(57)【要約】【課題】複数の物体が計測エリアに位置する場合でも、高い精度で物体の同定を行うことができる物体同定装置および物体同定方法を提供すること。【解決手段】物体同定装置４００は、同一の計測エリア内において、カメラ２００によって位置を検出された第１の物体とＲＦＩＤリーダ３００によって位置を検出された第２の物体との同定を行う装置であって、第１の物体の位置と第２の物体の位置との間の関係と、第１の物体の位置に対応する位置誤差の分布によって規定される誤差界と、第２の物体の位置に対応する位置誤差の分布によって規定される誤差界と、の間の関係と、に基づいて、第１の物体と第２の物体との間の関連度を求める関連度判定部４２０と、関連度が高いとき、第１の物体と第２の物体とが同一であると判定する同定判定部４３１とを有する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一の計測エリア内において、第１のセンサによって位置を検出された第１の物体と、同時刻に第２のセンサによって位置を検出された第２の物体との同定を行う物体同定装置であって、
前記第１の物体の位置と前記第２の物体の位置との間の関係と、前記第１の物体の位置に対応する位置誤差の分布によって規定される誤差界と、前記第２の物体の位置に対応する位置誤差の分布によって規定される誤差界と、の間の関係とに基づいて、前記第１の物体と前記第２の物体との間の関連度を求める関連度判定部と、
前記関連度が高いとき、前記第１の物体と前記第２の物体とが同一であると判定する同定判定部と、
を有する物体同定装置。
【請求項２】
前記関連度判定部は、
前記第１の物体の位置と前記第２の物体の位置との間の距離と、前記第１の物体の位置の誤差界と前記第２の物体の位置の誤差界とが重なる部分の大きさまたは比率と、に基づいて、前記関連度を求める、
請求項１記載の物体同定装置。
【請求項３】
前記関連度判定部は、
前記距離に第１の重みを乗じた値と、前記大きさに第２の重みを乗じた値とを加算した値から、前記関連度を求める、
請求項２記載の物体同定装置。
【請求項４】
前記第１の重みおよび前記第２の重みは、前記第１の物体の位置の誤差界と前記第２の物体の位置の誤差界との位置関係に応じた値である、
請求項３記載の物体同定装置。
【請求項５】
前記位置関係は、一方の誤差界が他方の誤差界を包含しているか否か、および、一方の誤差界が他方の誤差界と交差しているか否か、を含む、
請求項４記載の物体同定装置。
【請求項６】
前記第１の重みおよび前記第２の重みは、前記第２の物体が複数存在するとき、前記位置関係の組み合わせパターンに応じた値である、
請求項５記載の物体同定装置。
【請求項７】
前記同定判定部は、
前記第２の物体が複数存在するとき、前記関連度が最も高い前記第２の物体を前記第１の物体と同一であると判定する、
請求項６記載の物体同定装置。
【請求項８】
前記同定判定部によって同一であると判定された前記第１の物体および前記第２の物体のそれぞれの軌跡の関係に基づいて、前記同定判定部による判定結果を検証する同定結果判定部、を更に有する、
請求項７記載の物体同定装置。
【請求項９】
前記軌跡の関係に基づいて、前記第１の重みおよび前記第２の重みを修正する重みデータ学習部、を更に有する、
請求項８記載の物体同定装置。
【請求項１０】
前記同定結果判定部は、
前記検証結果に基づいて、前記同定判定部による判定結果の信頼度を判定し、
前記同定判定部による判定結果と、前記同定結果判定部による判定結果と、を出力する出力部、を更に有する、
請求項９記載の物体同定装置。
【請求項１１】
前記同定結果判定部は、
前記同定判定部による判定結果が正しいことが検証された回数に基づいて、前記同定判定部による判定結果の信頼度を判定する、
請求項１０記載の物体同定装置。
【請求項１２】
前記出力部は、
前記第１の物体の軌跡と、前記第２の物体の軌跡と、前記第１の物体の軌跡と前記第２の物体の軌跡との対応関係と、を出力する、
請求項１０記載の物体同定装置。
【請求項１３】
前記出力部は、前記第１の物体の軌跡と、前記第２の物体の軌跡と、前記第１の物体の軌跡と前記第２の物体の軌跡との対応関係と、を図示する画像を出力し、
前記対応関係は、前記軌跡の色、形状、点滅、および連結線の少なくとも１つにより示される、
請求項１２記載の物体同定装置。
【請求項１４】
同一の計測エリア内において、第１のセンサによって検出された第１の物体の位置と、同時刻に第２のセンサによって検出された第２の物体の位置と、を入力するステップと、
前記第１の物体の位置と前記第２の物体の位置との間の関係と、前記第１の物体の位置に対応する位置誤差の分布によって規定される誤差界と、前記第２の物体の位置に対応する位置誤差の分布によって規定される誤差界と、の間の関係と、に基づいて、前記第１の物体と前記第２の物体との間の関連度を求めるステップと、
前記関連度が高いとき、前記第１の物体と前記第２の物体とが同一であると判定するステップと、を有する、
物体同定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のセンサにおいて個別に位置を検出された物体の同定を行う物体同定装置および物体同定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
センサを用いて物体の位置や軌跡を計測することは、様々な分野で行われている。更に、複数のセンサを併用することによって位置や軌跡の計測精度の向上を図ることが、従来行われている（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１記載の技術は、監視カメラの画像を解析することによって計測した物体の位置と、ＩＣ（integrated circuit）タグリーダによって計測した物体の位置とを統合するものである。具体的には、特許文献１記載の技術は、計測された２つの位置の間の距離と各センサに固有の誤差情報とに基づいて、計測された２つの位置が同一の物体に対応するものである確率を算出する。そして、特許文献１記載の技術は、算出した確率が高いとき、位置を計測された物体が同一であると判定し、２つの位置を統合した位置を計測結果として採用する。これにより、各センサの検出誤差を吸収し、物体の位置の計測精度を向上させることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−３１９５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１記載の技術では、複数の物体が計測エリアに位置する場合に、同定の精度が低くなる可能性がある。
【０００６】
理由は以下の通りである。一方のセンサによって計測された１つの位置に対して、他方のセンサによって計測された複数の位置が統合の候補となったときには、一方のセンサによって計測された位置に最も近い位置が常に統合の対象となる。ところが、各センサの観測データは、実際にどの程度の誤差が発生しているかは不定であるため、距離の大小が同一の物体に対応する確率の大小に必ずしも一致しない。したがって、複数の物体が計測エリアに位置する場合には、誤った組み合わせで位置の統合が行われ、誤った同定結果となる可能性が高くなる。
【０００７】
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、複数の物体が計測エリアに位置する場合でも、高い精度で物体の同定を行うことができる物体同定装置および物体同定方法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】
【０００８】
本発明の物体同定装置は、同一の計測エリア内において、第１のセンサによって位置を検出された第１の物体と、同時刻に第２のセンサによって位置を検出された第２の物体との同定を行う物体同定装置であって、前記第１の物体の位置と前記第２の物体の位置との間の関係と、前記第１の物体の位置に対応する位置誤差の分布によって規定される誤差界と、前記第２の物体の位置に対応する位置誤差の分布によって規定される誤差界と、の間の関係とに基づいて、前記第１の物体と前記第２の物体との間の関連度を求める関連度判定部と、前記関連度が高いとき、前記第１の物体と前記第２の物体とが同一であると判定する同定判定部とを有する。
【０００９】
本発明の物体同定方法は、同一の計測エリア内において、第１のセンサによって検出された第１の物体の位置と、同時刻に第２のセンサによって検出された第２の物体の位置と、を入力するステップと、前記第１の物体の位置と前記第２の物体の位置との間の関係と、前記第１の物体の位置に対応する位置誤差の分布によって規定される誤差界と、前記第２の物体の位置に対応する位置誤差の分布によって規定される誤差界と、の間の関係と、に基づいて、前記第１の物体と前記第２の物体との間の関連度を求めるステップと、前記関連度が高いとき、前記第１の物体と前記第２の物体とが同一であると判定するステップとを有する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、複数の物体が計測エリアに位置する場合でも、高い精度で物体の同定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１に係る物体同定装置を含む移動体追跡システムの構成を示すシステム構成図
【図２】本実施の形態１における重複領域を説明するための図
