(57)【要約】【課題】形状がほぼ同等で色が異なる対象物を識別する場合に、精度良く識別することができる物体識別装置及び物体識別方法を提供する。【解決手段】識別する対象物をカラー画像で入力して対象物抽出部１０２で対象物画像を抽出し、色単位画像作成部１０４で対象物画像をあらかじめ設定された色毎に濃淡画像に変換して色単位画像を作成し、特徴抽出部１０５で色単位画像毎に対象物特徴を抽出し、識別部１０７で、識別する対象物の色単位画像毎の対象物特徴をあらかじめ登録した辞書１０６と照合することにより対象物を識別するので、対象物の色情報を用いて対象物を識別することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
識別する対象物をカラー画像で入力する画像入力部と、
前記画像入力部で入力されたカラー画像から対象物の全部あるいは一部の対象物画像を抽出する対象物抽出部と、
前記対象物抽出部で抽出された対象物画像をあらかじめ設定された色毎に濃淡画像に変換し色単位画像を作成する色単位画像作成部と、
前記色単位画像作成部で作成された色単位画像毎に対象物特徴を抽出する特徴抽出部と、
識別する対象物の色単位画像毎の対象物特徴をあらかじめ登録した辞書と、
前記特徴抽出部で抽出された色単位画像毎の対象物特徴を前記辞書に登録されている対象物特徴と照合することにより対象物を識別する識別部と、
前記識別部で識別した結果を出力する結果出力部と、
を備えた物体識別装置。
【請求項２】
識別に使用する色と色重み付けを指定する色指定部を備え、
前記色単位画像作成部が、前記色指定部で指定された色毎に濃淡画像に変換し、
前記辞書が、前記色指定部で指定される可能性のある色について色単位画像毎の対象物特徴をあらかじめ登録し、
前記識別部が、前記色指定部で指定された色と色重み付けに従って対象物を識別する請求項１に記載の物体識別装置。
【請求項３】
前記対象物抽出部が、輝度が一定値以上あるいは以下の所を非対象部分として設定し対象物画像に含めず、
前記識別部が、前記辞書に登録されている特徴の、前記対象物抽出部で設定した非対象部分に該当する部分を用いずに識別する請求項１に記載の物体識別装置。
【請求項４】
前記辞書が、対象物の画像変動が激しい部分を非対象部分として対象物毎にあらかじめ登録し、
前記識別部が、前記辞書に登録されている非対象部分に該当する部分を用いずに識別する請求項１に記載の物体識別装置。
【請求項５】
識別する対象物をカラー画像で入力する画像入力ステップと、
前記画像入力ステップで入力されたカラー画像から対象物の全部あるいは一部の対象物画像を抽出する対象物抽出ステップと、
前記対象物抽出ステップで抽出された対象物画像をあらかじめ設定された色毎に濃淡画像に変換し色単位画像を作成する色単位画像作成ステップと、
前記色単位画像作成ステップで作成された色単位画像毎に対象物特徴を抽出する特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された色単位画像毎の対象物特徴を、識別する対象物の色単位画像毎の対象物特徴をあらかじめ登録した辞書と照合することにより対象物を識別する識別ステップと、
前記識別ステップで識別した結果を出力する結果出力ステップと、
を備えた物体識別方法。
【請求項６】
識別に使用する色と色重み付けを指定する色指定ステップを備え、
前記色単位画像作成ステップが、前記色指定ステップで指定された色毎に濃淡画像に変換し、
前記識別ステップが、前記色指定ステップで指定された色と色重み付けに従って、前記色指定ステップで指定される可能性のある色について色単位画像毎の対象物特徴をあらかじめ登録した辞書と照合することにより対象物を識別する請求項５に記載の物体識別方法。
【請求項７】
前記対象物抽出ステップが、輝度が一定値以上あるいは以下の所を非対象部分として設定し対象物画像に含めず、
前記識別ステップが、前記対象物抽出ステップで設定した非対象部分に該当する部分を用いずに、識別する対象物の色単位画像毎の対象物特徴をあらかじめ登録した辞書と照合することにより識別する請求項５に記載の物体識別方法。
【請求項８】
前記識別ステップが、前記特徴抽出ステップで抽出された色単位画像毎の対象物特徴を、対象物の画像変動が激しい部分を非対象部分として対象物毎にあらかじめ登録した辞書と、前記辞書に登録されている非対象部分に該当する部分を用いずに識別する請求項５に記載の物体識別方法。
