(57)【要約】【課題】物体の撮影方向や個別性に依らず高精度に認識できるパターン認識装置を提供する。【解決手段】登録用の物体を含むデジタル画像データを入力し、分割した各ブロック内における予め決められた増分符号の組み合わせにより、前記登録用の画像全体を符号化し、前記各ブロック内でエントロピー基準により１つづつ選択された増分符号を基に類似度算出器を構成し、ブースティング手続きによる複数の類似度算出器を作成し統合し複数類似度算出器記憶部１０６に保存する。認識用のデジタル画像データを入力して前記同様に符号化したデータと、前記複数類似度算出器記憶部１０６から呼び出した複数類似度算出器を用いて、類似度算出・統合部１１１によって類似度を算出し、識別部１１２によって、前記登録された各物体について、前記類似度のうち最も類似度の大きな物体を識別結果とする。【選択図】図１
2010020662.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに含まれる物体を識別するパターン認識装置であって、
登録用の物体を含むデジタル画像データを入力する登録用画像データ入力手段と、
２×２ｐｉｘｅｌ以上の大きさのブロックで分けられた各ブロック内における予め決められた増分符号の組み合わせにより、前記登録用の画像全体を符号化する第１の符号化手段と、
前記２×２ｐｉｘｅｌ以上の大きさのブロックで分けられた各ブロック内でエントロピー基準により１つづつ選択された増分符号を基に類似度算出器を構成し、ブースティング手続きによる複数の類似度算出器を作成し統合する複数類似度算出器作成手段と、
前記複数類似度算出器作成手段により作成、統合された複数類似度算出器および該類似度算出器が参照する各種データを保存する複数類似度算出器記憶手段と、
認識用のデジタル画像データを入力する認識用画像データ入力手段と、
２×２ｐｉｘｅｌ以上の大きさのブロックで分けられた各ブロック内における予め決められた増分符号の組み合わせにより、前記認識用の画像全体を符号化する第２の符号化手段と、
前記第２の符号化手段により符号化されたデータと前記複数類似度算出器記憶手段から呼び出した複数類似度算出器を用いて類似度を算出する類似度算出手段と、
前記登録された各物体について、前記類似度算出手段により算出された類似度を比較し、最も類似度の大きな物体を識別結果とする識別手段と、
前記識別結果を出力する出力手段とを備えることを特徴とするパターン認識装置。
【請求項２】
前記登録用画像データ入力手段および認識用画像データ入力手段により各々入力された画像データに、周波数領域でのフィルタリングに基づく前処理を行う周波数処理手段を各々備えたことを特徴とする請求項１に記載のパターン認識装置。
【請求項３】
前記登録用画像データ入力手段および認識用画像データ入力手段により各々入力された画像データに、Ｔｏｐｈａｔ変換に基づく前処理を行うＴｏｐｈａｔ変換処理手段を各々備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載のパターン認識装置。
【請求項４】
画像データに含まれる物体を識別するパターン認識方法であって、
登録用画像データ入力手段が、登録用の物体を含むデジタル画像データを入力する登録用画像データ入力ステップと、
第１の符号化手段が、２×２ｐｉｘｅｌ以上の大きさのブロックで分けられた各ブロック内における予め決められた増分符号の組み合わせにより、前記登録用の画像全体を符号化する第１の符号化ステップと、
複数類似度算出器作成手段が、前記２×２ｐｉｘｅｌ以上の大きさのブロックで分けられた各ブロック内でエントロピー基準により１つづつ選択された増分符号を基に類似度算出器を構成し、ブースティング手続きによる複数の類似度算出器を作成し統合する複数類似度算出器作成ステップと、
複数類似度算出器記憶手段が、前記複数類似度算出器作成ステップにより作成、統合された複数類似度算出器および該類似度算出器が参照する各種データを保存する複数類似度算出器記憶ステップと、
認識用画像データ入力手段が、認識用のデジタル画像データを入力する認識用画像データ入力ステップと、
第２の符号化手段が、２×２ｐｉｘｅｌ以上の大きさのブロックで分けられた各ブロック内における予め決められた増分符号の組み合わせにより、前記認識用の画像全体を符号化する第２の符号化ステップと、
類似度算出手段が、前記第２の符号化ステップにより符号化されたデータと前記複数類似度算出器記憶手段から呼び出した複数類似度算出器を用いて類似度を算出する類似度算出ステップと、
識別手段が、前記登録された各物体について、前記類似度算出ステップにより算出された類似度を比較し、最も類似度の大きな物体を識別結果とする識別ステップと、