【図３】本実施の形態１に係る物体同定装置の構成を示すブロック図
【図４】本実施の形態１における誤差円データの内容の一例を示す図
【図５】本実施の形態１におけるパターンデータの内容の一例を示す図
【図６】本実施の形態１における３つの重なりパターンを説明するための図
【図７】本実施の形態１における重みデータの内容の一例を示す図
【図８】本実施の形態１に係る物体同定装置の動作を示すフローチャート
【図９】本実施の形態１における観測データの構成の一例を示す図
【図１０】本実施の形態１におけるパターン関係情報の構成の一例を示す図
【図１１】本実施の形態１におけるパターン情報の構成の一例を示す図
【図１２】本実施の形態１における同定出力情報の構成の一例を示す図
【図１３】本実施の形態１における同定出力情報の内容の一例を示す図
【図１４】本実施の形態１における追跡結果表示画面の一例を示す図
【図１５】本実施の形態１における誤差円の配置の状態の第１の例を示す図
【図１６】本実施の形態１における誤差円の配置の状態の第２の例を示す図
【図１７】本実施の形態１における誤差円の配置の状態の第３の例を示す図
【図１８】本実施の形態１におけるパターンファイルの分類の一例を示す図
【図１９】本実施の形態１における判定対象点が３つの場合の重なりパターンを説明するための図
【図２０】本実施の形態１における判定対象点が３つの場合のパターンデータの内容の一例を示す図
【図２１】本実施の形態１における判定対象点が３つの場合の同定手法を説明するための第１の図
【図２２】本実施の形態１における判定対象点が３つの場合の同定手法を説明するための第２の図
【図２３】本実施の形態１における判定対象点が３つの場合の同定手法を説明するための第３の図
【図２４】本発明の実施の形態２に係る物体同定装置の構成を示すブロック図
【図２５】本実施の形態２に係る物体同定装置の動作の一例を示すフローチャート
【図２６】本実施の形態２における同定結果判定処理の一例を示すフローチャート
【図２７】本実施の形態２におけるカメラ観測点の速度ベクトル差を説明するための第１の図
【図２８】本実施の形態２におけるカメラ観測点の速度ベクトル差を説明するための第２の図
【図２９】本実施の形態２における追跡結果表示画面の一例を示す図
【図３０】本実施の形態２における追跡結果表示画面の他の例を示す図
【図３１】本実施の形態２における重みデータ学習処理の一例を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の各実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１３】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る物体同定装置を含む移動体追跡システムの構成を示すシステム構成図である。本発明の実施の形態は、カメラとＲＦＩＤ（radio frequency identification）リーダとを併用して、人物の移動軌跡を検出する移動体追跡システムに適用した例で説明する。
【００１４】
図１において、移動体追跡システム１００は、カメラ２００、ＲＦＩＤリーダ３００、および物体同定装置４００を有する。カメラ２００およびＲＦＩＤリーダ３００（以下、適宜「センサ」と総称する）は、物体同定装置４００に接続されている。カメラ２００の撮影エリア２００ａの一部と、ＲＦＩＤリーダ３００の無線通信エリア３００ａの一部とは、重複している。以下、この重複エリアを計測エリア５１０という。本実施の形態では、説明の簡便化のため、計測エリア５１０の床面に沿った２次元空間における軌跡についての計測のみを行うものとする。また、計測エリア５１０を通過する各人物は、ＲＦＩＤリーダ３００に対応したＩＣタグをそれぞれ所持しているものとする。
【００１５】
カメラ２００は、撮影画像の画像解析により、計測エリア５１０を通過する人物の位置を検出する。ＲＦＩＤリーダ３００は、ＩＣタグからの識別情報の受信により、計測エリア５１０を通過する人物の位置を検出する。カメラ２００およびＲＦＩＤリーダ３００は、所定のサンプリング間隔で、同期して人物の位置の検出を行う。
【００１６】
但し、カメラ２００およびＲＦＩＤリーダ３００は、それぞれ検出誤差を有する。そこで、物体同定装置４００は、カメラ２００による位置検出結果とＲＦＩＤリーダ３００による位置検出結果とを統合して、計測結果として表示する。
【００１７】
ところが、例えば図１に示すように、第１の人物５２０と第２の人物５３０が計測エリア５１０内で接近したとする。従来のように距離のみに基づいて人物の同定を行う場合、接近した領域では、上述の通り、検出された位置が第１の人物５２０と第２の人物５３０とのいずれの位置であるかを判定することが困難である。誤った判定が行われると、例えば、カメラ２００によって検出された第１の人物５２０の位置と、ＲＦＩＤリーダ３００によって検出された第２の人物５３０の位置とが、誤って対応付けられてしまう。
【００１８】
ここで、本発明の概要について説明する。
【００１９】
本発明の物体同定装置４００は、距離だけでなく、カメラ観測点の位置の誤差範囲とＲＦＩＤ観測点の位置の誤差範囲との配置関係に基づいて、人物の同定を行う。ここで、「カメラ観測点」とは、各時刻においてカメラ２００によって検出された人物であり、「ＲＦＩＤ観測点」とは、各時刻においてＲＦＩＤリーダ３００によって検出された人物である。
【００２０】
より具体的には、物体同定装置４００は、カメラ観測点の位置であるカメラ検出位置と、ＲＦＩＤ観測点の位置であるＲＦＩＤ検出位置との間の距離を求める。また、物体同定装置４００は、カメラ検出位置の誤差円であるカメラ誤差円と、ＲＦＩＤ検出位置の誤差円であるＲＦＩＤ誤差円とが重なる部分の大きさを求める。次に、物体同定装置４００は、カメラ検出位置とＲＦＩＤ検出位置との間の距離と、カメラ誤差円とＲＦＩＤ誤差円とが重なる部分の大きさとに基づいて、各カメラ観測点と各ＲＦＩＤ観測点との間の関連度を求める。そして、物体同定装置４００は、各カメラ観測点に対して、関連度が最も高いＲＦＩＤ観測点を、そのカメラ観測点と同一の人物に対応している（以下、単に「対応している」という）と判定する。
【００２１】
ここで、誤差円とは、計測エリア５１０の床面に沿った２次元空間における円形状の誤差界であり、検出位置に対応する位置誤差情報の分布によって規定される円である。誤差円は、例えば５０％以上の存在確率となる範囲を示す円である。すなわち、誤差円で規定される領域は、人物の実際の位置である可能性が高い点の集合である。位置誤差の分布は、分散共分散行列で記述することが可能である。また、関連度とは、カメラ観測点とＲＦＩＤ観測点とが対応していることの確からしさを示す指標である。
【００２２】
ここで、誤差円に基づいて関連度を求めることの利点について説明する。
【００２３】
あるカメラ検出位置に対応するカメラ誤差円と、あるＲＦＩＤ検出位置に対応するＲＦＩＤ誤差円とが重なる場合を考える。カメラ誤差円とＲＦＩＤ誤差円とが重なった領域（以下「重複領域」という）において検出されたカメラ観測点とＲＦＩＤ観測点とは、同一の物体についての観測結果である可能性が高い。また、この可能性は、重複領域の面積あるいは重なりの割合が大きければ大きいほど高いといえる。
【００２４】
図２は、誤差円の重複領域を説明するための図である。
【００２５】
図２に示す例では、あるカメラ検出位置ＰＣに対応するカメラ誤差円ＳＣに、第１のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ１に対応する第１のＲＦＩＤ誤差円ＳＲ１と、第２のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ２に対応する第２のＲＦＩＤ誤差円ＳＲ２とが重複している。
【００２６】
ここで、第１の位置距離ｄ１は、カメラ検出位置ＰＣと第１のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ１との間の距離（以下「位置距離」という）を示す。また、第２の位置距離ｄ２は、カメラ検出位置ＰＣと第２のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ２との間の位置距離を示す。また、第２の重複面積ｓ２は、カメラ誤差円ＳＣと第２のＲＦＩＤ誤差円ＳＲ２との間の重複領域の大きさ（以下「重複面積」という）を示す。また、第１の重複面積ｓ１は、カメラ誤差円ＳＣと第１のＲＦＩＤ誤差円ＳＲ１との間の重複面積を示す。
【００２７】
図２の例では、第１の位置距離ｄ１の方が第２の位置距離ｄ２よりも小さい。したがって、例えば特許文献１記載の技術によれば、位置距離の小さい第１のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ１で検出された物体が、カメラ検出位置ＰＣで検出された物体と対応していると判定される。
【００２８】
ところが、図２の例では、第２の重複面積ｓ２の方が第１の重複面積ｓ１よりも大きい。この場合、第２のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ２で検出された物体がカメラ検出位置ＰＣで検出された物体と対応している可能性を、無視すべきではない。
【００２９】
