(57)【要約】【課題】複数種類の画像を印刷する場合において、画像自体にバーコード等の識別用の画像を追加することなく、画像の種類毎の管理を可能とする。【解決手段】印刷される画像の色情報から生成される基準特徴量と、画像に付与された識別情報（ＩＤ）との関連付けを対応テーブル１８として記憶部１６に記憶する。画像の印刷後に読取手段で読み取った画像情報の色情報から画像特徴量を画像特徴量生成部１２で生成し、照合部１４で生成された画像特徴量と記憶部１６に記憶された基準特徴量とを照合する。照合の結果、一致した場合に印刷後の画像が記憶部１６に記憶された識別情報に関連付けられた画像であることを示す情報を出力する。基準特徴量及び画像特徴量は、Ｒ成分値の総和、Ｇ成分値の総和、及びＢ成分値の総和、あるいは成分値の比率が用いられる。【選択図】図１
2020038430.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
印刷される画像の色情報から生成される基準特徴量と、前記画像に付与された識別情報を関連付けて記憶する記憶手段と、
前記画像の印刷後に読取手段で読み取った画像情報の色情報から画像特徴量を生成する特徴量生成手段と、
前記特徴量生成手段により生成された前記画像特徴量と前記記憶手段に記憶された前記基準特徴量とを照合し、一致した場合に印刷後の画像が前記記憶手段に記憶された識別情報に関連付けられた画像であることを示す情報を出力する照合手段と、
を備える画像照合装置。
【請求項２】
前記基準特徴量は、前記画像の色情報を構成するＣ成分値、Ｍ成分値、Ｙ成分値、Ｋ成分値から変換して得られる前記画像のＲ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値のうちの少なくとも２つの成分値から生成され、
前記画像特徴量は、前記画像のＲ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値のうちの少なくとも２つの成分値から生成される
請求項１に記載の画像照合装置。
【請求項３】
前記基準特徴量及び前記画像特徴量は、前記画像のＲ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値のうちの少なくとも２つの成分値から生成される
請求項１に記載の画像照合装置。
【請求項４】
前記基準特徴量及び画像特徴量は、Ｒ成分値の総和と、Ｇ成分値の総和と、Ｂ成分値の総和を含む
請求項２，３のいずれかに記載の画像照合装置。
【請求項５】
前記照合手段は、生成された前記画像特徴量と前記基準特徴量が設定された範囲内で一致する場合に前記画像と前記識別情報を関連付ける
請求項１に記載の画像照合装置。
【請求項６】
前記基準特徴量及び前記特徴量は、Ｒ成分値の総和とＧ成分値の総和とＢ成分値の総和の組合せを含み、
前記照合手段は、生成された前記画像特徴量の組合せと前記基準特徴量の組合せが設定された範囲内で一致する場合に前記画像と前記識別情報を関連付ける
請求項５に記載の画像照合装置。
【請求項７】
前記基準特徴量のうちのいずれか２つの基準特徴量の前記組合せが、設定された範囲内で重なり合う場合に、前記２つの基準特徴量は、さらに、Ｒ成分値の総和とＧ成分値の総和とＢ成分値の総和の差分値が最大となる成分値の総和を含む
請求項６に記載の画像照合装置。
【請求項８】
前記照合手段は、前記基準特徴量のＲ成分値の総和とＧ成分値の総和とＢ成分値の総和の比率と、前記画像特徴量のＲ成分値の総和とＧ成分値の総和とＢ成分値の総和の比率が、設定された範囲内で一致する場合に前記画像と前記識別情報を関連付ける
請求項４に記載の画像照合装置。
【請求項９】
前記設定された範囲は、検査対象物に印刷された色パッチを読み取ることにより設定される
請求項５〜８のいずれかに記載の画像照合装置。
【請求項１０】
前記基準特徴量が生成される前記画像の領域と、前記画像特徴量が生成される前記画像の領域は同一である
請求項１〜９のいずれかに記載の画像照合装置。
【請求項１１】
前記基準特徴量が生成される前記画像の領域と、前記画像特徴量が生成される前記画像の領域は、検査対象物に印刷され、前記画像との相対的位置が固定されたターゲットにより決定される
請求項１０に記載の画像照合装置。
【請求項１２】
前記基準特徴量が生成される前記画像の領域と、前記画像特徴量が生成される前記画像の領域は、前記画像の輪郭から決定される
請求項１０に記載の画像照合装置。
【請求項１３】
前記基準特徴量が生成される前記画像の領域と、前記画像特徴量が生成される前記画像の領域は、被検査対象物に印刷された色パッチから決定される
請求項１０に記載の画像照合装置。
【請求項１４】
前記基準特徴量は、検査対象物への前記画像の印刷前に前記画像の色情報を構成するＣ成分、Ｍ成分、Ｙ成分、Ｋ成分から生成される
請求項１に記載の画像照合装置。
【請求項１５】
前記基準特徴量は、検査対象物への前記画像の印刷後に前記画像を読み取ることで生成される
請求項１に記載の画像照合装置。
【請求項１６】
検査対象物は、前記画像と異なる位置に前記識別情報を備える
請求項１に記載の画像照合装置。
【請求項１７】
前記識別情報は、前記基準特徴量の生成時に読み取られて前記記憶手段に記憶される
請求項１６に記載の画像照合装置。
【請求項１８】
印刷される画像の色情報から生成される基準特徴量と、前記画像に付与された識別情報を関連付けて記憶する記憶装置と、
前記画像の印刷後に読取手段で読み取った画像情報の色情報から画像特徴量を生成する特徴量生成装置と、
前記特徴量生成装置により生成された前記画像特徴量と前記記憶装置に記憶された前記基準特徴量とを照合し、一致した場合に印刷後の画像が前記記憶装置に記憶された識別情報に関連付けられた画像であることを示す情報を出力する照合装置と、
を備える画像照合システム。
【請求項１９】
コンピュータに、
印刷される画像の色情報から生成される基準特徴量と、前記画像に付与された識別情報を関連付けて記憶装置に記憶するステップと、
前記画像の印刷後に読取手段で読み取った画像情報の色情報から画像特徴量を生成するステップと、
生成された前記画像特徴量と前記記憶装置に記憶された前記基準特徴量とを照合し、一致した場合に印刷後の画像が前記記憶装置に記憶された識別情報に関連付けられた画像であることを示す情報を出力するステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項２０】
印刷される画像の色情報から基準特徴量を生成し、
前記基準特徴量と、前記画像に付与された識別情報とを関連付けて記憶装置に記憶し、
前記画像の印刷後の任意タイミングにおいて前記画像を読み取って得られた画像情報の色情報から画像特徴量を生成し、
生成された前記画像特徴量と前記記憶装置に記憶された前記基準特徴量とを照合し、一致した場合に印刷後の画像が前記記憶装置に記憶された識別情報に関連付けられた画像であることを示す情報を出力する
画像照合方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像照合装置、画像照合システム、画像照合方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、画像データを劣化させることなく、画像のＩＤ情報を得ることができる画像ＩＤ生成方法および装置が記載されている。解像度画像生成手段が、画像データを階層化して互いに異なる解像度を有する複数の解像度画像データを生成し、 数値情報生成手段が、複数の解像度画像データのうち、最低解像度から所定の解像度までの解像度画像データにより表される解像度画像の画素値を所定の順序により配列した数値情報を、画像データのＩＤ情報として生成する。
【０００３】
特許文献２には、画像入力が禁止されている特定の原稿を的確に識別できる装置が記載されている。色データを有する原稿上の画像を読取る読取手段と、この読取手段で読取られた画像から特定の領域を抽出する抽出手段と、この抽出手段で抽出された特定領域の画像に対し複数の領域を抽出し、この抽出した領域ごとに、この領域に含まれる色データに基づいて、所定の色データを示す画素に変換する変換手段と、基準色データを記憶している記憶手段と、変換手段によって変換された画素の色データと記憶手段に記憶されている基準色データとの画素ごとの色差を全画素にわたって累積した値を求めて照合することにより、読取手段で読取られた原稿の種類を識別する識別手段と、この識別手段の識別結果に基づいて、原稿を特定の種類の原稿であると識別された場合に、読取手段によって読取られる画像の出力を禁止する禁止手段を具備する。    