出力手段が、前記識別結果を出力する出力ステップとを備えることを特徴とするパターン認識方法。
【請求項５】
周波数処理手段が、前記登録用画像データ入力ステップおよび認識用画像データ入力ステップにより各々入力された画像データに、周波数領域でのフィルタリングに基づく前処理を行う周波数処理ステップを各々備えたことを特徴とする請求項４に記載のパターン認識方法。
【請求項６】
Ｔｏｐｈａｔ変換処理手段が、前記登録用画像データ入力ステップおよび認識用画像データ入力ステップにより各々入力された画像データに、Ｔｏｐｈａｔ変換に基づく前処理を行うＴｏｐｈａｔ変換処理ステップを各々備えたことを特徴とする請求項４又は５に記載のパターン認識方法。
【請求項７】
コンピュータを請求項１ないし３のいずれか１項に記載の各手段として機能させるためのパターン認識プログラム。
【請求項８】
コンピュータを請求項１ないし３のいずれか１項に記載の各手段として機能させるためのパターン認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然画像中に含まれる３次元物体を高速かつ精度良く識別するためのパターン認識装置、パターン認識方法、パターン認識プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯電話にカメラ機能が搭載され、いつでも手軽に画像データを取得、保存することができるようになった。この機能をさらに活用する手段として、画像データからそこに写る物体を認識し、その物体に関連したデータを提供するというサービスが考えられる。携帯電話のネットワーク接続機能により、画像データをサーバに転送すれば、携帯電話上では実現できないようなパターン認識処理もサーバ上で代行することができる。
【０００３】
対象となる物体をカメラで撮影する場合、撮影方向等により画像上での見え方が異なってくる。そのため、あらかじめさまざまな方向からの撮影画像を登録しておく必要がある。しかし、全ての画像をそのまま登録し、マッチングにより識別すると、膨大なメモリ量と処理時間が必要になってくる。そのため、非特許文献１に記載の部分空間法等のデータ圧縮・照合法により、メモリ量と処理時間を削減するのが一般的である。
【０００４】
また、近年、より高速かつ省メモリ化可能な手法として、非特許文献２に記載の同時確率増分符号相関法が提案された。これは、物体の個体差や撮影方向の変化等に対し、確率に基づく照合評価値を定義することで高速に精度良く認識できるようにしたものであり、照明変動やノイズ、オクルージョンにも比較的ロバストである点が特徴である。この方法では、あらかじめ設定されたブロックごとに、複数種類の隣接２画素間明度値の増減を複数符号の組み合わせとして定義する。そして、画像上の位置とその該当ブロックで観測される複数符号の同時生起確率を利用して、あらかじめ登録された物体の画像パターンとの類似度を算出する。
【非特許文献１】石井健一郎，上田修功，前田英作，村瀬洋共著，“わかりやすいパターン認識”，オーム社，ｐｐ．１４７−１５１，１９９８．
【非特許文献２】安藤慎吾，鈴木章，高橋裕子，安野貴之，“同時確率増分符号相関による高速物体検出・識別”，第１０回  画像の認識・理解シンポジウム（ＭＩＲＵ２００７）論文集，ｐｐ．１４２６−１４３１，２００７．
【非特許文献３】Ｙ．Ｆｒｅｕｎｄ，ａｎｄ  Ｒ．Ｅ．Ｓｃｈａｐｉｒｅ，“Ａ  ｄｅｃｉｓｉｏｎ−ｔｈｅｏｒｅｔｉｃ  ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｏｎ−ｌｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ａｎｄ  ａｎ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｂｏｏｓｔｉｎｇ”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｔｈｅｏｒｙ，Ｂａｒｃｅｌｏｎａ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ，Ｍａｒｃｈ，１９９５，ｐｐ．２３−３７．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、前記従来の手法では、学習した画像に対して算出される類似度にばらつきが発生してしまう。そのため、認識精度が物体の撮影方向に大きく依存してしまう問題がある。この問題は、人物顔のような個別性のある対象を扱う場合にも同様に発生する。例えば、学習画像の中に眼鏡をかけている人が少ない場合、眼鏡のフレームによる増分符号の変化が生起確率として少なく見積もられてしまうため、眼鏡の人物に対する顔の検出能力が落ちてしまうのである。