一方で、同一物体の判定は、位置距離が大きければ大きいほど、同一の物体の検出結果である可能性がより低くなる傾向があることも事実である。
【００３０】
そこで、物体同定装置４００は、位置距離と重複面積との両方を考慮して物体の同定を行うことにより、同定判定の高精度化を図る。
【００３１】
このような移動体追跡システム１００によれば、複数の人物が計測エリア５１０に存在する場合でも、各時刻における人物の同定および軌跡追跡を、高精度に行うことができる。
【００３２】
次に、物体同定装置４００の構成について説明する。以下、検出の対象となる人物を、適宜「物体」という。
【００３３】
図３は、物体同定装置４００の構成を示すブロック図である。ここでは、カメラ２００およびＲＦＩＤリーダ３００についても、センシング部１５０として併せて図示する。
【００３４】
図３において、物体同定装置４００は、観測データ蓄積部４０５、参照データ格納部４１０、関連度判定部４２０、および同定判定出力部４３０を有する。
【００３５】
センシング部１５０は、カメラ２００およびＲＦＩＤリーダ３００において、所定のサンプリング間隔で各物体の位置を検出する。そして、センシング部１５０は、各物体のカメラ検出位置およびＲＦＩＤ検出位置を含む観測データを、観測データ蓄積部４０５へ出力する。観測データの詳細については後述する。
【００３６】
観測データ蓄積部４０５は、センシング部１５０から入力される観測データを蓄積する。観測データ蓄積部４０５が蓄積する観測データは、関連度判定部４２０および同定判定出力部４３０からアクセス可能となっている。
【００３７】
参照データ格納部４１０は、関連度判定部４２０が関連度の算出を行うために必要な各種データを予め格納する。参照データ格納部４１０は、パターンデータベース格納部（以下「パターンＤＢ格納部」という）４１１および設定部４１２を有する。
【００３８】
パターンＤＢ格納部４１１は、誤差円データ、パターンデータ、および重みデータを格納する。誤差円データは、センシング部１５０の各センサの誤差円（ここではカメラ誤差円およびＲＦＩＤ誤差円）のデータである。パターンデータは、カメラ誤差円とＲＦＩＤ誤差円との重なり方のパターンを分類するデータである。重みデータは、パターンデータの分類における誤差円の重なり方のパターンの種別（以下「パターン種別」という）毎に設定された、関連度の算出に用いられる重みのデータである。
【００３９】
パターンＤＢ格納部４１１が格納する誤差円データ、パターンデータ、および重みデータは、関連度判定部４２０からアクセス可能となっている。誤差円データ、パターンデータ、および重みデータの詳細については後述する。
【００４０】
設定部４１２は、オペレータから、キーボードやマウス等の入力装置を介して、パターンＤＢ格納部４１１に格納される各種データに対する操作を受け付ける。
【００４１】
関連度判定部４２０は、観測データ蓄積部４０５に蓄積された観測データから、パターンＤＢ格納部４１１に格納された各種データを用いて、カメラ検出位置とＲＦＩＤ検出位置との間の関連度を求める。関連度判定部４２０は、パターン関係判定部４２１、パターンマッチング部４２２、および関連度算出部４２３を有する。
【００４２】
パターン関係判定部４２１は、観測データ蓄積部４０５に蓄積された観測データから、パターンＤＢ格納部４１１に格納された誤差円データを用いて、カメラ検出位置毎のカメラ誤差円と、ＲＦＩＤ検出位置毎のＲＦＩＤ誤差円とを求める。
【００４３】
より具体的には、パターン関係判定部４２１は、カメラ検出位置毎に、そのカメラ検出位置と同時刻に検出されたＲＦＩＤ検出位置のうち、位置距離が小さい２つを、関連度判定の対象（以下「判定対象点」という）として抽出する。そして、パターン関係判定部４２１は、カメラ検出位置に対応するカメラ誤差円と、２つの判定対象点に対応するＲＦＩＤ誤差円とを、誤差円データから取得する。
【００４４】
また、パターン関係判定部４２１は、観測データおよび３つの誤差円に基づいて、重なりパターン、位置差、および面積差を求め、更に、パターンＤＢ格納部４１１に格納されたパターンデータを用いて、パターン種別を求める。そして、パターン関係判定部４２１は、カメラ観測点の対象ＩＤに、誤差円およびパターン種別を対応付けたパターン関係情報を、パターンマッチング部４２２へ出力する。ここで、対象ＩＤとは、センサ毎および検出時刻毎に検出された対象に付与される識別情報である。パターン関係情報の詳細については後述する。
【００４５】
なお、パターン関係判定部４２１は、カメラ観測点のそれぞれについてパターン関係情報を生成する。したがって、パターン関係判定部４２１は、図１に示す例のように、２つの物体が計測エリア５１０内に位置する場合には、サンプリング時刻毎に、パターン関係情報を２つずつ出力する。
【００４６】
パターンマッチング部４２２は、パターン関係判定部４２１から入力されるパターン関係情報に基づいて、パターンＤＢ格納部４１１の重みデータを用いて、位置重みおよび面積重みを得る。そして、パターンマッチング部４２２は、対象ＩＤに位置重みおよび面積重みを対応付けたパターン情報を、関連度算出部４２３へ出力する。パターン情報の詳細については後述する。
【００４７】
関連度算出部４２３は、パターンマッチング部４２２から入力されたパターン情報に基づいて、判定対象点毎に関連度を算出し、算出した関連度と入力されたパターン情報とを、同定判定出力部４３０へ出力する。関連度の算出手法の詳細については後述する。
【００４８】
関連度算出部４２３は、カメラ観測点とＲＦＩＤ観測点との組のそれぞれについて関連度を算出する。なお、関連度算出部４２３は、図１に示す例のように、２つの物体が計測エリア５１０内に位置する場合には、２つのカメラ検出位置のそれぞれに対応して判定対象点が２つずつ決定され、サンプリング時刻毎に関連度を４つずつ出力する。
【００４９】
同定判定出力部４３０は、関連度判定部４２０から入力された関連度に基づいて、カメラ観測点と判定対象点との同定を行い、同定結果を出力する。同定判定出力部４３０は、同定判定部４３１および出力部４３２を有する。
【００５０】
同定判定部４３１は、予め同定判定部４３１に設定された一致性判定ルールに従って、関連度判定部４２０から入力された関連度に基づき、カメラ観測点毎に、２つの判定対象点のいずれがそのカメラ観測点と対応しているかを判定する。一致性判定ルールは、例えば、同時刻の判定対象点の中で関連度が最も高い判定対象点を、カメラ観測点と対応しているとする内容である。同定判定部４３１は、同定結果を示す同定出力情報を生成し、観測データ蓄積部４０５に蓄積する。
【００５１】
出力部４３２は、液晶ディスプレイ等の表示装置を有し（図示せず）、観測データ蓄積部４０５に蓄積された同定出力情報に基づいて、追跡結果表示画面を表示する。追跡結果表示画面は、カメラ検出位置、ＲＦＩＤ検出位置、および同定結果を、視覚的に表示する画面である。
【００５２】
物体同定装置４００は、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）、制御プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）等の記憶媒体、およびＲＡＭ（random access memory）等の作業用メモリを用いて実現することができる。この場合、上記した各部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することで実現される。
【００５３】
ここで、物体同定装置４００が参照データ格納部４１０に予め格納する誤差円データ、パターンデータ、および重みデータの詳細について説明する。
【００５４】
図４は、誤差円データの内容の一例を示す図である。
【００５５】
図４に示すように、誤差円データ６１０は、センサ種別６１１およびセンサから物体の検出位置までの距離６１２に対応付けて、誤差円６１３を記述する。誤差円は、正円または矩形領域等、各種の形状を取り得るが、ここでは、説明の簡便化のために楕円とする。
【００５６】
例えば、カメラの誤差円データ６１０は、「カメラ」というセンサ種別６１１と、センサから物体の検出位置までの距離６１２との組み合わせに対応付けられた誤差円６１３が記述されている。誤差円データ６１０は、例えば、物体のカメラ検出位置がカメラ２００から２ｍ以上１０ｍ未満の距離の範囲内であるとき、長軸８０ｃｍ、短軸４０ｃｍ、カメラ２００方向を基準とした長軸の角度９１°で定義される楕円である。すなわち、誤差円データ６１０は、実際の物体の位置が含まれる可能性が高い範囲を、誤差円６１３として示す。このような誤差円データ６１０を用いることにより、物体同定装置４００は、各検出位置に対応するセンサ２００、３００の誤差円を得ることができる。
【００５７】
なお、例えば、カメラ誤差円は、計測エリア５１０が明るい場合には小さく、計測エリア５１０が暗い場合には大きくなる。このように誤差円が時間によって異なる場合には、複数の誤差円データ６１０を用意しておき、これらを切り替えて用いることも可能である。
【００５８】
図５は、カメラ誤差円とＲＦＩＤ誤差円との重なり方を分類するパターンデータの内容の一例を示す。
【００５９】
