードブックとを比較すること
によりベクトル量子化し、画像毎にベクトル量子化値の
ヒストグラムを作成して辞書に登録することを特徴とす
る辞書作成方法。 - 【請求項２】 前記複数回のサンプリングは、小領域内
のサンプリング開始位置を変更することにより行うこと
を特徴とする請求項１記載の辞書作成方法。 - 【請求項３】 前記サンプリング時に、主走査方向に隣
接する２画素の平均をとることを特徴とする請求項１記
載の辞書作成方法。 - 【請求項４】 前記サンプリングされた画素データを変
換圧縮してから色度ヒストグラムを作成することを特徴
とする請求項１記載の辞書作成方法。 - 【請求項５】 前記小領域の平均値ヒストグラムの明度
がある次元に集中し、かつその度数が所定値を超えたと
き、該小領域はべた領域と判定して、特定のコードを割
り当てることを特徴とする請求項１記載の辞書作成方
法。 - 【請求項６】 前記平均値ヒストグラムとコードブック
とを比較する際に、コードブックとの距離が所定値以上
である小領域に対して特定のコードを割り当てることを
特徴とする請求項１記載の辞書作成方法。 - 【請求項７】 入力されたカラー画像信号を複数の小領
域に分割し、該分割された領域内のカラー画像から特徴
量を抽出し、該抽出された特徴量を予め作成されたコー
ドブックと比較することによりベクトル量子化し、前記
カラー画像のベクトル量子化された値と識別対象物の辞
書とを照合することにより前記カラー画像を認識処理す
るカラー画像認識方法において、前記辞書として請求項
１記載の方法で作成された辞書を用いることを特徴とす
るカラー画像認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8075699A JPH09265530A (ja) | 1996-03-29 | 1996-03-29 | 辞書作成方法およびカラー画像認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8075699A JPH09265530A (ja) | 1996-03-29 | 1996-03-29 | 辞書作成方法およびカラー画像認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09265530A true JPH09265530A (ja) | 1997-10-07 |
Family
ID=13583735
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8075699A Pending JPH09265530A (ja) | 1996-03-29 | 1996-03-29 | 辞書作成方法およびカラー画像認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09265530A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009205699A (ja) * | 2009-06-15 | 2009-09-10 | Seiko Epson Corp | 画像評価方法、画像評価プログラムを記録した媒体および画像評価装置 |
| KR100920918B1 (ko) * | 2008-12-29 | 2009-10-12 | 주식회사 넥스파시스템 | Ｃｂ물체감지 알고리즘을 이용한 물체추적시스템 및 그 시스템을 사용한 물체추적방법 |
| JP2010165379A (ja) * | 2010-04-26 | 2010-07-29 | Seiko Epson Corp | 画像評価方法、画像評価プログラムを記録した媒体および画像評価装置 |
-
1996
- 1996-03-29 JP JP8075699A patent/JPH09265530A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100920918B1 (ko) * | 2008-12-29 | 2009-10-12 | 주식회사 넥스파시스템 | Ｃｂ물체감지 알고리즘을 이용한 물체추적시스템 및 그 시스템을 사용한 물체추적방법 |
| JP2009205699A (ja) * | 2009-06-15 | 2009-09-10 | Seiko Epson Corp | 画像評価方法、画像評価プログラムを記録した媒体および画像評価装置 |
| JP2010165379A (ja) * | 2010-04-26 | 2010-07-29 | Seiko Epson Corp | 画像評価方法、画像評価プログラムを記録した媒体および画像評価装置 |
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