【請求項９】
請求項５に記載の物体識別方法をコンピュータで実行可能に記述したことを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
請求項５に記載の物体識別方法をコンピュータで実行可能に記述したプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像入力された未知の対象物が、あらかじめ辞書に登録された対象物群のどの対象物に該当するかを識別する物体識別装置及び物体識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の物体識別装置の一つとして顔認証システムが挙げられるが、従来の顔認証システムでは、対象物である人物顔の濃淡画像や濃淡画像を処理した輪郭線を用いて、パターンマッチング処理などにより認証を行っていた（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２４２４３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、前記従来の手法では、図３に示す対象物（Ａ），（Ｂ）のように形状がほぼ同等で色が異なる車を識別する場合、濃淡画像〈淡〉では（Ａｗ），（Ｂｗ）のように差異がなくなり識別が困難になっていた。
【０００５】
本発明は、前記従来の課題を解決するものであり、形状がほぼ同等で色が異なる対象物を識別する場合に、精度良く識別することができる物体識別装置及び物体識別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】
【０００６】
本発明の物体識別装置は、識別する対象物をカラー画像で入力する画像入力部と、前記画像入力部で入力されたカラー画像から対象物の全部あるいは一部の対象物画像を抽出する対象物抽出部と、前記対象物抽出部で抽出された対象物画像をあらかじめ設定された色毎に濃淡画像に変換し色単位画像を作成する色単位画像作成部と、前記色単位画像作成部で作成された色単位画像毎に対象物特徴を抽出する特徴抽出部と、識別する対象物の色単位画像毎の対象物特徴をあらかじめ登録した辞書と、前記特徴抽出部で抽出された色単位画像毎の対象物特徴を前記辞書に登録されている対象物特徴と照合することにより対象物を識別する識別部と、前記識別部で識別した結果を出力する結果出力部と、を備えている。
【０００７】
上記構成において、識別に使用する色と色重み付けを指定する色指定部を備え、前記色単位画像作成部が、前記色指定部で指定された色毎に濃淡画像に変換し、前記辞書が、前記色指定部で指定される可能性のある色について色単位画像毎の対象物特徴をあらかじめ登録し、前記識別部が、前記色指定部で指定された色と色重み付けに従って対象物を識別する。
【０００８】
上記構成において、前記対象物抽出部が、輝度が一定値以上あるいは以下の所を非対象部分として設定し対象物画像に含めず、前記識別部が、前記辞書に登録されている特徴の、前記対象物抽出部で設定した非対象部分に該当する部分を用いずに識別する。
【０００９】
上記構成において、前記辞書が、対象物の画像変動が激しい部分を非対象部分として対象物毎にあらかじめ登録し、前記識別部が、前記辞書に登録されている非対象部分に該当する部分を用いずに識別する。
【００１０】
本発明の物体識別方法は、識別する対象物をカラー画像で入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで入力されたカラー画像から対象物の全部あるいは一部の対象物画像を抽出する対象物抽出ステップと、前記対象物抽出ステップで抽出された対象物画像をあらかじめ設定された色毎に濃淡画像に変換し色単位画像を作成する色単位画像作成ステップと、前記色単位画像作成ステップで作成された色単位画像毎に対象物特徴を抽出する特徴抽出ステップと、前記特徴抽出ステップで抽出された色単位画像毎の対象物特徴を、識別する対象物の色単位画像毎の対象物特徴をあらかじめ登録した辞書と照合することにより対象物を識別する識別ステップと、前記識別ステップで識別した結果を出力する結果出力ステップと、を備えている。
【００１１】