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４１７９４３８号
【特許文献２】特許第３４３６９５８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
複数種類の画像を印刷する場合、その種類毎に印刷された画像を管理する必要がある。例えば、画像の種類毎に必要な枚数が印刷されたか確認する、あるいは画像の種類毎に印刷物をまとめるとき等である。画像の種類毎に印刷用紙にまとめて印刷する場合等においては、画像の種類毎の識別情報（ＩＤ）を印刷用紙の余白部分に印刷して画像の種類毎にまとめて管理することが可能である。しかし、シールや紙箱のような用途に使用される場合等には印刷用紙は印刷後に裁断されるため、画像と余白部分の識別情報は互いに分離することになるので、当該識別情報による画像の種類毎の管理は困難となる。その解決策として、画像自体にバーコード等の画像を識別用として追加することも考えられるが、画像のデザイン性が毀損され得る。
【０００６】
本発明は、複数種類の画像を印刷する場合において、画像自体にバーコード等の識別用の画像を追加することなく、画像の種類毎の管理を可能とする技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の発明は、印刷される画像の色情報から生成される基準特徴量と、前記画像に付与された識別情報を関連付けて記憶する記憶手段と、前記画像の印刷後に読取手段で読み取った画像情報の色情報から画像特徴量を生成する特徴量生成手段と、前記特徴量生成手段により生成された前記画像特徴量と前記記憶手段に記憶された前記基準特徴量とを照合し、一致した場合に印刷後の画像が前記記憶手段に記憶された識別情報に関連付けられた画像であることを示す情報を出力する照合手段とを備える画像照合装置である。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、前記基準特徴量は、前記画像の色情報を構成するＣ成分値、Ｍ成分値、Ｙ成分値、Ｋ成分値から変換して得られる前記画像のＲ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値のうちの少なくとも２つの成分値から生成され、前記画像特徴量は、前記画像のＲ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値のうちの少なくとも２つの成分値から生成される請求項１に記載の画像照合装置である。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、前記基準特徴量及び前記画像特徴量は、前記画像のＲ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値のうちの少なくとも２つの成分値から生成される請求項１に記載の画像照合装置である。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、前記基準特徴量及び画像特徴量は、Ｒ成分値の総和と、Ｇ成分値の総和と、Ｂ成分値の総和を含む請求項２，３のいずれかに記載の画像照合装置である。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、前記照合手段は、生成された前記画像特徴量と前記基準特徴量が設定された範囲内で一致する場合に前記画像と前記識別情報を関連付ける請求項１に記載の画像照合装置である。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、前記基準特徴量及び前記特徴量は、Ｒ成分値の総和とＧ成分値の総和とＢ成分値の総和の組合せを含み、前記照合手段は、生成された前記画像特徴量の組合せと前記基準特徴量の組合せが設定された範囲内で一致する場合に前記画像と前記識別情報を関連付ける請求項５に記載の画像照合装置である。
【００１３】
請求項７に記載の発明は、前記基準特徴量のうちのいずれか２つの基準特徴量の前記組合せが、設定された範囲内で重なり合う場合に、前記２つの基準特徴量は、さらに、Ｒ成分値の総和とＧ成分値の総和とＢ成分値の総和の差分値が最大となる成分値の総和を含む
請求項６に記載の画像照合装置である。
【００１４】
請求項８に記載の発明は、前記照合手段は、前記基準特徴量のＲ成分値の総和とＧ成分値の総和とＢ成分値の総和の比率と、前記画像特徴量のＲ成分値の総和とＧ成分値の総和とＢ成分値の総和の比率が、設定された範囲内で一致する場合に前記画像と前記識別情報を関連付ける請求項４に記載の画像照合装置である。
【００１５】
請求項９に記載の発明は、前記設定された範囲は、検査対象物に印刷された色パッチを読み取ることにより設定される請求項５〜８のいずれかに記載の画像照合装置である。
【００１６】
請求項１０に記載の発明は、前記基準特徴量が生成される前記画像の領域と、前記画像特徴量が生成される前記画像の領域は同一である請求項１〜９のいずれかに記載の画像照合装置である。
【００１７】
請求項１１に記載の発明は、前記基準特徴量が生成される前記画像の領域と、前記画像特徴量が生成される前記画像の領域は、検査対象物に印刷され、前記画像との相対的位置が固定されたターゲットにより決定される請求項１０に記載の画像照合装置である。
【００１８】
請求項１２に記載の発明は、前記基準特徴量が生成される前記画像の領域と、前記画像特徴量が生成される前記画像の領域は、前記画像の輪郭から決定される請求項１０に記載の画像照合装置である。
【００１９】
請求項１３に記載の発明は、前記基準特徴量が生成される前記画像の領域と、前記画像特徴量が生成される前記画像の領域は、被検査対象物に印刷された色パッチから決定される請求項１０に記載の画像照合装置である。
【００２０】
請求項１４に記載の発明は、前記基準特徴量は、検査対象物への前記画像の印刷前に前記画像の色情報を構成するＣ成分、Ｍ成分、Ｙ成分、Ｋ成分から生成される請求項１に記載の画像照合装置である。
【００２１】
請求項１５に記載の発明は、前記基準特徴量は、検査対象物への前記画像の印刷後に前記画像を読み取ることで生成される請求項１に記載の画像照合装置である。
【００２２】
請求項１６に記載の発明は、検査対象物は、前記画像と異なる位置に前記識別情報を備える請求項１に記載の画像照合装置である。
【００２３】
請求項１７に記載の発明は、前記識別情報は、前記基準特徴量の生成時に読み取られて前記記憶手段に記憶される請求項１６に記載の画像照合装置である。
【００２４】
請求項１８に記載の発明は、印刷される画像の色情報から生成される基準特徴量と、前記画像に付与された識別情報を関連付けて記憶する記憶装置と、前記画像の印刷後に読取手段で読み取った画像情報の色情報から画像特徴量を生成する特徴量生成装置と、前記特徴量生成装置により生成された前記画像特徴量と前記記憶装置に記憶された前記基準特徴量とを照合し、一致した場合に印刷後の画像が前記記憶装置に記憶された識別情報に関連付けられた画像であることを示す情報を出力する照合装置とを備える画像照合システムである。
【００２５】
請求項１９に記載の発明は、コンピュータに、印刷される画像の色情報から生成される基準特徴量と、前記画像に付与された識別情報を関連付けて記憶装置に記憶するステップと、前記画像の印刷後に読取手段で読み取った画像情報の色情報から画像特徴量を生成するステップと、生成された前記画像特徴量と前記記憶装置に記憶された前記基準特徴量とを照合し、一致した場合に印刷後の画像が前記記憶装置に記憶された識別情報に関連付けられた画像であることを示す情報を出力するステップとを実行させるプログラムである。
【００２６】
