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公开(公告)号：CN103324654A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310087469.9
申请日：2013-03-19
Applicant: 卡西欧计算机株式会社
CPC classification number: G06F17/30247 , G06F17/3025 , G06F17/30259
Abstract: 本发明提供一种图像处理装置。图像取得部(41)取得包含被拍摄体的图像。一次选择部(42)通过对由图像取得部(41)取得的对象图像所包含的与作为被拍摄体的该自然物的形态有关的信息、以及与预先准备的多个种类的各个形态有关的信息进行比较，来选择一个以上的该自然物的品种的候补。并且，二次选择部(43)基于与由图像取得部(41)取得的图像所包含的作为被拍摄体的该自然物的颜色有关的信息，按照由一次选择部(42)选择出的一个以上的品种的候补的每一个，从预先准备的同一品种的颜色不同的多个图像数据中，选择代表图像的数据。
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公开(公告)号：CN102857677A
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201210086391.4
申请日：2012-03-28
Applicant: 卡西欧计算机株式会社
CPC classification number: H04N5/23212 , G02B27/0075 , G06T3/4007 , G06T5/50 , G06T2200/21 , G06T2207/20221 , H04N5/2254
Abstract: 本发明提供一种具有重构图像的功能的装置及方法。根据透镜阵列图像重构噪声少的重构图像。图像重构装置(210)取得将被摄体的基于主透镜的光学像通过排列了多个副透镜的透镜阵列成像后的透镜阵列图像。图像重构装置(210)具备插补部(212)，其基于构成取得的透镜阵列图像的第1副图像和第2副图像，在使第1副图像成像的第1副透镜与使第2副图像成像的第2副透镜之间配置了第3副透镜的情况下，对该第3副透镜成像的第3副图像进行插补。图像重构装置(210)具备重构部(215)，其将插补后的第3副图像和第1副图像、第2副图像重构成通过焦点对焦于规定距离的位置处的主透镜成像的被摄体的图像。
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公开(公告)号：CN102739957A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210088985.9
申请日：2012-03-29
Applicant: 卡西欧计算机株式会社
Inventor： 中込浩一
CPC classification number: G06T7/254 , A63B69/3623 , G06T2207/30221 , G06T2207/30241
Abstract: 本发明提供一种能够确定被摄体的运动的图像处理装置及图像处理方法。摄像装置(1)具备：图像取得部(51)、差分图像生成部(54)、强调图像生成部(55)、霍夫变换部(562)和姿势确定部(154)。图像取得部(51)取得被摄体的运动被连续拍摄到的多个图像的数据。差分图像生成部(54)根据由所述图像取得部(51)取得的多个图像的数据，分别生成在时间上相邻的所述多个图像的数据间的差分图像的数据。强调图像生成部(55)根据由所述第1差分图像生成部生成的差分图像的数据，生成用于确定被摄体的运动的图像的数据。姿势确定部(154)基于由强调图像生成部(55)生成的图像的数据，确定所述被摄体的运动的变化点。
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公开(公告)号：CN101841653B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201010120031.2
申请日：2010-02-23
Applicant: 卡西欧计算机株式会社
IPC: H04N5/232
CPC classification number: H04N5/23212 , G06T7/246 , G06T2207/10016 , G06T2207/10148 , H04N5/23293 , H04N5/23296
Abstract: 本发明提供一种拍摄装置以及视场角调节方法，其追踪单元，存储图像中的被拍摄体区的特征量，并且在该被拍摄体区设定多个检索点。接着采用随机数更新所设定的多个检索点坐标。然后，对更新后的检索点特征量与所存储的特征量进行比较而在各检索点设定与类似度相应的加权。然后，根据加权对检索点进行筛选，并计算所筛选的检索点的离散。视场角调节单元根据计算出的离散决定视场角的调节量。
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公开(公告)号：CN112617747B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202010964313.4
申请日：2020-09-14
Applicant: 卡西欧计算机株式会社
Abstract: 本发明提供一种状态推定装置、状态推定方法以及存储介质，提取适合于推定对象的状态的生物体信号的特征量，此外，基于这样被提取出的特征量来高精度地推定对象的状态。状态推定装置具备：生物体信号获取部(110)，获取对象的生物体信号；时间窗设定部(120)，在生物体信号被获取的某个期间内，将彼此不同的时间长的多个时间窗设定为多个提取用时间窗；特征量提取部(130)，提取多个提取用时间窗各自中的生物体信号的特征量；以及推定部(140)，基于被提取的特征量来推定对象的状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114423335A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202080066087.6