【０００６】
本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、物体の撮影方向や個別性に依らず高精度に認識できるパターン認識装置、パターン認識方法、パターン認識プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体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】
上記目的を達成するために、本発明では、ブースティングと呼ばれる複数識別器の組み合わせ手法を応用する。すなわち、学習過程において、類似度の低い学習画像の類似度を高められるような類似度算出器を反復的に選択して組み合わせていく。選択の基準としては、複数増分符号の同時確率分布のエントロピーを用いる。識別過程では、全ての類似度算出器での結果を統合することによって最終的な類似度を求める。本発明は、同時確率増分符号相関に基づく類似度算出器を自動的に複数選択して組み合わせる手法、および識別過程での類似度統合手法を提案するものである。
【０００８】
すなわち請求項１に記載のパターン認識装置は、画像データに含まれる物体を識別するパターン認識装置であって、登録用の物体を含むデジタル画像データを入力する登録用画像データ入力手段と、２×２ｐｉｘｅｌ以上の大きさのブロックで分けられた各ブロック内における予め決められた増分符号の組み合わせにより、前記登録用の画像全体を符号化する第１の符号化手段と、前記２×２ｐｉｘｅｌ以上の大きさのブロックで分けられた各ブロック内でエントロピー基準により１つづつ選択された増分符号を基に類似度算出器を構成し、ブースティング手続きによる複数の類似度算出器を作成し統合する複数類似度算出器作成手段と、前記複数類似度算出器作成手段により作成、統合された複数類似度算出器および該類似度算出器が参照する各種データを保存する複数類似度算出器記憶手段と、認識用のデジタル画像データを入力する認識用画像データ入力手段と、２×２ｐｉｘｅｌ以上の大きさのブロックで分けられた各ブロック内における予め決められた増分符号の組み合わせにより、前記認識用の画像全体を符号化する第２の符号化手段と、前記第２の符号化手段により符号化されたデータと前記複数類似度算出器記憶手段から呼び出した複数類似度算出器を用いて類似度を算出する類似度算出手段と、前記登録された各物体について、前記類似度算出手段により算出された類似度を比較し、最も類似度の大きな物体を識別結果とする識別手段と、前記識別結果を出力する出力手段とを備えることを特徴としている。
【０００９】
また請求項２に記載のパターン認識装置は、請求項１において、前記登録用画像データ入力手段および認識用画像データ入力手段により各々入力された画像データに、周波数領域でのフィルタリングに基づく前処理を行う周波数処理手段を各々備えたことを特徴としている。
【００１０】
また請求項３に記載のパターン認識装置は、請求項１又は２において、前記登録用画像データ入力手段および認識用画像データ入力手段により各々入力された画像データに、Ｔｏｐｈａｔ変換に基づく前処理を行うＴｏｐｈａｔ変換処理手段を各々備えたことを特徴としている。
【００１１】
また、請求項４に記載のパターン認識方法は、画像データに含まれる物体を識別するパターン認識方法であって、登録用画像データ入力手段が、登録用の物体を含むデジタル画像データを入力する登録用画像データ入力ステップと、第１の符号化手段が、２×２ｐｉｘｅｌ以上の大きさのブロックで分けられた各ブロック内における予め決められた増分符号の組み合わせにより、前記登録用の画像全体を符号化する第１の符号化ステップと、複数類似度算出器作成手段が、前記２×２ｐｉｘｅｌ以上の大きさのブロックで分けられた各ブロック内でエントロピー基準により１つづつ選択された増分符号を基に類似度算出器を構成し、ブースティング手続きによる複数の類似度算出器を作成し統合する複数類似度算出器作成ステップと、複数類似度算出器記憶手段が、前記複数類似度算出器作成ステップにより作成、統合された複数類似度算出器および該類似度算出器が参照する各種データを保存する複数類似度算出器記憶ステップと、認識用画像データ入力手段が、認識用のデジタル画像データを入力する認識用画像データ入力ステップと、第２の符号化手段が、２×２ｐｉｘｅｌ以上の大きさのブロックで分けられた各ブロック内における予め決められた増分符号の組み合わせにより、前記認識用の画像全体を符号化する第２の符号化ステップと、類似度算出手段が、前記第２の符号化ステップにより符号化されたデータと前記複数類似度算出器記憶手段から呼び出した複数類似度算出器を用いて類似度を算出する類似度算出ステップと、識別手段が、前記登録された各物体について、前記類似度算出ステップにより算出された類似度を比較し、最も類似度の大きな物体を識別結果とする識別ステップと、出力手段が、前記識別結果を出力する出力ステップとを備えることを特徴としている。