請求項２０に記載の発明は、印刷される画像の色情報から基準特徴量を生成し、前記基準特徴量と、前記画像に付与された識別情報とを関連付けて記憶装置に記憶し、前記画像の印刷後の任意タイミングにおいて前記画像を読み取って得られた画像情報の色情報から画像特徴量を生成し、生成された前記画像特徴量と前記記憶装置に記憶された前記基準特徴量とを照合し、一致した場合に印刷後の画像が前記記憶装置に記憶された識別情報に関連付けられた画像であることを示す情報を出力する画像照合方法である。
【発明の効果】
【００２７】
請求項１，１８，１９，２０に記載の発明によれば、複数種類の画像を印刷する場合において、画像自体にバーコード等の識別用の画像を追加することなく、画像の種類毎の管理が可能である。
【００２８】
請求項２，３に記載の発明によれば、さらに、画像のＲ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値のうちの少なくとも２つの成分値を用いた管理が可能である。
【００２９】
請求項４に記載の発明によれば、さらに、Ｒ成分値の総和と、Ｇ成分値の総和と、Ｂ成分値の総和を用いた管理が可能である。
【００３０】
請求項５に記載の発明によれば、さらに、生成された画像特徴量と基準特徴量が異なっていても、設定された範囲内で一致する場合に画像と識別情報を関連付けることができる。
【００３１】
請求項６に記載の発明によれば、さらに、Ｒ成分値の総和とＧ成分値の総和とＢ成分値の総和の組合せを用いた管理が可能である。
【００３２】
請求項７に記載の発明によれば、さらに、基準特徴量のうちのいずれか２つの基準特徴量の組合せが設定された範囲内で重なり合う場合でも互いを識別し得る。
【００３３】
請求項８に記載の発明によれば、さらに、Ｒ成分値の総和とＧ成分値の総和とＢ成分値の総和の比率を用いた管理が可能である。
【００３４】
請求項９に記載の発明によれば、さらに、検査対象物に印刷された色パッチにより設定された範囲を決定できる。
【００３５】
請求項１０，１１，１２，１３に記載の発明によれば、さらに、基準特徴量と画像特徴量を正確に比較し照合し得る。
【００３６】
請求項１４に記載の発明によれば、さらに、画像を読取手段で読み取ることなく、基準特徴量を生成し得る。
【００３７】
請求項１５に記載の発明によれば、さらに、画像を印刷後に読取手段で読み取ることで、基準特徴量を生成し得る。
【００３８】
請求項１６に記載の発明によれば、さらに、画像と識別情報を対として管理し得る。
【００３９】
請求項１７に記載の発明によれば、さらに、基準特徴量の生成時に識別情報も取得して記憶できる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】実施形態の機能ブロック図である。
【図２】実施形態のシステム構成図である。
【図３Ａ】実施形態の指示書と見本の模式図である。
【図３Ｂ】実施形態の印刷物の模式図である。
【図４】実施形態の画像の拡大説明図である。
【図５】実施形態の基準特徴量の生成説明図である。
【図６】実施形態の基準特徴量（ベクトル）の説明図である。
【図７】実施形態の基準特徴量に分散σを付加した説明図である。
【図８】実施形態の対応テーブル説明図（その１）である。
【図９】実施形態の照合処理の説明図である。
【図１０】実施形態の２つの基準特徴量（ベクトル）が分散σ内で重なり合う説明図である。
【図１１】実施形態の対応テーブル説明図（その２）である。
【図１２】実施形態の画像及び色パッチとの関係を示す説明図である。
【図１３】実施形態の画像読み取り時の位置決めを示す説明図である。
【図１４】実施形態の全体処理フローチャートである。
【図１５】図１４の初期設定の詳細フローチャートである。
【図１６】図１４の登録処理の詳細フローチャートである。
【図１７】図１４の照合処理の詳細フローチャートである。
【図１８】変形例の登録処理の詳細フローチャートである。
【図１９】変形例の対応テーブル説明図である。
【図２０】変形例の基準特徴量（ベクトル）の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
以下、図面に基づき本発明の実施形態について説明する。
【００４２】
図１は、本実施形態における画像照合装置の基本構成図を示す。画像照合装置は、画像入力部１０、画像特徴量生成部１２、照合部１４、及び記憶部１６を備える。
【００４３】
画像入力部１０は、検査対象である画像の画像情報を入力する。画像情報は、例えば検査対象の画像を備える印刷物をカメラで撮影して得られる。カメラは、所定位置に設置された固定式カメラでもよく、あるいは検査者が把持するスマートフォン等のカメラ付き携帯端末であってもよい。画像入力部１０は、印刷用紙に印刷した後の画像の画像情報を入力し、入力した画像情報を画像特徴量生成部１２に出力する。
【００４４】
画像特徴量生成部１２は、画像入力部１０で入力した画像情報のうちの色情報から当該画像の固有情報を示す画像特徴量を生成する。画像特徴量は、色情報を構成するＲ画素の画素値と画素数、Ｇ画素の画素値と画素数、Ｂ画素の画素値と画素数を用いて生成される。画像特徴量はスカラー、あるいはベクトルのいずれであってもよい。例えば、画像特徴量生成部１２は、例えば、Ｒ画素の画素値の総和であるΣＲ、Ｇ画素の画素値の総和であるΣＧ、Ｂ画素の画素値の総和であるΣＢを成分とするベクトルとして画像特徴量を生成する。すなわち、Ｒ画素、Ｇ画素、Ｂ画素のそれぞれの画素の画素値をｒｉ、ｇｉ、ｂｉとし、それぞれの画素数をα、β、γとすると、
ΣＲ＝Σｒｉ（但し、ｉ＝１〜α）
ΣＧ＝Σｇｉ（但し、ｉ＝１〜β）
ΣＢ＝Σｂｉ（但し，ｉ＝１〜γ）
であり、画像特徴量はこれらを成分とする３元ベクトルとして、
画像特徴量＝（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）
である。画像特徴量生成部１２は、生成した画像特徴量を照合部１４に出力する。
【００４５】
照合部１４は、画像特徴量生成部１２で生成された画像特徴量と、記憶部１６に予め記憶された基準特徴量を照合する。基準特徴量は、検査対象の画像に対して予め取得された基準となる画像特徴量であり、検査対象の画像の印刷前、あるいは印刷直後に基準読取手段で読み取られた画像情報から生成され、記憶部１６に記憶されたものである。検査対象の画像には、予め画像の種類毎に識別情報（ＩＤ）が付与されており、基準読取装置で読み取られた画像情報から生成された基準特徴量とＩＤは関連付けられる。基準特徴量とＩＤとの関連付けは、ＩＤと基準特徴量の対応テーブル１８として記憶部１６に記憶される。
【００４６】
より具体的には、複数種類の画像を印刷用紙に印刷する場合に、画像の種類毎にＩＤが予め割り当てられる。例えば、ある種類の画像についてはＩＤ＝「００１」、別の種類の画像についてはＩＤ＝「００２」、さらに別の種類の画像についてはＩＤ＝「００３」等である。特定種類の画像は１個でもよく、あるいは複数個であってもよい。画像の種類毎に印刷用紙にまとめて印刷する場合においては、画像の種類毎のＩＤを印刷用紙の余白部分に印刷して画像の種類毎にまとめて管理し得る。複数種類の画像が印刷装置により印刷用紙に印刷された後、当該画像を基準読取装置で読み取って画像情報を取得し、この画像情報の色情報から、画像特徴量生成部１２における生成方法と同一の方法で基準特徴量を生成する。すなわち、基準読取装置で読み取って得られた画像情報の色情報から、
基準特徴量＝（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）
を生成する。そして、基準読取装置で画像情報を読み取った画像に割り当てられたＩＤをこの基準特徴量と関連付けて対応テーブル１８に登録する。ＩＤが印刷用紙の余白部分に存在する場合には、印刷用紙の裁断前に当該余白部分のＩＤを基準読取装置あるいはその他の読取装置で読み取って取得してもよい。
【００４７】
基準読取装置は、印刷用紙に画像を印刷する印刷装置に組み込まれていてもよく、印刷装置とは別個に配置されていてもよい。基準読取装置は、カメラやスキャナ等で構成され得る。また、印刷装置がインライン画像センサ（ＩＬＳ）を備える場合、当該インライン画像センサを基準読取装置に援用し得る。印刷装置内に組み込まれたインライン画像センサは、例えば定着装置・冷却装置と排出装置との間に配置され、印刷後の画像の画像情報を読み取って、階調再現特性、面内の色ムラ、表裏アライメント等を制御する。
【００４８】