図５に示すように、パターンデータ６５０は、パターン種別６５１に対応付けて、重なりパターン６５２、位置差６５３、および面積差６５４を記述する。重なりパターン６５２は、各ＲＦＩＤ誤差円とカメラ誤差円との重なり方のパターンである。位置差６５３は、適用する位置差の値または値の範囲である。面積差６５４は、適用する面積差の値または値の範囲である。このようなパターンデータ６５０を用いることにより、誤差円の重なりパターン、位置差、および面積差の組み合わせ毎に、対応するパターン種別を得ることができる。
【００６０】
重なりパターン６５２には、ＲＦＩＤ誤差円がカメラ誤差円に完全に包含された状態（以下単に「包含」という）と、ＲＦＩＤ誤差円の一部のみがカメラ誤差円に重なった状態（以下「交差」という）とがある。判定対象点が２つの場合、以下の３つのいずれかの状態（以下「重なりパターン」という）で示すことができる。
【００６１】
その１つ目は、２つの判定対象点がいずれも包含の状態（以下、適宜「包含＋包含」と表す）である。また、２つ目は、一方の判定対象点が包含で他方の判定対象点が交差の状態（以下、適宜「包含＋交差」と表す）である。また、３つ目は、２つの判定対象がいずれも交差の状態（以下、適宜「交差＋交差」と表す）である。
【００６２】
図６は、３つの重なりパターンを説明するための図である。図６（Ａ）は、「包含＋包含」の重なりパターンに該当する検出位置および誤差円の配置である。図６（Ｂ）は、「包含＋交差」の重なりパターンに該当する検出位置および誤差円の配置である。図６（Ｃ）は、「交差＋交差」の重なりパターンに該当する検出位置および誤差円の配置である。
【００６３】
図６（Ｃ）に示す「交差＋交差」の場合、位置距離が両方とも比較的大きいため、位置距離よりも重複面積がより強く考慮されるべきである。また、図６（Ｂ）に示す「包含＋交差」の場合、位置距離の差が大きいため、重複面積が更に強く考慮されるべきである。また、２つのＲＦＩＤ検出位置の位置距離の差（以下「位置差」という）および重複面積の差（以下「面積差」という）の程度に応じて、重複面積の考慮の度合いは変わるべきである。
【００６４】
そこで、物体同定装置４００は、カメラ誤差円に対するＲＦＩＤ誤差円の重なり方等についてパターン種別を規定する際に、パターン種別毎の適切な位置距離の重みおよび重複面積の重みを規定する。
【００６５】
図７は、重みデータの内容の一例を示す図である。
【００６６】
図７に示すように、重みデータ６６０は、パターン種別６６１に対応付けて、位置重み６６２および面積重み６６３を記述する。位置重み６６２は、後述の関連度の計算において、位置重みＷＰとして位置距離に掛けられるべき重みである。面積重み６６３は、後述の関連度の計算において、面積重みＷＳとして重複面積に掛けられるべき重みである。このような重みデータ６６０を用いることにより、関連度の算出に用いるべき重みを、カメラ検出位置毎に得ることができる。
【００６７】
このように構成された物体同定装置４００は、位置距離だけでなく誤差円の重なり具合を考慮するので、複数の物体が計測エリアに位置する場合でも、複数のセンサ２００、３００による検出結果の同定を、高い精度で行うことができる。
【００６８】
以下、上述の構成を有する物体同定装置４００の動作について説明する。
【００６９】
図８は、物体同定装置の動作を示すフローチャートである。
【００７０】
まず、ステップＳ１１００において、パターン関係判定部４２１は、カメラ２００およびＲＦＩＤリーダ３００のそれぞれから、観測データを取得し、観測データ蓄積部４０５に格納する。
【００７１】
図９は、観測データの構成の一例を示す図である。
【００７２】
図９に示すように、観測データ６７０は、項目として、センサＩＤ６７１、対象ＩＤ６７２、計測時刻６７３、および位置情報６７４を含む。センサＩＤ６７１は、センサのＩＤ番号である。対象ＩＤ６７２は、位置を検出された対象（物体）に対してセンサ２００、３００によって付けられたユニークなＩＤ番号である。計測時刻６７３は、センサ２００、３００が対象の位置を検出した時刻である。位置情報６７４は、位置を検出された対象の、計測時刻６７３における位置情報であり、例えば、センサ２００、３００に共通の座標系における座標値である。
【００７３】
そして、図８のステップＳ１１００において、パターン関係判定部４２１は、観測データ蓄積部４０５に格納された観測データの中から、カメラ観測点を１つ選択する。
【００７４】
そして、ステップＳ１２００において、パターン関係判定部４２１は、観測データ蓄積部４０５に観測データのＲＦＩＤ検出位置の中から、選択したカメラ観測点に対する判定対象点を決定する。ここでは、上述の通り、パターン関係判定部４２１は、カメラ検出位置との間の位置距離が最も小さい２つのＲＦＩＤ検出位置を、判定対象点に決定する。
【００７５】
そして、ステップＳ１３００において、パターン関係判定部４２１は、選択したカメラ観測点と決定した２つのＲＦＩＤ検出位置の判定対象点について、参照データ格納部４１０の誤差円データ（図４参照）から誤差円をそれぞれ取得する。
【００７６】
そして、ステップＳ１４００において、パターン関係判定部４２１は、カメラ誤差円および２つのＲＦＩＤ誤差円における、重なりパターン、位置差、および面積差を算出する。パターン関係判定部４２１は、算出した重なりパターン、位置差、および面積差に基づいて、参照データ格納部４１０のパターンデータ（図５参照）からパターン種別をそれぞれ判定する。
【００７７】
より具体的には、パターン関係判定部４２１は、例えば、カメラ検出位置をＰＣ、ＲＦＩＤ検出位置をＰＲと置くと、２つの判定対象点のそれぞれの位置距離ｄを、以下の式（１）を用いて算出する。
【００７８】
【数１】
2010276529.tif 000003
【００７９】
そして、パターン関係判定部４２１は、算出された２つの位置距離をｄ１、ｄ２と置くと、位置差Δｄを、以下の式（２）を用いて算出する。
【００８０】
【数２】
2010276529.tif 000004
【００８１】
また、パターン関係判定部４２１は、例えば、カメラ誤差円をＳＣ、ＲＦＩＤ誤差円ＳＲと置くと、まず、２つの判定対象点のそれぞれの重複面積ｓを、以下の式（３）または式（４）を用いて算出する。
【００８２】
【数３】
2010276529.tif 000005
【００８３】
【数４】
2010276529.tif 000006
【００８４】
式（３）を用いて算出される重複面積ｓは、絶対的な面積の大きさであり、算出がより簡単であるというメリットがある。これに対し、式（４）を用いて算出される重複面積ｓは、カメラ誤差円とＲＦＩＤ誤差円のうち重複領域以外の領域の面積に対する相対的な面積の大きさである。このため、式（４）で算出される重複面積ｓは、特にカメラ誤差円およびＲＦＩＤ誤差円が位置や時間に応じて異なる場合に適しているというメリットがある。
【００８５】
そして、パターン関係判定部４２１は、算出された２つの重複面積をｓ１、ｓ２と置くと、面積差Δｓを、以下の式（５）を用いて算出する。
【００８６】
【数５】
2010276529.tif 000007
【００８７】
そして、パターン関係判定部４２１は、判定結果を、パターン関係情報として、パターンマッチング部４２２へ出力する。
【００８８】
図１０は、パターン関係情報の構成の一例を示す図である。
【００８９】
図１０に示すように、パターン関係情報６８０は、カメラ観測点の対象ＩＤ６８１に対応付けて、位置差６８２、面積差６８３、およびパターン種別６８４を含む。
【００９０】
そして、図８のステップＳ１５００において、パターンマッチング部４２２は、入力されたパターン関係情報６８０のパターン種別６８４に対応する位置重み（Ｗｐ）および面積重み（Ｗｓ）を、重みデータ（図７参照）から取得する。そして、パターンマッチング部４２２は、取得結果を含むパターン情報を、関連度判定部４２０へそれぞれ出力する。
【００９１】
図１１は、パターン情報の構成の一例を示す図である。
【００９２】
図１１に示すように、パターン情報６９０は、カメラ観測点の対象ＩＤ６９１に対応付けて、位置差、面積差、位置重み、面積重みおよびパターン種別を含む。
【００９３】
そして、図８のステップＳ１６００において、関連度算出部４２３は、関連度算出ルールに従い、取得された重みデータを用いて、カメラ検出位置と２つの判定対象点との間の関連度をそれぞれ算出する。
【００９４】
より具体的には、関連度算出部４２３は、位置重みＷＰおよび面積重みＷＳを用いて、例えば以下に示す式（６）を用いて、関連度Ｄを算出する。式（６）において、ｄは、カメラ検出位置とＲＦＩＤ検出位置との間の位置距離である。また、式（６）において、ｓは、カメラ誤差円とＲＦＩＤ誤差円との間の重複面積である。
【００９５】
【数６】
2010276529.tif 000008
【００９６】
このような関連度Ｄは、位置距離ｄが小さいほど、または重複面積ｓが大きいほど、高い値となる。また、このような関連度Ｄは、位置重みＷＰが大きいほど、位置距離ｄの小ささの影響を強く受け、面積重みＷＳが大きいほど、重複面積ｓの大きさの影響を強く受ける。
【００９７】
そして、ステップＳ１７００において、物体同定装置４００は、関連度判定部４２０において、計測対象時間の全てのカメラ観測点について処理を完了したか否かを判断する。物体同定装置４００は、未処理のカメラ観測点が残っている場合には（Ｓ１７００：ＮＯ）、ステップＳ１１００へ戻って未処理のカメラ観測点を選択し、処理を繰り返す。一方、物体同定装置４００は、全てのカメラ観測点について処理を完了した場合には（Ｓ１７００：ＹＥＳ）、ステップＳ１８００へ進む。
【００９８】