【００１２】
また請求項５に記載のパターン認識方法は、請求項４において、周波数処理手段が、前記登録用画像データ入力ステップおよび認識用画像データ入力ステップにより各々入力された画像データに、周波数領域でのフィルタリングに基づく前処理を行う周波数処理ステップを各々備えたことを特徴としている。
【００１３】
また請求項６に記載のパターン認識方法は、請求項４又は５において、Ｔｏｐｈａｔ変換処理手段が、前記登録用画像データ入力ステップおよび認識用画像データ入力ステップにより各々入力された画像データに、Ｔｏｐｈａｔ変換に基づく前処理を行うＴｏｐｈａｔ変換処理ステップを各々備えたことを特徴としている。
【００１４】
また、請求項７に記載のパターン認識プログラムは、コンピュータを請求項１ないし３のいずれか１項に記載の各手段として機能させるためのパターン認識プログラムである。
【００１５】
また、請求項８に記載の記録媒体は、コンピュータを請求項１ないし３のいずれか１項に記載の各手段として機能させるためのパターン認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００１６】
本発明では、ブロック分割された登録用画像の各領域から、複数増分符号の同時確率分布のエントロピー基準で最適な類似度算出器を選択しそれらを組み合わせることで第１の類似度算出器を得、次に、ブースティングの手続きに基づいて第１の類似度算出器と同様の第２、第３…、第ｎの類似度算出器とそれらの重み係数を得る。そしてそれら第１〜第ｎ類似度算出器および重み係数を記憶しておき、識別過程において、認識対象の画像データと前記記憶された複数の類似度算出器を用いて類似度を算出して前記第１〜第ｎ類似度算出器による結果を統合するように構成したので、物体の任意の撮影方向に対しほぼ一定の類似度を算出することができ、結果として撮影方向や個別性にロバストな物体認識を実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。図１は、本発明に係る実施形態のパターン認識装置の構成を示すブロック図であり、図２は、本発明に係る実施形態のパターン認識方法のフローチャートである。
【００１８】
図１において、１０１は登録用の物体を含むデジタル画像データを入力する登録用画像データ入力手段としての学習画像データ入力部である。
【００１９】
１０２は、前記入力された画像データに、周波数領域でのフィルタリングに基づく前処理を行う周波数処理手段としての周波数処理部である。
【００２０】
１０３は、前記周波数処理部１０２より伝送された画像に、Ｔｏｐｈａｔ変換に基づく前処理を行うＴｏｐｈａｔ変換処理手段としてのＴｏｐｈａｔ変換処理部である。
【００２１】
１０４は、２×２ｐｉｘｅｌ以上の大きさのブロックで分けられた各ブロック内における予め決められた増分符号の組み合わせにより、前記登録用の画像（Ｔｏｐｈａｔ変換処理部１０３より伝送された画像）全体を符号化する第１の符号化手段としての符号化部である。
【００２２】
１０５は、前記２×２ｐｉｘｅｌ以上の大きさのブロックで分けられた各ブロック内でエントロピー基準により１つづつ選択された増分符号を基に類似度算出器を構成し、ブースティング手続きによる複数の類似度算出器を作成し統合する複数類似度算出器作成手段としての複数類似度算出器作成部である。
【００２３】
１０６は、前記複数類似度算出器作成部１０５により作成、統合された複数類似度算出器および該類似度算出器が参照する各種データを保存する複数類似度算出器記憶手段としての複数類似度算出器記憶部である。
【００２４】
１０７は、認識用のデジタル画像データを入力する認識用画像データ入力手段としての対象画像データ入力部である。
【００２５】
１０８は、前記入力された画像データに、周波数領域でのフィルタリングに基づく前処理を行う周波数処理手段としての周波数処理部である。
【００２６】
１０９は、前記周波数処理部１０８より伝送された画像に、Ｔｏｐｈａｔ変換に基づく前処理を行うＴｏｐｈａｔ変換処理手段としてのＴｏｐｈａｔ変換処理部である。
【００２７】
１１０は、２×２ｐｉｘｅｌ以上の大きさのブロックで分けられた各ブロック内における予め決められた増分符号の組み合わせにより、前記認識用の画像（Ｔｏｐｈａｔ変換処理部１０９より伝送された画像）全体を符号化する第２の符号化手段としての符号化部である。