インライン画像センサからの画像情報を入力して処理する画像処理ユニットが印刷装置内に組み込まれている場合、当該画像処理ユニットでインライン画像センサからの画像情報を処理して基準特徴量を生成してもよい。あるいは、画像処理ユニットとは別個の処理装置、例えば管理者装置で生成してもよい。また、ＩＤと基準特徴量との関連付けは、画像処理ユニットで実行してもよく、管理者等が管理装置を操作して手動で行ってもよい。作成された対応テーブル１８は、画像処理ユニットあるいは管理装置から記憶部１６に供給されて記憶される。
【００４９】
照合部１４は、画像特徴量生成部１２で生成された画像特徴量と、記憶部１６に記憶された基準特徴量とを照合する。ここで、照合とは、画像特徴量と基準特徴量とが一致するか否かを判定する処理をいう。また、一致には、完全な一致の他、一定の許容範囲内での一致も含まれる。照合部１４は、画像特徴量と基準特徴量が一致する場合には、当該基準特徴量に対応するＩＤを対応テーブル１８に基づき出力する。また、画像特徴量と基準特徴量が一致しない場合には、対応するＩＤが存在しないので出力しない。なお、照合部１４は、一致しない場合には一致しない旨を出力してもよい。
【００５０】
例えば、基準特徴量としてのベクトルをΣＲＧＢｒｅｆとし、これに関連付けられたＩＤをＩＤ＝「００１」とし、生成された画像特徴量としてのベクトルをΣＲＧＢとすると、ΣＲＧＢとΣＲＧＢｒｅｆが一致する場合にはＩＤ＝「００１」を照合結果として出力し、一致する基準特徴量が存在しない場合には「該当するＩＤが存在しません」等と出力する。
【００５１】
記憶部１６は、画像照合装置内に組み込まれていてもよく、通信ネットワークを介して画像照合装置と接続されていてもよい。後者の場合、通信ネットワークを介して接続された１又は複数のサーバコンピュータが記憶部１６として機能し得る。
【００５２】
図２は、記憶部１６をサーバコンピュータで構成した場合の本実施形態のシステム構成を示す。システムは、画像照合装置２０とサーバコンピュータ３６を備え、画像照合装置２０とサーバコンピュータ３６は、通信ネットワーク３８でデータ送受信可能に接続される。
【００５３】
画像照合装置２０は、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２２、ＲＯＭ２４，ＲＡＭ２６、１又は複数のプロセッサ２８、通信Ｉ／Ｆ３０、及び記憶装置３２を備える。
【００５４】
入出力Ｉ／Ｆ２２は、キーボードやマウス等の入力装置やディスプレイ等の出力装置に接続される他、照合用カメラ３４で撮影されて取得された検査対象の画像情報を入力する。照合用カメラ３４は、例えば検査者が把持するスマートフォン等である。画像情報は、有線あるいは無線で入出力Ｉ／Ｆ２２に供給される。
【００５５】
通信Ｉ／Ｆ３０は、通信ネットワーク３８を介してサーバコンピュータ３６に接続される。
【００５６】
記憶装置３２は、ＳＤＤ（ソリッドステートドライブ）やＨＤＤ（ハードディスクドライブ）等で構成され、通信Ｉ／Ｆ３０を介してサーバコンピュータ３６から取得したＩＤと基準特徴量の対応テーブル１８を格納する。
【００５７】
１又は複数のプロセッサ２８は、ＲＯＭ２４あるいは記憶装置３２に記憶された処理プログラムを読み出して実行することで、画像特徴量生成処理及び照合処理を実行する。すなわち、プロセッサ２８は、図１における画像特徴量生成部１２及び照合部１４として機能する。プロセッサ２８は、処理プログラムを実行することで、入出力Ｉ／Ｆ２２から入力した画像情報の色情報（ＲＧＢ）を用いて
画像特徴量＝（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）
を生成する。また、プロセッサ２８は、生成した画像特徴量と，サーバコンピュータ３６から取得して記憶装置３２に格納された対応テーブル１８の基準特徴量を照合する。ＩＤは画像の種類毎に割り当てられているから、検査対象の画像が複数種類存在する場合には、対応テーブル１８に含まれるＩＤ及び基準特徴量も複数存在する。プロセッサは、生成した画像特徴量と、対応テーブル１８内の複数の基準特徴量とを照合し、画像特徴量に一致する基準特徴量を特定する。画像特徴量に一致する基準特徴量が特定されると、プロセッサ２８は、当該基準特徴量に対応するＩＤを対応テーブル１８から特定し、ディスプレイ等の出力装置に特定したＩＤを出力する。
【００５８】
プロセッサ２８は、生成した画像特徴量を通信ネットワーク３８を介してサーバコンピュータ３６に送信し、サーバコンピュータ３６で画像特徴量を受信し、サーバコンピュータ３６で受信した画像特徴量と基準特徴量を照合し、照合結果を通信ネットワーク３８を介してプロセッサ２８に送信し、プロセッサ２８で照合結果を受信して出力装置に出力してもよい。この場合、プロセッサ２８が画像特徴量生成部１２として機能し、サーバコンピュータ３６が照合部１４として機能する。
【００５９】
図１における画像入力部１０、画像特徴量生成部１２、照合部１４、及び記憶部１６は、単一の装置内で実現される必要はなく、通信ネットワークで接続された複数の装置から構成されるシステムに分散されていてもよい。すなわち、システムは、画像入力部１０として機能する画像入力装置、記憶部１６として機能する記憶装置、画像特徴量生成部１２として機能する画像特徴生成装置、照合部１４として機能する照合装置から構成され得る。例えば、スマートフォンで検査対象の画像を撮影して得られた画像情報を通信ネットワーク３８を介してサーバコンピュータ３６に送信し、サーバコンピュータ３６で画像特徴量を生成して基準特徴量と照合し、照合結果を通信ネットワーク３８を介してスマートフォンに送信してスマートフォンの画面に出力してもよい。この場合、スマートフォンは画像入力装置として機能し、サーバコンピュータ３６は記憶装置、画像特徴量生成装置、及び照合装置として機能する。
【００６０】
次に、画像の種類毎に割り当てられるＩＤ、及び基準特徴量について説明する。
【００６１】
図３Ａは、印刷装置で画像を印刷用紙に印刷するに際し、予め与えられる指示書４０と見本４２の一例を示す。
【００６２】
指示書４０には、印刷すべき画像の種類やその詳細、画像の種類毎のＩＤが記載されている。また、見本４２には、印刷されるべき画像の完成見本が記載されている。指示書４０や見本４２は、例えばインターネット経由で供給され得る（Ｗｅｂ入稿）。
【００６３】
図３Ｂは、指示書４０及び見本４２に基づき印刷装置で印刷された印刷物の一例を示す。面付け印刷の場合であり、複数の画像がまとめて印刷用紙に印刷される。図では、６枚の画像がまとめて印刷されており、印刷用紙の余白部分にはその画像の種類に対応したＩＤ（ＩＤ＝「００１２３」）が印刷される。印刷される画像が同一種類であれば同一のＩＤが余白部分に印刷され、印刷される画像が異なる種類であれば異なるＩＤが余白部分に印刷される。
【００６４】
なお、画像が同一種類とは、画像の全部分が同一であることを意味し、画像が異なる種類とは、画像のいずれかの部分が互いに異なることを意味する。例えば、画像に文字と人物の顔写真が含まれ、文字部分は同一でも人物の顔写真が異なる場合には異なる種類である。データに基づいて印刷する内容を変えて印刷を行うバリアブル印刷は、複数種類の画像を印刷する場合に含まれる。
【００６５】
図４は、複数種類の画像の一例を模式的に示す。画像は、文字４４及び人物（子供）の顔写真４６を含む。図４（ａ）の画像と図４（ｂ）の画像において、文字４４は同一であるが、顔写真４６は互いに異なる。従って、図４（ａ）の画像と図４（ｂ）の画像は互いに異なる種類の画像であり、互いに異なるＩＤが割り当てられる。図４（ａ）の画像には、例えばＩＤ＝「００１２３」が割り当てられ、図４（ｂ）の画像には、例えばＩＤ＝「００１２４」が割り当てられる。
【００６６】
図５は、検査対象の画像から基準特徴量を生成する処理を模式的に示す。印刷用紙に面付け印刷された画像を、印刷装置に組み込まれたインライン画像センサ等の基準読取装置５０で読み取り、取得した画像情報から基準特徴量を生成してサーバコンピュータ３６に供給する。なお、図４に示すように、画像が文字４４と顔写真４６を含み、画像の種類毎に文字４４は同一で顔写真４６が異なる場合には、基準特徴量として重要なのは顔写真４６の色情報であるので、この顔写真４６の色情報から基準特徴量を生成する。また、同一種類の画像が複数Ｎ個存在する場合、基準特徴量はこれらＮ個の平均値として生成し得る。他方で、当該画像の印刷用紙の余白部分に印刷されたＩＤを読み取り、当該画像のＩＤとしてサーバコンピュータ３６に供給する。サーバコンピュータ３６は、ＩＤと基準特徴量を関連付けて対応テーブル１８に登録する。