ステップＳ１８００において、同定判定部４３１は、一致性判定ルールに従い、算出された関連度に基づいて、カメラ検出位置とＲＦＩＤ検出位置との同定判定を行い、同定出力情報を観測データ蓄積部４０５に格納する。具体的には、同定判定部４３１は、例えば、同一の物体に対応していると判定したカメラ観測点の対象ＩＤと判定対象点の対象ＩＤとに、同一の同定ＩＤを対応付けた情報である。
【００９９】
図１２は、同定出力情報の構成の一例を示す図である。
【０１００】
図１２に示すように、同定出力情報７１０は、同定ＩＤ７１１、センサＩＤ７１２、対象ＩＤ７１３、および同定時刻７１４を含む。同定ＩＤ７１１は、同定されたカメラ観測点とＲＦＩＤ観測点とに付与される識別子である。すなわち、同定出力情報７１０は、同定ＩＤ７１１の同一性によって、どのカメラ観測点とどのＲＦＩＤ観測点とが対応しているかを示す。
【０１０１】
図１３は、同定出力情報７１０の内容の一例を示す図である。
【０１０２】
図１３において、センサＩＤ「００１」のカメラ２００において計測された対象ＩＤ７１３「Ｓ１＿Ｘ」と、センサＩＤ「００２」のＲＦＩＤリーダ３００において計測された対象ＩＤ７１３「Ｓ２＿Ａ」とが対応すると判定されたとする。この場合、図１３に示すように、同定出力情報７１０では、これらの計測対象に対して、例えば、同一の同定ＩＤ７１１「０ｘ０００１」と、同一の同定時刻７１４「２００９：０３：２３：１５：００」が対応付けられる。
【０１０３】
同定判定部４３１は、使用される毎にその値が別の値（例えば１増加させた値）で更新される最新同定ＩＤファイルを別途用意し、この最新同定ＩＤファイルの値を、同定ＩＤ７１１の値として取得するようにしてもよい。これにより、常にユニークな同定ＩＤ７１１の付与を行うことができる。
【０１０４】
なお、同定出力情報は、観測データに、同定ＩＤおよび同定時刻を直接追加した構成としてもよい。
【０１０５】
そして、図８のステップＳ１９００において、出力部４３２は、観測データ蓄積部４０５に格納された観測データおよび同定出力情報に基づいて、追跡結果表示画面を表示する。
【０１０６】
図１４は、追跡結果表示画面の一例を示す図である。
【０１０７】
図１４に示すように、追跡結果表示画面７２０は、例えば、カメラ２００の位置を表すアイコン７２１と、ＲＦＩＤリーダの位置を表すアイコン７２２と、カメラ検出位置を表す黒丸７２３と、ＲＦＩＤ検出位置を表す白丸７２４とを表示する。更に、追跡結果表示画面７２０は、同一の物体に対応していると判定したカメラ観測点および判定対象点に、該当する黒丸７２３と白丸７２４とを結ぶ線分７３５を表示する。
【０１０８】
このような追跡結果表示画面７２０を見ることにより、オペレータは、カメラ観測点と判定対象点とをより正確な組み合わせで統合した結果から、第１の人物の軌跡７２６と、第２の人物の軌跡を示す線７２７とを、把握することができる。
【０１０９】
そして、図８のステップＳ２０００において、物体同定装置４００は、オペレータから移動体の追跡を終了することが指示される等、処理の終了が指示されたか否かを判断する。物体同定装置４００は、終了を指示されていない間は（Ｓ２０００：ＮＯ）、ステップＳ１１００へ戻って次の計測対象時間に対して処理を行い、終了を指示された場合には（Ｓ２０００：ＹＥＳ）、一連の処理を終了する。
【０１１０】
このような動作により、物体同定装置４００は、複数の物体が計測エリア内に存在する場合でも、高い精度で物体の同定を行うことができ、各物体の軌跡を高い精度で求めることができる。
【０１１１】
次に、誤差円の配置の状態毎の同定結果の例について説明する。
【０１１２】
図１５〜図１７は、誤差円の配置の状態の例を示す図である。
【０１１３】
図１５は、「交差＋交差」であり位置距離の小ささと重複領域の大きさとが対応している誤差円の配置の状態の一例を示す図である。
【０１１４】
ここで、図１５の例では、位置重みＷＰ＝０.４、面積重みＷＳ＝０.６とする。カメラ検出位置ＰＣと第１のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ１における第１の関連度Ｄ１は、第１の位置距離ｄ１＝３／２、第１の重複面積ｓ１＝１／２とすると、式（６）を用いた場合、Ｄ１＝０.５７となる。そして、カメラ検出位置ＰＣと第２のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ２における第２の関連度Ｄ２は、第２の位置距離ｄ２＝１、第２の重複面積ｓ１＝１とすると、式（６）を用いた場合、Ｄ２＝１となる。すなわち、第１の関連度Ｄ１と第２の関連度Ｄ２の関係は、Ｄ１＜Ｄ２となる。
【０１１５】
したがって、図１５の例の場合は、位置距離が大きく、かつ、重複面積が大きい第２のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ２の方が、関連度はより大きいため、カメラ検出位置ＰＣと対応していると判定される。この判定結果は、特許文献１記載の技術による判定結果と同一となる。
【０１１６】
次の図１６は、「交差＋交差」であり位置距離の小ささと重複領域の大きさとが対応していない誤差円の配置の状態の一例を示す図である。
【０１１７】
ここで、図１６の例では、位置重みＷＰ＝０.４、面積重みＷＳ＝０.６とする。カメラ検出位置ＰＣと第１のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ１における第１の関連度Ｄ１は、第１の位置距離ｄ１＝１、第１の重複面積ｓ１＝１とすると、式（６）を用いた場合、Ｄ１＝１となる。そして、カメラ検出位置ＰＣと第２のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ２における第２の関連度Ｄ２は、第２の位置距離ｄ２＝３／２、第２の重複面積ｓ１＝３／２とすると、式（６）を用いた場合、Ｄ２＝１.１７となる。すなわち、第１の関連度Ｄ１と第２の関連度Ｄ２の関係は、Ｄ１＜Ｄ２となる。
【０１１８】
したがって、図１６の例の場合は、重複面積が大きい第２のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ２の方が、位置距離は大きいが、関連度はより大きいため、カメラ検出位置ＰＣと対応していると判定される。
【０１１９】
図１６の例では、カメラ誤差円ＳＣを占める面積は、第１の重複面積ｓ１よりも第２の重複面積ｓ２の方が大きい。したがって、第２のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ２がカメラ検出位置ＰＣと対応している可能性は高い。ところが、仮に特許文献１記載の技術によって判定を行った場合、位置距離が小さい第１のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ１が、カメラ検出位置ＰＣと対応していると誤判定される。すなわち、本発明を採用することにより、従来よりも物体同定の精度を向上させられることが分かる。
【０１２０】
次の図１７は、「包含＋交差」であり位置距離の小ささと重複領域の大きさとが対応していない誤差円の配置の状態の一例を示す図である。
【０１２１】
ここで、図１７の例では、位置重みＷＰ＝０.３、面積重みＷＳ＝０.７とする。カメラ検出位置ＰＣと第１のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ１における第１の関連度Ｄ１は、第１の位置距離ｄ１＝１、第１の重複面積ｓ１＝２とすると、式（６）を用いた場合、Ｄ１＝１.７となる。そして、カメラ検出位置ＰＣと第２のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ２における第２の関連度Ｄ２は、第２の位置距離ｄ２＝１／２、第２の重複面積ｓ１＝３／２とすると、式（６）を用いた場合、第２の関連度Ｄ２＝１.６５となる。すなわち、第１の関連度Ｄ１と第２の関連度Ｄ２の関係は、Ｄ１＞Ｄ２となる。
【０１２２】
したがって、図１７の例の場合は、重複面積が大きい第１のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ１の方が、位置距離は大きいが、関連度はより大きいため、カメラ検出位置ＰＣと対応していると判定される。仮に特許文献１記載の技術によって判定を行った場合には、位置距離が小さい第２のＲＦＩＤ検出位置ＰＲ２が、カメラ検出位置ＰＣと対応していると誤判定される。
【０１２３】
なお、以上の説明では、判定対象点を２つとし、パターン種別も判定対象点が２つの場合のみを想定した内容としたが、これに限定されない。例えば、判定対象点を３つ以上とすることができる。
【０１２４】
この場合の同定判定の１つ目の手法としては、始めから３つ以上の判定対象点に対応したパターンデータおよび重みデータを用意しておき、３つ以上の関連度の中から最も値が大きい判定対象点を、同定判定結果とすることが考えられる。
【０１２５】
更に、同定判定の２つ目の手法としては、判定対象点を２つずつに区分し、区分されたそれぞれについて同定判定を行い、同定判定結果を更に２つずつに区分して同定判定を行う処理を、最後の１つになるまで繰り返すことが考えられる。
【０１２６】
まず、上記１つ目の手法について説明する。１つ目の手法の場合、例えば、図３のパターンＤＢ格納部４１１は、判定対象点の個数毎にパターンデータおよび重みデータをまとめたパターンファイルを予め格納する。図１８は、パターンファイルの分類の一例を示す図である。
