An efficient image segmentation is important for computer vision in any attempt to analyze or interpret an image automatically. The automatic segmentation based on color in a natural image is very hard. So, semi-automatic segmentation methods incorporating user interactions are becoming more and more popular. Our approach makes possible that the image can be separated in many regions starting from a mean shift over-segmentation followed by the user interactions. After the over-segmentation, the user selects the regions of interest and makes the interactive operations. In order to avoid the fatigue in the user and to decrease the user interactions, three operations are made semi-automatically using the polygonal representation of the regions. The polygons are constructed using a new points connection algorithm marking branch points and removing overlapped connections. The proposed interactive image segmentation method is compared with well-known related algorithms in terms of the accuracy and efficiency. Although the accuracy of the proposed segmentation result depends on the user interactions, our method increases the object and boundary accuracy in 8% and 20% respectively in comparison with graph cuts methods using less time. Compared with an algorithm based on the results of mean-shift segmentation, proposed approach needs more user interactions but the segmentation results are more accurate according to Jaccard index and visual information, mainly in the boundary part.

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本論文では表情認識システムの前処理としての顔領域の高精細抽出について述べる．任意の傾き顔を対象に表情認識システムを構築するには，顔部品の高い抽出精度はもちろんのこと，その他の特徴抽出部位（領域）の正確な特定が必須である．この目的を達成するためには，事前の顔領域の正確な抽出は不可欠と考え，本論文ではこれについて述べる．抽出アルゴリズムは，基本的には動き情報と色情報に基づいているが，肌色領域の多段階での絞り込みや，フレーム間隔の自動設定，更に眼鏡フレームによる顔領域の分割に対する対処法等を検討し，実験では34278 フレームの画像に対し，33366 フレーム(97.34%) の正抽出率を得て，本手法の有効性を示した．

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本稿では，地震後航空画像とデジタル地図を用いた領域単位での被害検出手法を提案する．提案手法では，領域ごとの被害程度をエッジやテクスチャ等の画像特徴により初期定義し，これを隣接領域との類似度により推移させる確率的弛緩法を用いることにより，被害確率を得る．なおここでの計算において，無被害領域抽出と被害領域抽出の2段階で処理を進めることにより，それぞれの領域の検出精度を高める．最終結果は，建物区分と道路区分の双方について得ることができる．ここでは，被害と無被害という二者択一の結果を生成するのではなく，利用者の判断も介在させることで，自動検出の長所と，目視判断の高精度さを両立した結果を得ることができる．

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移動物体を追跡する手法の一つに，Mean-Shift 法を用いたものがある．ヒストグラムの類似度に基づいた重み分布の山を，局所的な傾きに比例したベクトルにしたがって登ることで，高速に極大を推定する．この重み分布を作成する際に用いるヒストグラムの分解能を，候補領域とその周辺背景領域のヒストグラムの分散比を用いて決定することで，追跡精度の向上を図る．本論文では，提案手法の有効性と，背景領域の設定法について考察する．

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Recently, services using facial information such as age and gender are provided widely. This paper proposes a mean to estimate age and gender at once in facial images by using novel features. First, a facial image is normalized by using Active Appearance Model (AAM), then appearance parameters are used as global feature. Next, Gabor magnitude pictures are obtained by convolving the normalized image with Gabor filters, followed by encoding with Local Directional Pattern (LDP) operator which enhances information. Then, the maps are divided into several blocks, and histograms are extracted from each block. The histograms are concatenated to a vector which is adopted as local feature. Then PCA is used to reduce the dimensions. Next, the global and local features are combined to one vector. Finally, age is estimated by using SVM and SVR, and also gender is classified by using SVM. In the experiment, the proposed age estimation method improves 0.7 or more on Mean Absolute Error (MAE), and the result of gender classification on average is 89.35% that is best performance as compared with the conventional methods. As a result, the experiment demonstrates that the proposed algorithm is an effective method, compared to the other similar methods.

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本稿では複比を用い単眼視点画像中の実物体画像面から物体モデル面および複合現実感(MR)空間中の仮想物体面へ直接テクスチャマッピングする新規な手法を提案する．扱う物体面は任意の凸状四角形によって構成され，提案するテクスチャマッピングは面を構成する4頂点の座標と対辺の交点座標のみを使って実現できる．透視投影変換を介さないため実画像および仮想物体映像の画像入力条件の推定は不要である．このため，提案手法は原理と処理方法が非常に簡素であり，誤差も小さい特長を有する．また，実画像を用いた実験により提案手法が極めて有効であることを示す．

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