【００６７】
基準読取装置５０で画像を読み取る際に、余白部分に印刷されたＩＤも読み取り、基準特徴量を生成するとともに当該画像のＩＤを取得して、両者を関連付けた上でサーバコンピュータ３６に供給してもよい。
【００６８】
図６は、基準特徴量及び画像特徴量を模式的に示す。基準特徴量及び画像特徴量は、それぞれΣＲ、ΣＧ、ΣＢを成分とするベクトルとして生成される。すなわち、互いに直交する３つの座標軸をΣＲ、ΣＧ、ΣＢとしたときの、成分（ΣＲ、ΣＧ、ΣＢ）を有する３元ベクトルとして生成される。画像が同一であれば、そのΣＲ、ΣＧ、ΣＢも同一となるためベクトルは同一となる。画像が異なれば、ΣＲ、ΣＧ、ΣＢの少なくともいずれかが異なるため、ベクトルも異なる。
【００６９】
但し、基準特徴量を生成する際の画像情報は基準読取装置５０で出力され、画像特徴量を生成する際の画像情報は照合用カメラ３４で出力されるので、たとえ同一画像でも基準読取装置５０と照合用カメラ３４の光学特性の相違に起因する一定範囲のばらつき（分散σ）が生じるので、かかる範囲内のベクトルの相違は同一とみなす。なお、σは、正確には分散の平方根である標準偏差を意味するが、本実施形態では読取装置間のばらつきの程度を示すパラメータとして「分散σ」と便宜上表現する。
【００７０】
図７は、基準特徴量に分散σを設定した場合を模式的に示す。基準特徴量の３元ベクトルの座標（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）を中心とする半径σの球を設定する。画像特徴量のベクトルが、この基準特徴量のベクトルに対して設定された分散σの球の範囲内にあれば、両者は一致すると判定される。具体的には、
基準特徴量＝（ΣＲｒｅｆ，ΣＧｒｅｆ，ΣＢｒｅｆ）
画像特徴量＝（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）
として、
｜ΣＲｒｅｆ−ΣＲ｜≦σ
｜ΣＧｒｅｆ−ΣＧ｜≦ σ
｜ΣＢｒｅｆ−ΣＢ｜≦ σ
であれば、両者は一致すると判定する。分散σは、予め設定してサーバコンピュータ３６に記憶してもよく、あるいは検査対象の画像に付加された基準の色パッチを基準読取装置５０及び照合用カメラ３４で撮影して得られる画像情報の相違から算出してサーバコンピュータ３６に記憶してもよい。
【００７１】
図８は、サーバコンピュータ３６に記憶されるＩＤと基準特徴量の対応テーブル１８を模式的に示す。ＩＤは画像の種類毎に割り当てられており、基準特徴量も画像の種類毎に生成される。従って、ＩＤと基準特徴量は１：１に対応付けられる。例えば、
ＩＤ＝「００１２３」と基準特徴量（ΣＲ１，ΣＧ１，ΣＢ１）
ＩＤ＝「００１２４」と基準特徴量（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２）
ＩＤ＝「００１２５」と基準特徴量（ΣＲ３，ΣＧ３，ΣＢ３）
・・・
と対応付けられる。
【００７２】
次に、画像特徴量について説明する。
【００７３】
図９は、画像特徴量の生成処理を模式的に示す。図３Ｂに示されるような面付け印刷された印刷用紙は、個々の画像毎に裁断されて分離される。このとき、印刷用紙の余白部分に印刷されていたＩＤと画像は互いに分離されるため、その後は、余白部分に印刷されたＩＤを用いた画像の管理は困難となる。
【００７４】
他方で、本実施形態では、裁断後の画像を照合用カメラ３４で撮影して画像情報を取得し、画像照合装置２０に供給する。画像照合装置２０は、画像情報を入力し、画像情報の色情報（ＲＧＢ）から画像特徴量（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）を生成する。なお、図４に示すように、画像が文字４４と顔写真４６を含み、画像の種類毎に文字４４は同一で顔写真４６が異なる場合には、画像特徴量として重要なのは顔写真４６の色情報であるので、この顔写真４６の色情報から画像特徴量を生成する。生成した画像特徴量はサーバコンピュータ３６に格納された対応テーブル１８の基準特徴量と照合され、一致する場合に対応するＩＤを照合結果として出力する。例えば、生成された画像特徴量（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）と図８に示される３つの基準特徴量（ΣＲ１，ΣＧ１，ΣＢ１）、（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２）、（ΣＲ３，ΣＧ３，ΣＢ３）を照合し、生成された画像特徴量（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）が基準特徴量（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２）と分散σの範囲内で一致する場合には、照合結果として基準特徴量（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２）に対応するＩＤ＝「００１２４」を照合結果として出力する。
【００７５】
本実施形態では、裁断後の画像を照合用カメラ３４で撮影することで、当該画像に割り当てられたＩＤを簡易に認識することができ、ＩＤに基づいて当該画像を管理し得る。
【００７６】
なお、本実施形態では、分散σの範囲内で基準特徴量と画像特徴量が一致するか否かを判定してＩＤを特定しているため、複数の基準特徴量同士が分散σ内で重なり合う場合には、ＩＤを一義的に特定することができなくなる。
【００７７】
図１０は、分散σ内で２つの基準特徴量、例えば（ΣＲ１，ΣＧ１，ΣＢ１）と（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２）が重なり合う場合を模式的に示す。このような場合には、画像特徴量によっては照合の結果、基準特徴量（ΣＲ１，ΣＧ１，ΣＢ１）と分散σの範囲内で一致すると同時に、基準特徴量（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２）と分散σの範囲内で一致する場合もあり得、検査対象の画像のＩＤを一義的に特定することができない。
【００７８】
そこで、図１０に示すように２つの基準特徴量が分散σの範囲内で重なる場合には、さらに追加の特徴量を用いて両者を識別してもよい。追加の特徴量は、基準特徴量と同様に色情報から生成され得る。例えば、（ΣＲ１，ΣＧ１，ΣＢ１）と（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２）が重なり合う場合に、それぞれの成分の差分
ΔΣＲ＝｜ΣＲ１−ΣＲ２｜
ΔΣＧ＝｜ΣＧ１−ΣＧ２｜
ΔΣＢ＝｜ΣＢ１−ΣＢ２｜
のうち、最大の差分値が得られる成分を追加の特徴量とする。
【００７９】
具体的には、
（ΣＲ１，ΣＧ１，ΣＢ１）＝（１０，２０，２５）
（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２）＝（１８，２２，２４）
であるとすると、これら２つの基準特徴量のばらつきは、
｛（１０−１８）２＋（２０−２２）２＋（２５−２４）２｝１／２＝８．３
であり、分散σを１０とするとこの範囲内であるため両者は重なることになる。そこで、各成分の差分をとり、
ΔΣＲ＝｜ΣＲ１−ΣＲ２｜＝８
ΔΣＧ＝｜ΣＧ１−ΣＧ２｜＝２
ΔΣＢ＝｜ΣＢ１−ΣＢ２｜＝１
であるから最大の差分は８であり、基準特徴量（ΣＲ１，ΣＧ１，ΣＢ１）については当該最大差分値が得られるＲ成分値のΣＲ１＝１０を追加の特徴量とし、基準特徴量（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２）については当該最大差分値が得られるＲ成分値のΣＲ２＝１８を追加の特徴量とする。
【００８０】
従って、追加の特徴量を基準特徴量に加えると、
（ΣＲ１，ΣＧ１，ΣＢ１）＝（１０，２０，２５，１０）