【０１２７】
パターン関係判定部４２１は、カメラ誤差円と誤差円が重なるＲＦＩＤ観測点を判定し、該当するＲＦＩＤ観測点の個数に該当するパターンファイルを、パターン関係情報の生成に使用する。例えば、カメラ誤差円と誤差円が重なるＲＦＩＤ観測点が３つの場合、パターン関係判定部４２１は、１対３パターンファイルを採用する。
【０１２８】
図１９は、カメラ誤差円と誤差円が重なるＲＦＩＤ観測点が３つの場合の重なりパターンを説明するための図である。図１９（Ａ）は、「包含＋包含＋包含」の重なりパターンに該当する検出位置および誤差円の配置である。図１９（Ｂ）は、「包含＋包含＋交差」の重なりパターンに該当する検出位置および誤差円の配置である。図１９（Ｃ）は、「包含＋交差＋交差」の重なりパターンに該当する検出位置および誤差円の配置である。図１９（Ｄ）は、「交差＋交差＋交差」の重なりパターンに該当する検出位置および誤差円の配置である。すなわち、ＲＦＩＤ観測点が３つの場合の重なりパターンは、４つとなる。
【０１２９】
図２０は、１対３パターンファイルのパターンデータの内容の一例を示す図であり、図５に対応するものである。重なりパターン６５１は、上述の４つの重なりパターンのいずれかである。重みデータ（図７参照）は、１対３パターンファイルのパターンデータ６５０におけるパターン種別６５１毎に、位置重みおよび面積重みを記述する。
【０１３０】
パターンファイルは、判定対象点の最大個数がＮの場合、「包含×ｉ＋交差×ｊ」（ｉ＋ｊ＝ｎ、ｎ＝１，２，３，…，Ｎ）というパターン種別のそれぞれについて用意する必要がある。
【０１３１】
このようなパターンファイルを用いることにより、物体同定装置４００は、判定対象点が３つ以上の場合でも、各判定対象点について関連度を算出し、算出結果を比較することによって、物体の同定を行うことができる。
【０１３２】
次に、上記２つ目の手法について説明する。２つ目の手法の場合、物体同定装置４００は、判定対象点が２つの場合のパターンデータおよび重みデータ（１対２パターンファイル）を用いて、２つの判定対象点毎に同定処理を順次行う。
【０１３３】
図２１〜図２３は、１対２パターンファイルを用いて３つ以上の対象について同定を行う手法を説明するための図である。
【０１３４】
ここでは、図２１に示すように、ある時刻に、カメラ検出位置ＰＣ１とＰＣ２と、ＲＦＩＤ検出位置ＰＲ１、ＰＲ２、ＰＲ３、ＰＲ４、ＰＲ５、ＰＲ６とが検出されたとする。この場合、関連度判定部４２０は、例えば、カメラ検出位置ＰＣ１から位置距離が近い順に、ＲＦＩＤ検出位置を、ＰＲ１とＰＲ２、ＰＲ３とＰＲ４、ＰＲ５とＰＲ６というように２つずつにグルーピングする。そして、関連度判定部４２０は、図２２に示すように、グループ毎に関連度を算出し、関連度がより高いＲＦＩＤ検出位置同士で再度グルーピングして関連度を算出し直す。
【０１３５】
このように、関連度判定部４２０は、トーナメント方式で関連度のより高いものを選択していくことにより、最終的に、１つのＲＦＩＤ検出位置を、カメラ検出位置ＰＣ１と対応していると判定することができる。ここでは、ＲＦＩＤ検出位置ＰＲ１が、同定結果である場合を図示している。また、図２２では、ＲＦＩＤ検出位置ＰＲ５、ＰＲ６については、カメラ検出位置ＰＣ１との間で重複領域が存在しなかった場合を図示している。
【０１３６】
なお、ＲＦＩＤ検出位置ＰＲ５、ＰＲ６がカメラ検出位置ＰＣ２に近い場合には、例えば、図２３に示すように、ＲＦＩＤ検出位置ＰＲ５が、カメラ検出位置ＰＣ２と対応していると判定される。
【０１３７】
このように、本実施の形態の物体同定装置４００は、判定対象点が３つ以上の場合でも、２つの判定対象点をグループ化して関連度を順次算出し、算出結果を比較するトーナメント方式の判定処理により、物体の同定を行うことができる。
【０１３８】
以上説明したように、本実施の形態によれば、位置距離だけでなく誤差円の重なり具合を考慮することにより、複数の物体が計測エリアに位置する場合でも、高い精度で物体の同定を行うことができる。
【０１３９】
なお、本実施の形態では、センサとして、カメラおよびＲＦＩＤリーダを採用した場合について説明したが、これに限定されない。位置を検出されている物体を識別することができ、その位置を検出することができ、誤差円が予め分かっていれば、どのようなセンサを採用してもよい。
【０１４０】
また、本実施の形態の物体同定装置は、３つ以上のセンサの観測データを統合して、物体の計測を行うようにしてもよい。この場合には、物体同定装置は、例えば、センサを２つずつグルーピングし、グループ毎に同定された物体の重複領域をその物体の位置の誤差界とみなして、他のグループの同定結果との間で関連度の算出を行うようにすればよい。
【０１４１】
また、本実施の形態の物体同定装置は、複数のセンサによる位置検出結果を代表する位置を、計測結果として採用してもよい。これにより、各センサの検出誤差を吸収し、物体の位置の計測精度を向上させることができる。
【０１４２】
また、本実施の形態では、２次元空間における位置距離および重複面積に基づいて関連度を算出したが、３次元空間における位置距離および誤差界の重複部分の体積に基づいて関連度を算出してもよい。この場合には、３次元的な誤差界のデータをセンサ毎に予め用意し、誤差界の重なりパターンと、位置差と、誤差界の重複部分の体積差とに対応付けて、位置重みと、誤差界の重複部分の体積に乗ずる体積重みとを設定しておく必要がある。そして、関連度は、位置差に位置重みを乗じた値と、重複部分の体積に体積重みを乗じた値とを加算した値を採用する。
【０１４３】
また、本実施の形態では、カメラ誤差円に交差しているＲＦＩＤ誤差円と、カメラ誤差円に包含されているＲＦＩＤ誤差円とに対して、パターン種別毎に同一の重みデータを適用したが、異なる重みデータを適用してもよい。
【０１４４】
（実施の形態２）
本発明の実施の形態２は、同定結果の検証を行い、更に検証結果に基づいて位置重みおよび面積重みの学習を行う場合について説明する。
【０１４５】
図２４は、本発明の実施の形態２に係る物体同定装置の構成を示すブロック図であり、実施の形態１の図３に対応するものである。図３と同一部分には同一符号を付し、これについての説明を省略する。
【０１４６】
図２４において、物体同定装置４００ａは、同定判定解析部４５０ａを有する。また、実施の形態１とは異なる動作を行うパターンマッチング部４２２ａを備えた関連度判定部４２０ａと、実施の形態１とは異なる動作を行う出力部４３２ａを備えた同定判定出力部４３０ａとを有する。
【０１４７】
パターンマッチング部４２２ａは、パターン情報（図１１参照）を、観測データ蓄積部４０５に格納する。
【０１４８】
同定判定解析部４５０ａは、観測データ蓄積部４０５に格納された同定出力情報を解析し、その信頼度を検証する。同定判定解析部４５０ａは、同定結果判定部４５１ａおよび重みデータ学習部４５２ａを有する。
【０１４９】
同定結果判定部４５１ａは、判定対象点毎に、同定出力情報が示す同定結果の信頼度を判定し、その信頼度に応じて、仮同定と本同定という２段階の評価を行う。同定結果判定部４５１ａは、信頼度の判定に、類似度という指標を採用する。類似度の詳細については後述する。
【０１５０】
そして、同定結果判定部４５１ａは、判定対象点毎に、観測データ蓄積部４０５に格納された同定出力情報に対して、仮同定と本同定という２段階の評価を行い、その結果を示すフラグを立てる。その評価結果を示すフラグは、仮同定がされず同定失敗となったことを示すフラグ、仮同定されたことを示すフラグ、および本同定されたことを示すフラグである。判定対象点毎に信頼度に差異が生じるのは、判定対象点毎にパターン種別が異なり、パターン種別毎に設定された重みデータの妥当性が異なる場合があるからである。ここで、信頼度は、仮同定よりも本同定の方が高いものとする。仮同定の条件および本同定の条件については後述する。
【０１５１】
重みデータ学習部４５２ａは、同定出力情報のフラグに基づいて、パターンＤＢ格納部４１１に格納された重みデータの修正を行う。より具体的には、同定失敗フラグが立てられた判定対象点に適用されたパターン種別の重みデータを、正しい同定結果が得られるような値に修正する。学習手法の詳細については後述する。
【０１５２】
出力部４３２ａは、観測データ蓄積部４０５に格納された観測データおよび同定出力情報に基づいて、各判定対象点をその直前に検出された他の判定対象点と結んだ線、つまり物体の軌跡を示す線を、追跡結果表示画面に表示する。以下、ある物体についてカメラ観測点を結んだ線を「カメラ検出軌跡」といい、ある物体についてＲＦＩＤ観測点を結んだ線を「ＲＦＩＤ検出軌跡」という。また、出力部４３２ａは、同定出力情報に立てられたフラグに基づいて、同定判定部４３１による同定判定結果の信頼度を示す情報を、追跡結果表示画面に表示する。
【０１５３】
なお、本実施の形態では、カメラ２００は、各時刻で検出した人物を画像解析によって識別し、同一の人物に対応するカメラ検出位置に同一の物体ＩＤを対応付け、観測データの１つとして出力する。また、観測データ蓄積部４０５に格納された観測データでは、同定判定部４３１の処理により、各カメラ検出位置には、ＲＦＩＤ検出位置が対応付けられている。したがって、出力部４３２ａは、観測データ蓄積部４０５に格納された観測データから、カメラ検出軌跡およびＲＦＩＤ検出軌跡を取得することができる。