【００２８】
１１１は、前記符号化部１１０により符号化されたデータと前記複数類似度算出器記憶手段１０６から呼び出した複数類似度算出器を用いて類似度を算出する類似度算出手段としての類似度算出・統合部である。
【００２９】
１１２は、前記（複数類似度算出器作成部１０５により作成、統合された複数類似度算出器によって）登録された各物体について、前記類似度算出・統合部１１１により算出された類似度を比較し、最も類似度の大きな物体を識別結果とする識別手段としての識別部である。
【００３０】
１１３は、前記識別結果を出力する出力手段としての出力部である。
【００３１】
前記各部１０１〜１１３の機能は、例えばコンピュータによって達成される。
【００３２】
次に図１の装置の動作を図２のフローチャートとともに説明する。図２（ａ）のステップＳ１０１〜Ｓ１０６は学習処理を示し、図２（ｂ）のステップＳ１０７〜Ｓ１１３は認識処理を示している。
【００３３】
まずステップＳ１０１において、学習用画像データ入力部１０１では、認識対象の登録に用いるため、さまざまな方向からデジタルカメラ等で撮像された複数の自然画像データを入力し、周波数処理部１０２に伝送する。
【００３４】
次にステップＳ１０２において、周波数処理部１０２では、各々の画像データをＦＦＴ（高速フーリエ変換）で周波数領域に変換する。そして、周波数があらかじめ決められたしきい値より小さい成分は全て０に置き換える。最後に、ＩＦＦＴ（逆変換）により元の画像に戻す。これにより、照明の照り返し等、低周波に属すると思われるノイズを除去することができる。照明の照り返しが元々少ないと思われる対象の場合は、この処理をパスしても良い。しかしその場合は、認識処理（図２（ｂ）のステップＳ１０８）においても同様にパスする必要がある。また、画像のコントラストを高める目的で、高周波領域に一定の係数（＞１）をかけても良い。
【００３５】
次にステップＳ１０３において、Ｔｏｐｈａｔ変換処理部１０３では、周波数処理部１０２より伝送された画像にＴｏｐｈａｔ変換を施す。これにより、部分的な影により発生するエッジが除去され、異なった照明条件に対し安定した画像を得ることができる。この処理も、影が発生することがあまり想定されない場合はパスして良い。ただしその場合は、認識処理（図２（ｂ）のステップＳ１０９）でも同様にパスする必要がある。
【００３６】
次にステップＳ１０４において、符号化部１０４では、Ｔｏｐｈａｔ変換処理部１０３より伝送された画像を基に、各ブロックで符号化処理を行う。この時のブロック分割の仕方は、一辺の大きさａを定めることにより一意に決定される。例えば、ａ＝２の場合は図３のようになる。また、符号化手法はさまざまなものが考えられるが、例えば図４で示されたような、２×２ブロック内の４種類の差分値における正負符号（０も別符号として定義する）の組み合わせを用いる方法が考えられる。この場合は、各ブロックで表現される符号の組み合わせは３4＝８１通り考えられるので、８１値の符号がブロックごとに与えられる。無論、ブロック内の符号の組み合わせ方法に関してはこれに限るものではない。
【００３７】
次にステップＳ１０５において、複数類似度算出器作成部１０５では、識別対象となる各物体に対し、ブースティングの手続きにならって、複数の類似度算出器を作成する。基本的なアルゴリズムは非特許文献３に開示されているＡｄａＢｏｏｓｔ．Ｒをベースにしているが、本発明は同時確率増分符号相関による複数類似度算出器構成法に特化して数式を変形している。
【００３８】
この複数類似度算出器作成部１０５における処理フローは図５のとおりである。図５において、まず、画像の該当する位置において、どの符号がどれだけ生起したかを確率で求め、テーブル化する（ステップＳ２０１）。
【００３９】
【数１】
2010020662.tif 000003
【００４０】
を参照テーブルとして算出する。例えば図３、図４のように符号を定義した場合、確率テーブルは図６のようなものになる。
【００４１】
次にステップＳ２０２において、いくつかのパラメータを初期化する。ここでは、サンプル重み計数ｗjを全て１に初期化し、その後の繰り返し回数ｎを決定する。サンプル重み計数ｗjとは、学習に使用する画像サンプルの重要度を数値で示したものである。値が大きいほど、重要性が高いと判断する。ｊはサンプルの通し番号を表す。また、ｉ＝１に設定する。
【００４２】
【数２】
2010020662.tif 000004
【００４３】
ここでは、まず領域をブロック分割する。この時のブロックの一辺の大きさｂは、符号化部１０４におけるブロックの大きさａ以上であるとする。例えば、ａ＝２、ｂ＝１０とした場合、図７のように４つの領域に分割される。