（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２）＝（１８，２２，２４，１８）
となる。これらは４元ベクトルとして機能するといえ、追加の特徴量を加えた２つの基準特徴量のばらつきは、
｛（１０−１８）２＋（２０−２２）２＋（２５−２４）２＋（１０−１８）２｝１／２＝１１．５
であり、分散σ＝１０を超えることになるので両者は互いに識別され得る。追加の特徴量は、基準特徴量として対応テーブル１８に追加登録される。追加の特徴量は、サーバコンピュータ３６で生成され対応テーブル１８に登録され得る。
【００８１】
図１１は、追加の特徴量が追加された対応テーブル１８を模式的に示す。図８に示す対応テーブル１８と異なり、ＩＤ＝「００１２３」に対応する基準特徴量として（ΣＲ１，ΣＧ１，ΣＢ１）に加えてΔｍａｘ１が追加登録され、ＩＤ＝「００１２４」に対応する基準特徴量として（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２）に加えてΔｍａｘ２が追加登録される。ここで、Δｍａｘ１及びΔｍａｘ２は、最大差分値が得られる成分であり、上記の例ではΔｍａｘ１＝ΣＲ１＝１０、Δｍａｘ２＝ΣＲ２＝１８である。
【００８２】
生成された画像特徴量と対応テーブル１８の基準特徴量を照合した結果、分散σの範囲内で画像特徴量（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）が（ΣＲ１，ΣＧ１，ΣＢ１）及び（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２）と一致する場合、さらに、Δｍａｘ１、Δｍａｘ２を追加して照合する。そして、例えば画像特徴量（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ，ΣＲ）が基準特徴量（ΣＲ１，ΣＧ１，ΣＢ１，Δｍａｘ１）に一致する場合、これに対応するＩＤ＝「００１２３」を照合結果として出力する。
【００８３】
以上の処理をまとめて示すと、以下の通りである。
（１）画像の種類毎に、ΣＲ、ΣＧ、ΣＢを基準特徴量として生成する。画像の種類がＭ個ある場合、Ｍ個の３元ベクトル（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）が生成される。
（２）Ｍ個の３元ベクトル（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）のうちの任意の２つの３元ベクトル（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）を選択し、分散σの範囲内で重なり合うか否かを判定する。
（３）重なり合う場合、２つの３元ベクトルの成分同士の差分を演算し、最も差分値が大きい成分を抽出し、追加特徴量とする。
（４）２つの基準特徴量にそれぞれ追加特徴量を付加し、４元ベクトル（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ，追加特徴量）とする。
（５）画像特徴量と基準特徴量を照合する際に、基準特徴量が４元ベクトルである場合、画像特徴量にも対応する成分を追加特徴量として付加して照合する。
【００８４】
なお、上記の（５）の処理において、画像特徴量に追加特徴量として追加すべき成分の情報は、対応テーブル１８にメタデータとして付加しておく。例えば、図１１においてΔｍａｘ１及びΔｍａｘ２は、Ｒ成分の総和である旨を付加しておく。画像特徴量と基準特徴量を照合する際には、このメタデータを参照することで、画像特徴量の３つの成分から追加特徴量として抽出すべき成分を一義的に特定できる。
【００８５】
このように、本実施形態では、基準特徴量と画像特徴量を照合することで画像のＩＤを特定するが、基準特徴量と画像特徴量を生成する際の画像読取位置は全ての画像において一致している必要がある。たとえ同一画像であっても、画像読取位置が異なれば画像情報が異なり、画像情報の色情報から生成される特徴量も異なってしまうからである。そこで、基準読取装置５０及び照合用カメラ３４で画像を読み取る際に、画像読取位置を同一とするための位置決め手段を設けることが望ましい。このような位置決め手段として、画像に何らかの位置決めマークを付加してもよいが、画像のデザイン性の毀損防止の観点からは、画像内の所定位置を基準とすればよい。
【００８６】
図１２は、インライン画像センサ等の基準読取装置５０で画像を読み取る場合の主方向（主走査方向）とこれに直交する画像送り方向を示す。画像には、種類によらず同一の文字４４と、種類毎に変わる顔写真４６が存在する。また、画像に対して主方向に色パッチ４８が印刷される。この色パッチは、分散σを算出する際に基準読取装置５０及び照合用カメラ３４で読み取られる色パッチである。
【００８７】
図１３は、図１２に示す画像及び色パッチの配置における、画像読取位置を示す。画像に存在する文字４４の位置、例えば文字４４の最初の文字位置を画像読取位置５２（図中＋印で示す）とし、この位置５２との相対的位置関係から読み取るべき画像領域を設定する。例えば、位置５２を基準としてその下部にある一定サイズの領域を読み取るべき画像領域、具体的には顔写真４６の領域として設定する。あるいは、色パッチ４８の位置、例えば色パッチ４８の一番上の特定色パッチの位置を画像読取位置５４（図中＋印で示す）とし、この位置５４との相対的位置関係から読み取るべき画像領域を設定してもよい。
【００８８】
なお、色パッチ４８については、キャビティ効果、すなわち、光源から照射された光が測定対象の色パッチだけでなく、隣接する色パッチでも反射され、隣接する色パッチから光源に戻ってきた光が、さらに反射して測定対象の色パッチに照射されることにより、隣接する色パッチの反射率の影響を受けた反射光が画像センサで受光されてしまうことを排除するために、画像に対して主方向に配置される色パッチ４８は一定の間隔（例えば５ｍｍ以上）をあけて印刷する。
【００８９】
図１４は、本実施形態の全体処理フローチャートを示す。印刷してから商品を配送するまでの一連の流れである。
【００９０】
まず、顧客からＷｅｂ入稿を受けると、これに基づき印刷物を印刷用紙に面付け印刷する（Ｓ１０１）。印刷物は、例えば図３Ｂや図４に示されるように文字４４及び顔写真４６の画像を含む。勿論、画像としてはこれに限定されるものではなく、複数種類の画像が混在する印刷物であれば任意の画像でよい。また、印刷用紙の余白部分に、画像のＩＤを印刷してもよい。
【００９１】
次に、初期設定を行う（Ｓ１０２）。この初期設定では、基準特徴量と画像特徴量を照合する際の分散σを算出する。
【００９２】
次に、登録処理を行う（Ｓ１０３）。この登録処理では、画像から画像情報を取得し、画像情報の色情報から基準特徴量を生成し、ＩＤと関連付けて対応テーブル１８に登録する。
【００９３】
次に、印刷物を裁断し（Ｓ１０４）、裁断後の印刷物を顧客に納品する際に、印刷物の画像を照合用カメラ３４で撮影し（Ｓ１０５）、得られた画像情報を用いて照合処理を実行する（Ｓ１０６）。そして、照合の結果、当該画像の印刷物についてＩＤが特定されると、そのＩＤを用いて印刷物を管理し、ある種類の画像について指示された個数だけ印刷されているか等を確認し、複数の種類毎に印刷物をまとめて梱包する等して顧客に納品する（Ｓ１０７）。
【００９４】
印刷物の納品を受けた顧客側では、例えば当該印刷物を容器として商品を充填し（Ｓ１０８）、出荷先に配送する際に、出荷先と商品を照合するための照合処理を実行する（Ｓ１０９）。この照合処理においても、Ｓ１０５及びＳ１０６と同様に、印刷物の容器を照合用カメラ３４で撮影し、得られた画像情報を用いて照合処理を実行する。そして、ＩＤを特定し、当該ＩＤに基づいて出荷先を表示させ、あるいは伝票を印刷する等して出荷の準備を行い、順次商品を配送する（Ｓ１１０）。
【００９５】
以上のように、本実施形態の照合は、印刷会社において顧客に印刷物を納品する際、及び顧客において当該印刷物を用いて商品を配送する際のいずれにおいても適用され得る。勿論、これら以外にも印刷後の任意タイミングで照合処理を実行し得る。
【００９６】