【０１５４】
このような物体同定装置４００ａによれば、同定結果の信頼度を表示することができ、更に、時間とともに、同定の精度を向上させることができる。したがって、本実施の形態の物体同定装置４００ａは、たとえば、移動体追跡システムの使用環境が当初想定された環境とは異なる場合でも、より高い精度で物体の同定を行うことができる。
【０１５５】
以下、上述の構成を有する物体同定装置４００ａの動作について説明する。
【０１５６】
図２５は、物体同定装置４００ａの動作の一例を示すフローチャートであり、実施の形態１の図８に対応するものである。図８と同一部分には同一ステップ番号を付し、これについての説明を省略する。
【０１５７】
物体同定装置４００ａは、まず、関連度判定部４２０ａにおいて、入力装置を介したユーザ指示等により追跡結果の表示を指示されたか否かを判断する。そして、物体同定装置４００ａは、追跡結果の表示を指示された場合には（Ｓ３１００ａ：ＹＥＳ）、関連度判定部４２０ａおよび同定判定出力部４３０ａにおいて、実施の形態１と同様の同定判定を行う（Ｓ１１００〜Ｓ１８００）。そして、同定結果判定部４５１ａは、同定結果判定処理を行う（Ｓ３２００ａ）。同定結果判定処理は、上述の仮同定判定および本同定判定を行い、同定出力情報にフラグを立てる処理である。
【０１５８】
図２６は、図２５のステップＳ３２００ａの同定結果判定処理の一例を示すフローチャートである。
【０１５９】
まず、同定結果判定部４５１ａは、観測データ蓄積部４０５に格納された観測データのうち、対応する同定出力情報が存在する観測データ（つまり同定ＩＤが付与された観測データ）の中から、物体ＩＤを１つ選択する（Ｓ３２１０ａ）。そして、同定結果判定部４５１ａは、選択した物体ＩＤに対応する観測データの中から、時間的に古いものから順に、カメラ観測点を１つ選択し、選択したカメラ観測点に関するデータ（計測時刻および位置情報）を取得する（Ｓ３２２０ａ）。
【０１６０】
次に、同定結果判定部４５１ａは、類似度を計算するために十分なデータを取得したか否かを判断し（Ｓ３２３０ａ）、十分なデータを取得するまでステップＳ３２２０ａの処理を繰り返す（Ｓ３２３０ａ：ＮＯ）。同定結果判定部４５１ａは、類似度を計算するために十分なデータを取得すると（Ｓ３２３０ａ：ＹＥＳ）、取得したデータを用いて、類似度Ｒを算出する（Ｓ３２４０ａ）。
【０１６１】
ここで、類似度Ｒについて説明する。類似度Ｒは、カメラ検出軌跡とＲＦＩＤ検出軌跡との類似の度合いの高さを示す指標である。また、同一の物体についてのカメラ検出軌跡とＲＦＩＤ検出軌跡との間では、各時刻における移動速度および移動方向がほぼ同一となる。したがって、類似度Ｒの値は、同定結果の信頼度の高さを示す指標である。
【０１６２】
同定結果判定部４５１ａは、例えば、所定の時間幅におけるカメラ検出軌跡の速度ベクトルと、ＲＦＩＤ検出軌跡の速度ベクトルとの間の差（以下「速度ベクトル差」という）の平均値の逆数を、類似度Ｒとして算出する。
【０１６３】
速度ベクトルＶｔは、時刻ｔ＝ｔ０＋τΔｔ（τ＝１，２，３，…，Ｎτ）で表されるサンプリング点毎に算出することができる。Δｔは、センシング部１５０のサンプリング間隔である。τは、予め定められた自然数の定数であり、ステップＳ３２３０ａで十分なデータが取得されたか否かの判断の基準となる、カメラ観測点の数である。具体的には、同定結果判定部４５１ａは、サンプリング点を時刻ｔ＝ｔ０＋τΔｔ（τ＝１，２，３，…，Ｎτ）で表し、サンプリング点毎の速度ベクトルＶｔの速度ベクトル差をΔＶｔと置いたとする。このとき、同定結果判定部４５１ａは、以下の式（７）を用いて、類似度Ｒを算出する。
【０１６４】
【数７】
2010276529.tif 000009
【０１６５】
速度ベクトル差ΔＶｔは、具体的には、カメラ観測点の速度ベクトルＶｔとＲＦＩＤ観測点の速度ベクトルＶ'ｔとの間の、大きさ（速度）の差と方向（移動方向）の差とから成る。ここで、大きさの差とは、速度ベクトルＶｔ、Ｖ'ｔのスカラー量の差である。また、方向の差とは、速度ベクトルＶｔ、Ｖ'ｔが成す角度である。
【０１６６】
時刻ｔにおける速度ベクトルの大きさの差（速度差）Δｖｔと、時刻ｔにおける速度ベクトルの方向の差（移動方向差）Δｍｔとは、それぞれ、以下のようにして求められる。
【０１６７】
同定判定解析部４５０ａは、例えば、時刻ｔに計測されたある物体のカメラ観測点の位置座標を（Ｘｔ，Ｙｔ）、直前（Δｔ前）に計測された同じ物体のカメラ観測点の位置座標を（Ｘｔ-Δｔ，Ｙｔ-Δｔ）と置く。同定判定解析部４５０ａは、これらの位置座標（Ｘｔ，Ｙｔ）、（Ｘｔ-Δｔ，Ｙｔ-Δｔ）を、観測データ蓄積部４０５に格納された観測データのうち、対応する同定出力情報が存在する観測データから取得する。そして、同定判定解析部４５０ａは、時刻ｔにおけるカメラ観測点の速度ｖｔを、以下の式（８）を用いて算出する。
【０１６８】
【数８】
2010276529.tif 000010
【０１６９】
また、同定判定解析部４５０ａは、例えば、時刻ｔに計測されたある物体のＲＦＩＤ観測点の位置座標を（Ｘ'ｔ，Ｙ'ｔ）、直前（Δｔ前）に計測された同じ物体のＲＦＩＤ観測点の位置座標を（Ｘ'ｔ-Δｔ，Ｙ'ｔ-Δｔ）と置く。同定判定解析部４５０ａは、時刻ｔにおけるＲＦＩＤ観測点の速度ｖ'ｔを、以下の式（９）を用いて算出する。
【０１７０】
【数９】
2010276529.tif 000011
【０１７１】
そして、同定判定解析部４５０ａは、例えば、時刻ｔにおける速度差Δｖｔを、以下の式（１０）を用いて算出する。
【０１７２】
【数１０】
2010276529.tif 000012
【０１７３】
また、同定判定解析部４５０ａは、例えば、時刻ｔにおける移動方向差Δｍｔを、以下の式（１１）を用いて算出する。
【０１７４】
【数１１】
2010276529.tif 000013
【０１７５】
そして、同定判定解析部４５０ａは、予め定めた重みＷｖ、Ｗｍを用いて、上記式（７）で用いられる速度ベクトル差ΔＶｔを、以下の式（１２）を用いて算出する。
【０１７６】
【数１２】
2010276529.tif 000014
【０１７７】
図２７および図２８は、カメラ観測点の速度ベクトルｖｔ、ＲＦＩＤ観測点の速度ベクトルｖ'ｔ、およびこれらの間の速度ベクトル差ΔＶｔを説明するための図である。
【０１７８】
図２７と図２８に示すように、速度ベクトル差ΔＶｔは、各サンプリング時刻ｔ（ｔ＝ｔ０＋１Δｔ，ｔ０＋２Δｔ，…，ｔ０＋ＮτΔｔ）において、カメラ観測点ＰＣ（Ｘ，Ｙ）毎およびＲＦＩＤ観測点ＰＲ（Ｘ'，Ｙ'）毎に算出される。速度ベクトル差ΔＶｔは、上述の通り、観測データ蓄積部４０５に格納された観測データのうち、対応する同定出力情報が存在する観測データから取得された観測点の位置座標から算出される。類似度Ｒは、所定の時間幅ＮτΔｔの速度ベクトル差ΔＶｔの平均値の逆数である。したがって、図２８のように、瞬間的ノイズによって一部の観測データに大きな誤差が生じても、類似度Ｒへの影響は少なく抑えられる。
【０１７９】
カメラ検出軌跡とＲＦＩＤ検出軌跡とが対応している場合、これらの軌跡はほぼ相似形となり、速度ベクトル差ΔＶｔの平均値は低くなり、類似度Ｒは大きくなる。一方、カメラ検出軌跡とＲＦＩＤ検出軌跡とが異なる物体に対応している場合、これらの軌跡は非相似形となり、速度ベクトル差ΔＶｔの平均値は大きくなり、類似度Ｒは小さくなる。
【０１８０】
このように、類似度Ｒは、候補同定出力情報における同定結果の信頼度を示す。
【０１８１】
同定結果判定部４５１ａは、類似度Ｒが閾値Ｒｔｈ以上であるか否かを判定する（図２６のＳ３２５０ａ）。同定結果判定部４５１ａは、類似度Ｒが閾値Ｒｔｈ以上である場合には（Ｓ３２５０ａ：ＹＥＳ）、同定出力情報のうち選択中のカメラ観測点の同定ＩＤに対して、仮同定のフラグを立てる仮同定判定を行う（Ｓ３２６０ａ）。また、同定結果判定部４５１ａは、類似度Ｒが閾値Ｒｔｈ未満である場合には（Ｓ３２５０ａ：ＮＯ）、同定失敗のフラグを立てる同定失敗判定を行う（Ｓ３２７０ａ）。
【０１８２】
なお、同定結果判定部４５１ａは、類似度Ｒの計算に用いた全ての速度差Δｖｔおよび移動方向差Δｍｔが以下の式（１３）を満たす場合を、仮同定判定の付加的な条件としてもよい。なお、式（１３）において、速度差閾値Δｖｔｈおよび移動方向差閾値Δｍｔｈは、予め設定されたものとする。
【０１８３】
【数１３】
2010276529.tif 000015
【０１８４】
そして、同定結果判定部４５１ａは、本同定ルールが満たされている場合には（Ｓ３２８０ａ：ＹＥＳ）、本同定判定を行う（Ｓ３２９０ａ）。具体的には、同定結果判定部４５１ａは、観測データ蓄積部４０５に格納された同定出力情報のうち選択中のカメラ観測点の同定ＩＤに対して、本同定判定を行うときは本同定のフラグを立てる。
【０１８５】
本同定ルールとしては、任意のルールを設定することができる。例えば、新たな物体が検出されてから、ｎ回以上仮同定決定がされ、かつ、ｍ回（ｍ＜ｎ）以上連続して仮同定判定が行われたことを、本同定ルールとすることができる。
【０１８６】
物体が計測エリア５１０において最初に検出されるのは、計測エリア５１０の外縁部分であるが、通常、この部分に対するセンサの検出精度は、より内側の部分に対するセンサの検出精度よりも低く、ノイズが多い。したがって、ｎ回以上仮同定判定が行われるという条件を本同定ルールに含むことにより、物体が計測エリアに侵入した直後の、精度の低い観測データに基づく同定結果に対しては、本同定のフラグを立てないようにすることができる。