申请日：2020-09-09
Applicant: 卡西欧计算机株式会社
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明的一个实施例涉及睡眠阶段估计设备，包括：对象数据获取单元，获取对象的脉动数据和身体运动数据；睡眠阶段概率估计单元，从脉动数据获取特征量序列，并且通过使用经学习的睡眠阶段概率估计模型，根据已获取的特征量序列估计对象的睡眠阶段概率序列；睡眠阶段转移概率估计单元，从身体运动数据获取身体运动量序列，并且通过使用经学习的睡眠阶段转移概率估计模型，根据已获取的身体运动量序列估计对象的睡眠阶段转移概率序列；以及睡眠阶段估计单元，通过使用经学习的条件随机场模型，根据睡眠阶段概率序列和睡眠阶段转移概率序列估计对象的睡眠阶段序列。
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公开(公告)号：CN108665907A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810156095.4
申请日：2018-02-23
Applicant: 卡西欧计算机株式会社
CPC classification number: G10L15/22 , G05D1/0255 , G10L15/02 , G10L15/14 , G10L25/51 , G10L25/78 , G10L2015/223 , G10L2015/226 , Y10S901/01
Abstract: 本发明提供一种声音识别装置、声音识别方法、记录介质以及机器人。特征量提取部(203)从数字化的声音信号提取特征量并输出到似然计算部(207)。距离判别部(201)判别说话者与声音输入源的距离。似然计算部(207)根据判别，从识别对象表(105)选择在声音识别中使用的登记语，并将所选择的登记语用于似然计算部(207)中的似然计算。似然计算部(207)基于从特征量提取部(203)取得的特征量和所选择的登记语来计算似然，将似然最大的登记语作为识别结果而输出。
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公开(公告)号：CN104063157B
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201410101750.8
申请日：2014-03-18
Applicant: 卡西欧计算机株式会社
IPC: G06F3/0487 , G06F3/0488
Abstract: 本发明提供一种通知控制装置以及通知控制方法。通知控制装置具备：动图像获取部（41），其获取动图像；确定部（44），其确定在构成所述动图像的多个帧之中的与进给操作相应的帧；判别部（46），其判别所确定的帧是否为规定帧；和通知控制部（49），其通知与所述判别部（46）的判别结果对应的信息。
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公开(公告)号：CN107048667A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710058020.8
申请日：2017-01-23
Applicant: 卡西欧计算机株式会社
IPC: A45D29/00
Abstract: 本发明为描绘装置及描绘装置的描绘控制方法。描绘装置具备：描绘部，对手的指部或者脚的指部即对象物的甲部实施多个工序来形成美甲设计；控制部，基于对象物的摄像图像抽取对象物的特征量，控制描绘部；存储部，作为工序管理信息，对应地登录有针对相互不同的多个对象物各自的特征量和多个工序中的对多个对象物各自的甲部已经实施过的工序的信息；控制部基于工序管理信息和设置成要形成美甲设计的一个对象物的特征量判定一个对象物是否是多个对象物中的某个，判定为是多个对象物当中的特定对象物时，基于工序管理信息取得对一个对象物的甲部已经实施过的工序的信息，决定对一个对象物的甲部实施的多个工序中的特定工序，使描绘部实施特定工序。
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公开(公告)号：CN103455542B
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201310213817.2
申请日：2013-05-31
Applicant: 卡西欧计算机株式会社
CPC classification number: G06K9/6227 , G06K9/6256 , G06K9/6281
Abstract: 本发明提供一种多类识别器及多类识别方法。由第1层级识别器来识别图像的种类，特定种类的小组由第2层级识别器识别，多类识别器具备：第1学习单元，接收学习用图像并基于所接收到的图像生成种类识别器；识别错误总计单元，将试验用的图像输入至种类识别器并个别地识别所输入的该图像的种类，针对多个种类中的任意数量的种类的组合总计在属于该组合的任意数量的种类之间进行了错误识别的次数；分组处理单元，针对总计的结果成为规定的阈值以上的组合的小组而对学习用图像赋予小组标签；和第2学习单元，接收学习用图像并基于所接收到的图像来生成小组识别器，与种类识别器合起来构成第1层级识别器，并且生成小组内识别器来构成第2层级识别器。
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