Ｓ１０６で照合する際のサーバコンピュータと、Ｓ１０９で照合する際のサーバコンピュータは同一でもよく、互いに異なっていてもよい。例えば、Ｓ１０６の照合処理ではサーバコンピュータ３６を用い、Ｓ１０９の照合処理では、サーバコンピュータ３６から対応テーブル１８をネットワーク経由で取得した別のサーバコンピュータとする等である。
【００９７】
図１５は、図１４におけるＳ１０２の初期設定処理の詳細フローチャートを示す。
【００９８】
まず、印刷装置は、印刷物を印刷する際に、分散確認用の色パッチ４８を印刷出力する（Ｓ２０１）。
【００９９】
次に、色パッチ４８を基準読取装置５０で読み取り、その読み値を取得してサーバコンピュータ３６に出力する（Ｓ２０２）。
【０１００】
次に、同じ色パッチ４８を照合用カメラ３４で読み取り、その読み値を取得してサーバコンピュータ３６に出力する（Ｓ２０３）。
【０１０１】
サーバコンピュータ３６は、基準読取装置５０での読み値と、照合用カメラ３４での読み値との間のバラツキを用いて、分散σを算出して保持する（Ｓ２０４）。分散σは、具体的には、基準読取装置５０での読み値を（ΣＲｒｅｆ，ΣＧｒｅｆ，ΣＢｒｅｆ）、照合用カメラ３４での読み値を（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）とすると、
分散σ＝｛（ΣＲｒｅｆ−ΣＲ）２＋（ΣＧｒｅｆ−ΣＧ）２＋（ΣＢｒｅｆ−ΣＢ）２｝１／２
で算出される。この分散σは、基準特徴量と画像特徴量を照合する際に用いられる。また、基準特徴量同士が互いに重なり合うか否かの判定の際に用いられる。
【０１０２】
図１６は、図１４におけるＳ１０３の登録処理の詳細フローチャートを示す。
【０１０３】
まず、面付け印刷の１ロット分の印刷物を印刷装置に組み込まれたインライン画像センサ等の基準読取装置５０で読み取る（Ｓ３０１）。今、１ロットには図３Ｂで示すようにｎ＝６個の画像が含まれているものとする。
【０１０４】
次に、１ロット分のバリアブル部分、つまり種類毎に異なる画像部分をｎ＝６個抽出する（Ｓ３０２）。バリアブル部分は、例えば図４における顔写真４６の部分である。
【０１０５】
次に、バリアブル部分の色情報から、ΣＲＧＢ、すなわち、ΣＲ，ΣＧ，ΣＢを基準特徴量として生成し、１ロットの印刷物のＩＤと関連付けて対応テーブル１８に登録する（Ｓ３０３）。具体的には、１ロット分のｎ＝６個のバリアブル部分のΣＲ，ΣＧ，ΣＢを算出した後、これをｎ＝６で除算して、画像１個当たりの基準特徴量としてΣＲ，ΣＧ，ΣＢを生成する。
【０１０６】
Ｓ３０１〜Ｓ３０３の処理をジョブ終了まで繰り返し実行し、複数種類の画像についてそのＩＤと基準特徴量とを関連付けて対応テーブル１８に登録する（Ｓ３０４）。
【０１０７】
次に、複数の基準特徴量が互いに分散σ内で一致するか否かを判定する（Ｓ３０５）。例えば、基準特徴量として、
基準特徴量１＝（ΣＲ１，ΣＧ１，ΣＢ１）
基準特徴量２＝（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２）
基準特徴量３＝（ΣＲ３，ΣＧ３，ΣＢ３）
の３つが登録されている場合、基準特徴量１と基準特徴量２、基準特徴量２と基準特徴量３、基準特徴量１と基準特徴量３がそれぞれ分散σ内で一致するか否かを判定する。分散σは図１５のＳ２０４で算出された値が用いられる。そして、
｛（ΣＲ１−ΣＲ２）２＋（ΣＧ１−ΣＧ２）２＋（ΣＢ１−ΣＢ２）２｝１／２  ＞σ
であれば、基準特徴量１と基準特徴量２は分散σ内で一致しないと判定される。また、
｛（ΣＲ２−ΣＲ３）２＋（ΣＧ２−ΣＧ３）２＋（ΣＢ２−ΣＢ３）２｝１／２  ≦σ
であれば、基準特徴量２と基準特徴量３は分散σ内で一致すると判定される。
【０１０８】
全ての基準特徴量が分散σ内で一致しない場合（Ｓ３０５でＮＯ）、登録処理を終了する。他方で、いずれか２つの基準特徴量が分散σ内で一致する場合（Ｓ３０５でＹＥＳ）、その２つの基準特徴量の成分のうち、最大差分値が得られる成分のΣを基準特徴量に追加して対応テーブル１８に再登録する（Ｓ３０６）。上記の例に則して説明すると、基準特徴量２と基準特徴量３は分散σ内で一致するので、次に最大差分値が得られる成分を抽出する。例えば、
｜ΣＲ２−ΣＲ３｜＜｜ΣＧ２−ΣＧ３｜＜｜ΣＢ２−ΣＢ３｜
であれば、最大差分値が得られる成分は基準特徴量２のΣＢ２、及び基準特徴量３のΣＢ３であるため、これらを追加の特徴量としてそれぞれの基準特徴量に追加し、
基準特徴量２＝（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２，ΣＢ２）
基準特徴量３＝（ΣＲ３，ΣＧ３，ΣＢ３，ΣＢ３）
とする。
【０１０９】
なお、基準特徴量１については、他の基準特徴量と分散σ内で一致しないのであれば、
基準特徴量１＝（ΣＲ１，ΣＧ１，ΣＢ１）
のまま維持される。すなわち、基準特徴量としては、成分が３つの３元ベクトルと、成分が４つの４元ベクトルが混在し得る。
【０１１０】
図１７は、図１４におけるＳ１０６（あるいはＳ１０９）の照合処理の詳細フローチャートを示す。
【０１１１】
まず、裁断後の印刷物を照合用カメラ３４で撮影して画像を読み取り、バリアブル部分の色情報から画像特徴量を生成する（Ｓ４０１）。
【０１１２】
次に、生成された画像特徴量と、対応テーブル１８に登録された基準特徴量を照合し、分散σの範囲内で一致する基準特徴量に対応するＩＤを取得する（Ｓ４０２）。具体的な照合手順は以下の通りである。
【０１１３】
第１ステップとして、生成された画像特徴量を（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）とし、対応テーブル１８に登録された基準特徴量の３つの成分を照合する。例えば、登録された基準特徴量を
基準特徴量１＝（ΣＲ１，ΣＧ１，ΣＢ１）
基準特徴量２＝（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２，ΣＢ２）
基準特徴量３＝（ΣＲ３，ΣＧ３，ΣＢ３，ΣＢ３）
とすると、画像特徴量を（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）と
基準特徴量１＝（ΣＲ１，ΣＧ１，ΣＢ１）
基準特徴量２＝（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２）
基準特徴量３＝（ΣＲ３，ΣＧ３，ΣＢ３）
を照合する。そして、画像特徴量がいずれか１つの基準特徴量と分散σ内で一致する場合には、照合を終了する。他方で、画像特徴量が基準特徴量２及び基準特徴量３と分散σ内で一致する場合には、さらに第２ステップに移行する。
【０１１４】
第２ステップでは、生成された画像特徴量として、照合すべき基準特徴量との次元数を整合させるべく、画像特徴量を（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ，ΣＢ）として、これと
基準特徴量２＝（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２，ΣＢ２）
基準特徴量３＝（ΣＲ３，ΣＧ３，ΣＢ３，ΣＢ３）
を照合する。そして、画像特徴量がいずれか１つの基準特徴量と分散σ内で一致する場合に、照合を終了する。
【０１１５】
第１ステップ、あるいは第２ステップで照合を終了した後、取得したＩＤを出力する（Ｓ４０３）。
【０１１６】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。以下、変形例について説明する。
【０１１７】
＜変形例１＞
実施形態では、画像を基準読取装置５０で読み取って基準特徴量を生成しているが、当該画像を印刷する際の印刷データであるＣＭＹＫデータを用いて基準特徴量を生成してもよい。
【０１１８】
図１８は、この場合の処理フローチャートを示す。
【０１１９】
まず、１ロット分のバリアブル部分のＣＭＹＫデータを取得する（Ｓ５０１）。
【０１２０】