【０１８７】
また、ｍ回以上連続して仮同定判定が行われるという条件を本同定ルールに含むことにより、更に、検出精度を向上することができる。
【０１８８】
そして、同定結果判定部４５１ａは、選択中の物体ＩＤに対応する全てのカメラ観測点について処理を完了するまで、ステップＳ３２２０ａ〜Ｓ３２９０ａの処理を繰り返す（Ｓ３３００ａ）。また、同定結果判定部４５１ａは、全ての物体ＩＤについて処理を完了するまで、ステップＳ３２１０ａ〜Ｓ３３００ａの処理を繰り返し（Ｓ３３１０ａ）、図２５の処理に戻る。
【０１８９】
次に、出力部４３２ａは、観測データおよび同定出力情報と、同定結果判定部４５１ａの同定結果判定処理によって立てられたフラグに基づいて、追跡結果表示画面を生成して表示する（図２５のＳ３４００ａ）。そして、物体同定装置４００ａは、ステップＳ２０００の処理へ進む。
【０１９０】
図２９および図３０は、追跡結果表示画面の一例を示す図であり、実施の形態１の図１４に対応するものである。図１４と同一部分には同一符号を付し、これについての説明を省略する。
【０１９１】
図２９は、追跡結果表示画面の一例を示す。図２９において、追跡結果表示画面７２０ａは、物体ＩＤが共通するカメラ検出位置のアイコン７２３を検出時刻順に結ぶ線分７２８と、物体ＩＤが共通するＲＦＩＤ検出位置のアイコン７２４を検出時刻順に結ぶ線分７２９とを表示する。そして、追跡結果表示画面７２０ａは、対応する黒丸７２３と白丸７２４とを結ぶ線分７３５を、本同定判定が行われた組においては実線で表示し、仮同定判定しか行なわれなかった組においては点線で表示する。
【０１９２】
また、図３０に示すように、追跡結果表示画面７２０ａは、例えば、本同定判定が行われた黒丸７２３および白丸７２４を実線で表示し、仮同定判定しか行われなかった黒丸７２３および白丸７２４を点線で表示する。
【０１９３】
これらのような追跡結果表示画面７２０ａを見ることにより、オペレータは、カメラ検出軌跡およびＲＦＩＤ検出軌跡を把握することができ、更に、これらの軌跡の各部の信頼度を把握することができる。
【０１９４】
なお、追跡結果表示画面７２０ａは、本同定、仮同定、同定失敗に応じた表示態様の差異を、点滅の有無や色の違い等、他の表示形態によって示してもよい。また、追跡結果表示画面７２０ａは、カメラ検出軌跡とＲＦＩＤ検出軌跡とを統合し、１本の線分によって１つの物体の軌跡を表示してもよい。
【０１９５】
このような追跡結果表示画面７２０ａを見ることにより、オペレータは、移動体の軌跡を、各部の精度を把握しながら確認することができる。
【０１９６】
一方、物体同定装置４００ａは、追跡結果の表示を指示されていない場合には（Ｓ３１００ａ：ＮＯ）、次に、関連度判定部４２０ａにおいて、ユーザ指示等により重みデータの学習を指示されたか否かを判断する。物体同定装置４００ａは、重みデータの学習を指示された場合には（Ｓ３５００ａ：ＹＥＳ）、ステップＳ３６００ａへ進み、重みデータの学習も指示されていない場合には（Ｓ３５００ａ：ＮＯ）、ステップＳ２０００へ進む。
【０１９７】
図３１は、重みデータ学習処理の一例を示すフローチャートである。
【０１９８】
まず、重みデータ学習部４５２ａは、観測データ蓄積部４０５に格納されたパターン情報に含まれるパターン種別の中から、１つのパターン種別を選択する（Ｓ３６１０ａ）。より具体的には、重みデータ学習部４５２ａは、観測データ蓄積部４０５に格納された観測データのうち、対応する同定出力情報が存在する観測データ（つまり同定ＩＤが付与された観測データ）に対応するパターン情報を抽出する。さら、重みデータ学習部４５２ａは、抽出したパターン情報からパターン種別を抽出する。そして、重みデータ学習部４５２ａは、選択したパターン種別に対応する対象ＩＤの観測データから、例えば式（１２）を用いて、速度ベクトル差ΔＶｔの平均値ΔＶｔ−ＡＶＥを算出する（Ｓ３６２０ａ）。位置重みおよび面積重みが適切ではない場合、該当するパターン種別の速度ベクトル差ΔＶｔの平均値ΔＶｔ−ＡＶＥは大きくなる。
【０１９９】
重みデータ学習部４５２ａは、速度ベクトル差ΔＶｔの平均値ΔＶｔ−ＡＶＥを、予め定めた閾値速度ΔＶｔｈと比較する（Ｓ３６３０ａ）。重みデータ学習部４５２ａは、予め定めた閾値速度ΔＶｔｈ未満の場合（Ｓ３６３０ａ：ＹＥＳ）、パターンＤＢ格納部４１１に格納された重みデータ（図７参照）のうち、選択中のパターン種別の重みデータを修正する（Ｓ３６４０ａ）。
【０２００】
このとき、重みデータ学習部４５２ａは、予め定められた修正パターンに従って位置重みおよび面積重みを修正してもよいし、正しい同定結果が得られるような値に位置重みおよび面積重みを修正してもよい。後者の場合、重みデータ学習部４５２ａは、例えば、同定ＩＤが付与された対象ＩＤについて算出された２つの関連度の値の大小が逆転するような値を算出し、算出結果で重みデータを修正する。
【０２０１】
一方、重みデータ学習部４５２は、速度ベクトル差ΔＶｔの平均値ΔＶｔ−ＡＶＥが、予め定めた閾値速度ΔＶｔｈ以上である場合には（Ｓ３６３０ａ：ＮＯ）、重みデータの修正は行わない。
【０２０２】
重みデータ学習部４５２ａは、同定ＩＤが付与された対象ＩＤに対応する全てのパターン種別について処理を完了するまで、ステップＳ３６１０ａ〜Ｓ３６５０ａの処理を繰り返す（Ｓ３６５０ａ）。そして、重みデータ学習部４５２ａは、同定ＩＤが付与された対象ＩＤに対応する全てのパターン種別について処理を完了すると（Ｓ３６５０ａ：ＹＥＳ）、図２５の処理に戻る。
【０２０３】
このような処理により、物体同定装置４００ａは、より適切な位置重みおよび面積重みを学習し、同定判定結果の信頼性を更に向上させることができる。
【０２０４】
以上のように、本実施の形態によれば、同定結果と共に同定結果の信頼度を表示することができ、更に、重みデータの学習によって、同定判定の精度を更に向上させることができる。
【０２０５】
本実施の形態では、同定結果の判定と判定結果の表示とをそれぞれ自動で行うようにした。なお、物体同定装置４００ａは、同定結果の判定と判定結果の表示とを、自動で行うのではなく、一方または両方をユーザ操作に従って行うようにしてもよい。この場合、例えば、物体同定装置４００ａは、実施の形態１のような追跡結果表示画面を表示し、ユーザから同定結果の信頼度に関する情報の手入力を受け付け、入力された情報を表示したり、入力された情報に基づいて重みデータを修正する。
【産業上の利用可能性】
【０２０６】
本発明に係る物体同定装置および物体同定方法は、複数の物体が計測エリアに位置する場合でも、高い精度で物体の同定を行うことができる物体同定装置および物体同定方法として有用である。
【符号の説明】
【０２０７】
１００  移動体追跡システム
１５０  センシング部
２００  カメラ
３００  ＲＦＩＤリーダ
４００、４００ａ  物体同定装置
４０５  観測データ蓄積部
４１０  参照データ格納部
４１１  パターンＤＢ格納部
４１２  設定部
４２０、４２０ａ  関連度判定部
４２１  パターン関係判定部
４２２、４２２ａ  パターンマッチング部
４２３  関連度算出部
４３０、４３０ａ  同定判定出力部
４３１  同定判定部
４３２、４３２ａ  出力部
４５０ａ  同定判定解析部
４５１ａ  同定結果判定部
４５２ａ  重みデータ学習部
【図１】
2010276529.tif 000016
【図２】
2010276529.tif 000017
【図３】
2010276529.tif 000018
【図４】
2010276529.tif 000019
【図５】
2010276529.tif 000020
【図６】
2010276529.tif 000021
【図７】
2010276529.tif 000022
【図８】
2010276529.tif 000023
【図９】
2010276529.tif 000024
【図１０】
2010276529.tif 000025
【図１１】
2010276529.tif 000026
【図１２】
2010276529.tif 000027
【図１３】
2010276529.tif 000028
【図１４】
2010276529.tif 000029
【図１５】
2010276529.tif 000030
【図１６】
2010276529.tif 000031
【図１７】
2010276529.tif 000032
【図１８】
2010276529.tif 000033
【図１９】
2010276529.tif 000034
【図２０】
2010276529.tif 000035
【図２１】
2010276529.tif 000036
【図２２】
2010276529.tif 000037
【図２３】
2010276529.tif 000038
【図２４】
2010276529.tif 000039
【図２５】
2010276529.tif 000040
【図２６】
2010276529.tif 000041
【図２７】
2010276529.tif 000042
【図２８】
2010276529.tif 000043
【図２９】
2010276529.tif 000044
【図３０】
2010276529.tif 000045
【図３１】
2010276529.tif 000046