【００４４】
【数３】
2010020662.tif 000005
【００４５】
【数４】
2010020662.tif 000006
【００４６】
【数５】
2010020662.tif 000007
【００４７】
【数６】
2010020662.tif 000008
【００４８】
以上は１つのカテゴリについての手順を説明したが、複数カテゴリの識別を行う場合、これらステップＳ１０１〜Ｓ１０６をカテゴリ数分繰り返すことになる。
【００４９】
また図２（ｂ）のステップＳ１０７において、対象画像データ入力部１０７では、認識したい物体を撮像した画像データを入力し、周波数処理部１０８に伝送する。
【００５０】
次にステップＳ１０８〜Ｓ１１０において、周波数処理部１０８、Ｔｏｐｈａｔ変換処理部１０９、符号化部１１０は、前述の周波数処理部１０２、Ｔｏｐｈａｔ変換処理部１０３、符号化部１０４と同じ処理（ステップＳ１０２〜Ｓ１０４）を行う。
【００５１】
次にステップＳ１１１において、類似度算出・統合部１１１では、複数類似度算出器記憶部１０６で保存された各種データと入力画像を符号化したデータｇを用いて、前記式（１０）にしたがい、類似度Ｓ（ｇ）を算出する。カテゴリが複数ある場合は、カテゴリ分繰り返してそれぞれの類似度を算出する。
【００５２】
Ｓ（ｇ）は負の実数であり、値が大きいほどそのカテゴリに対応する物体によく類似していると考えられる。もし、
Ｓ（ｇ）≦Ｔｈ  （１１）
を満たすなら、そのカテゴリではないと判断する。ここで、Ｔｈはそのカテゴリであるか否かを判断するためのしきい値であり、あらかじめ決めておく定数である。
【００５３】
次にステップＳ１１２において、識別部１１２では、全ての登録オブジェクトの類似度Ｓ（ｇ）を比較し、最も値が大きいものを識別結果とする。もし、この時点で全ての登録オブジェクトが前記不等式（１１）を満たしていた場合は、「該当なし」という結果を出力部１１３に渡す。
【００５４】
そしてステップＳ１１３において、出力部１１３では、識別結果をディスプレイ等に出力する。
【００５５】
前記対象画像データ入力部１０７〜識別部１１２は、入力画像が学習画像と同じ大きさであるという想定で説明したが、入力画像が学習画像より大きく、入力画像の一部に登録オブジェクトが存在するような場合も存在する。この場合は、学習画像と同じ大きさの探索窓を用意し、入力画像の上をスキャンすることで対応することができる。同様に、登録オブジェクトが入力画像にどのような大きさで入っているか分からない場合も、入力画像を多重解像度化し、各解像度画像上をスキャンすればよい。
【００５６】
また、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のＣＰＵ（ＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、実現できる。その場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体、例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＭＯ、ＨＤＤ等は本発明を構成する。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明のパターン認識装置の実施形態例の構成を示すブロック図。
【図２】本発明のパターン認識方法の実施形態例の処理を示すフローチャート。
【図３】本発明の実施形態例における符号化部のブロック分割のようすを示す説明図。
【図４】本発明の実施形態例における符号化手法の一例を示す説明図。
【図５】本発明の実施形態例における要部の処理を示すフローチャート。
【図６】本発明の実施形態例における確率テーブルの一例を示す説明図。
【図７】本発明の実施形態例における複数類似度算出器作成部のブロック分割のようすを示す説明図。
【符号の説明】
【００５８】
１０１…学習画像データ入力部、１０２，１０８…周波数処理部、１０３，１０９…Ｔｏｐｈａｔ変換処理部、１０４，１１０…符号化部、１０５…複数類似度算出器作成部、１０６…複数類似度算出器記憶部、１０７…対象画像データ入力部、１１１…類似度算出・統合部、１１２…識別部、１１３…出力部。
【図１】
2010020662.tif 000009
【図２】
2010020662.tif 000010
【図３】
2010020662.tif 000011
【図４】
2010020662.tif 000012
【図５】
2010020662.tif 000013
【図６】
2010020662.tif 000014
【図７】
2010020662.tif 000015