次に、取得したバリアブル部分のＣＭＹＫデータをＲＧＢデータに変換する（Ｓ５０２）。すなわち、Ｃ（シアン）成分値、Ｍ（マゼンタ）成分値、Ｙ（イエロー）成分値、Ｋ（ブラック）成分値をＲ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値に変換する。この変換は、ＣＭＹＫとＲＧＢの変換テーブルを用いて実行される。そして、バリアブル部分のΣＲＧＢを基準特徴量としてＩＤと関連付けて対応テーブル１８に登録する（Ｓ５０３）。具体的には、１ロット分のｎ＝６個のバリアブル部分のΣＲ，ΣＧ，ΣＢを算出した後、これをｎ＝６で除算して、画像１個当たりの基準特徴量としてΣＲ，ΣＧ，ΣＢを生成する。そして、Ｓ５０１〜Ｓ５０３の処理をジョブ終了まで繰り返し実行し、複数種類の画像についてそのＩＤと基準特徴量とを関連付けて対応テーブル１８に登録する（Ｓ５０４）。
【０１２１】
以降の処理は、図１６におけるＳ３０５〜Ｓ３０６の処理と同様であり、複数の基準特徴量が互いに分散σ内で一致するか否かを判定する（Ｓ５０５）。例えば、基準特徴量として、
基準特徴量１＝（ΣＲ１，ΣＧ１，ΣＢ１）
基準特徴量２＝（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２）
基準特徴量３＝（ΣＲ３，ΣＧ３，ΣＢ３）
の３つが登録されている場合、基準特徴量１と基準特徴量２、基準特徴量２と基準特徴量３、基準特徴量１と基準特徴量３がそれぞれ分散σ内で一致するか否かを判定する。分散σは図１５のＳ２０４で算出された値が用いられる。そして、
｛（ΣＲ１−ΣＲ２）２＋（ΣＧ１−ΣＧ２）２＋（ΣＢ１−ΣＢ２）２｝１／２  ＞σ
であれば、基準特徴量１と基準特徴量２は分散σ内で一致しないと判定される。また、
｛（ΣＲ２−ΣＲ３）２＋（ΣＧ２−ΣＧ３）２＋（ΣＢ２−ΣＢ３）２｝１／２  ≦σ
であれば、基準特徴量２と基準特徴量３は分散σ内で一致すると判定される。
【０１２２】
全ての基準特徴量が分散σ内で一致しない場合（Ｓ５０５でＮＯ）、登録処理を終了する。他方で、いずれか２つの基準特徴量が分散σ内で一致する場合（Ｓ５０５でＹＥＳ）、その２つの基準特徴量の成分のうち、最大差分値が得られる成分のΣを基準特徴量に追加して対応テーブル１８に再登録する（Ｓ５０６）。上記の例に則して説明すると、基準特徴量２と基準特徴量３は分散σ内で一致するので、次に最大差分値が得られる成分を抽出する。例えば、
｜ΣＲ２−ΣＲ３｜＜｜ΣＧ２−ΣＧ３｜＜｜ΣＢ２−ΣＢ３｜
であれば、最大差分値が得られる成分は基準特徴量２のΣＢ２、及び基準特徴量３のΣＢ３であるため、これらを追加の特徴量としてそれぞれの基準特徴量に追加し、
基準特徴量２＝（ΣＲ２，ΣＧ２，ΣＢ２，ΣＢ２）
基準特徴量３＝（ΣＲ３，ΣＧ３，ΣＢ３，ΣＢ３）
とする。
【０１２３】
なお、Ｓ５０１及びＳ５０２の処理は、印刷装置からのＣＭＹＫデータを取得したサーバコンピュータ３６にて実行してもよく、印刷装置に組み込まれた画像処理ユニットが実行してサーバコンピュータ３６に出力してもよい。
【０１２４】
また、ＣＭＹＫデータから変換されたＲＧＢを用いて生成された基準特徴量と、基準読取装置５０で画像情報を読み取って生成された基準特徴量に基づいて、最終的な基準特徴量を生成してもよい。例えば、ＣＭＹＫデータから変換されたＲＧＢを用いて生成された基準特徴量と、基準読取装置５０で画像情報を読み取って生成された基準特徴量との平均値を算出して最終的な基準特徴量とする等である。
【０１２５】
＜変形例２＞
実施形態では、基準特徴量として、
基準特徴量＝（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）
としているが、基準特徴量として、これら３つの成分の比率としてもよい。すなわち、
基準特徴量＝ΣＲ：ΣＧ：ΣＢ
としてもよい。ＩＤはこの比率としても基準特徴量と関連付けて対応テーブル１８に登録される。
【０１２６】
図１９は、この変形例においてサーバコンピュータ３６に記憶されるＩＤと基準特徴量の対応テーブル１８を模式的に示す。ＩＤは画像の種類毎に割り当てられており、基準特徴量も画像の種類毎に生成される。従って、ＩＤと基準特徴量は１：１に対応付けられる。例えば、
ＩＤ＝「００１２３」と基準特徴量ΣＲ１：ΣＧ１：ΣＢ１
ＩＤ＝「００１２４」と基準特徴量ΣＲ２：ΣＧ２：ΣＢ２
ＩＤ＝「００１２５」と基準特徴量ΣＲ３：ΣＧ３：ΣＢ３
・・・
と対応付けられる。
【０１２７】
基準特徴量として比率を用いる場合、画像特徴量もこれに応じて比率が生成されて基準特徴量と照合される。従って、生成された画像特徴量と基準特徴量は、たとえΣＲ、ΣＧ、ΣＢの個々の値が異なっていても、これらの成分の比率が同一であれば同一とみなされる。具体的には、基準特徴量が
基準特徴量＝５０：５０：５０
であり、画像特徴量が
画像特徴量＝６０：６０：６０
であれば、両者は同一と判定される。
【０１２８】
なお、基準特徴量及び画像特徴量として比率を用いる場合においても、比率が分散σの範囲内で一致する場合には両者は同一とみなしてもよい。例えば、分散σ＝２として、
基準特徴量＝５０：５０：５０
であり、画像特徴量が
画像特徴量＝５９：６２：６０
であれば、両者は同一と判定される。
【０１２９】
＜変形例３＞
実施形態では、基準特徴量として、
基準特徴量＝（ΣＲ，ΣＧ，ΣＢ）
としているが、基準特徴量及び画像特徴量として、Ｒ成分値としてのΣＲ，Ｇ成分値としてのΣＧ，Ｂ成分値としてのΣＢのうちの少なくともいずれか２つを用いて生成してもよい。例えば、Ｒ成分値としてのΣＲとＧ成分値としてのΣＧを用いて
基準特徴量＝（ΣＲ，ΣＧ）としてもよい。
【０１３０】
図２０は、この場合の特徴量を模式的に示す。特徴量は、ΣＲとΣＧを成分とする２元ベクトルとして規定される。画像特徴量についても同様である。
【０１３１】
さらに、基準特徴量及び画像特徴量として、Ｒ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値の少なくともいずれか２つを変数とする任意の関数として生成してもよく、例えばΣＲとΣＧの平均値、ΣＲ２とΣＢ２、ＬｏｇＧとＬｏｇＢの平均値等を用い得る。
【０１３２】
＜変形例４＞
実施形態では、Ｒ成分値としてΣＲ、Ｇ成分値としてΣＧ、Ｂ成分値としてΣＢを用いているが、Ｒ成分値としては、画像を構成する複数のＲ画素値の総和以外にも何らかの統計値であってもよい。Ｇ成分値、Ｂ成分値についても同様である。画像を色情報で識別するための任意の統計処理が用いられ得る。
【０１３３】
＜変形例５＞
実施形態では、図１３に示すように複数種類の画像で共通の文字４４あるいは色パッチ４８を位置決めの基準として画像を読み取っているが、画像の輪郭が明瞭であれば当該輪郭を位置決めの基準としてもよく、あるいは画像のデザイン性を毀損しない程度のターゲットあるいはマークを印刷用紙に印刷して画像との相対的位置関係を規定してもよい。例えば、画像の４隅に小さくターゲットを印刷する等である。文字４４は、画像との相対的位置関係が固定されたターゲットの一例とみなし得る。
【符号の説明】
【０１３４】
１０  画像入力部、１２  画像特徴量生成部、１４  照合部、１６  記憶部、  １８  対応テーブル、２０  画像照合装置、３６  サーバコンピュータ。
【図１】
2020038430.tif 000003
【図２】
2020038430.tif 000004
【図３Ａ】
2020038430.tif 000005
【図３Ｂ】
2020038430.tif 000006
【図４】
2020038430.tif 000007
【図５】
2020038430.tif 000008
【図６】
2020038430.tif 000009
【図７】
2020038430.tif 000010
【図８】
2020038430.tif 000011
【図９】
2020038430.tif 000012
【図１０】
2020038430.tif 000013
【図１１】
2020038430.tif 000014
【図１２】
2020038430.tif 000015
【図１３】
2020038430.tif 000016
【図１４】
2020038430.tif 000017
【図１５】
2020038430.tif 000018
【図１６】
2020038430.tif 000019
【図１７】
2020038430.tif 000020
【図１８】
2020038430.tif 000021
【図１９】
2020038430.tif 000022
【図２０】
2020038430.tif 000023