上記方法において、識別に使用する色と色重み付けを指定する色指定ステップを備え、前記色単位画像作成ステップが、前記色指定ステップで指定された色毎に濃淡画像に変換し、前記識別ステップが、前記色指定ステップで指定された色と色重み付けに従って、前記色指定ステップで指定される可能性のある色について色単位画像毎の対象物特徴をあらかじめ登録した辞書と照合することにより対象物を識別する。
【００１２】
上記方法において、前記対象物抽出ステップが、輝度が一定値以上あるいは以下の所を非対象部分として設定し対象物画像に含めず、前記識別ステップが、前記対象物抽出ステップで設定した非対象部分に該当する部分を用いずに、識別する対象物の色単位画像毎の対象物特徴をあらかじめ登録した辞書と照合することにより識別する。
【００１３】
上記方法において、前記識別ステップが、前記特徴抽出ステップで抽出された色単位画像毎の対象物特徴を、対象物の画像変動が激しい部分を非対象部分として対象物毎にあらかじめ登録した辞書と、前記辞書に登録されている非対象部分に該当する部分を用いずに識別する。
【００１４】
本発明のプログラムは、上記物体識別方法をコンピュータで実行可能に記述したことを特徴とする。
【００１５】
本発明の記録媒体は、上記物体識別方法をコンピュータで実行可能に記述したプログラムを記録したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、形状がほぼ同等で、濃淡画像にすると差異がなくなってしまう色の違いしかない対象物においても、色の違いを検出して対象物を識別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１８】
図１は、本発明の一実施の形態における物体識別装置の構成を示すブロック図である。図１において、本実施の形態の物体識別装置は、画像入力部１０１と、対象物抽出部１０２と、色指定部１０３と、色単位画像作成部１０４と、特徴抽出部１０５と、辞書１０６と、識別部１０７と、結果出力部１０８と、を備えている。
【００１９】
画像入力部１０１は、識別する対象物をカラー画像で入力する。対象物抽出部１０２は、画像入力部１０１で入力されたカラー画像から、対象物の全部あるいは一部の対象物画像を抽出する。色指定部１０３は、識別に使用する色と色重み付けを指定する。色単位画像作成部１０４は、対象物抽出部１０２で抽出された対象物画像を、色指定部１０３で指定された色毎に濃淡画像に変換し、色単位画像を作成する。特徴抽出部１０５は、色単位画像作成部１０４で作成された色単位画像毎に対象物特徴を抽出する。辞書１０６は、色指定部１０３で指定される可能性のある色について、識別する対象物の色単位画像毎の対象物特徴をあらかじめ登録する。識別部１０７は、特徴抽出部１０５で抽出された色単位画像毎の対象物特徴を、辞書１０６に登録されている対象物特徴と、色指定部１０３で指定された色と色重み付けに従って照合することにより対象物を識別する。結果出力部１０８は、識別部１０７で識別した結果を出力する。
【００２０】
なお、画像入力部、対象物抽出部、色単位画像作成部、特徴抽出部、辞書、識別部等の各機能ブロックは、典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現されてもよい。集積回路化の手法は、ＬＳＩに限るものではない。これらは、個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全部を含むように１チップ化されてもよい。
【００２１】
図２は、本実施の形態の物体識別装置の動作を説明するためのフローチャートである。まず、画像入力部１０１にて、識別する対象物をカラー画像で入力する（画像入力ステップＳ１０１）。次に、画像入力部１０１で入力されたカラー画像から、対象物抽出部１０２にて、対象物の全部あるいは一部の対象物画像を抽出する（対象物抽出ステップＳ１０２）。次に、色指定部１０３にて、識別に使用する色と色重み付けを指定する（色指定ステップＳ１０３）。次に、色単位画像作成部１０４にて、対象物抽出部１０２で抽出された対象物画像を、色指定部１０３で指定された色毎に濃淡画像に変換し、色単位画像を作成する（色単位画像作成ステップＳ１０４）。次に、特徴抽出部１０５にて、色単位画像作成部１０４で作成された色単位画像毎に対象物特徴を抽出する（特徴抽出ステップＳ１０５）。次に、識別部１０７にて、特徴抽出部１０５で抽出された色単位画像毎の対象物特徴を、対象物の色単位画像毎の対象物特徴があらかじめ登録されている辞書１０６と、色指定部１０３で指定された色と色重み付けに従って照合することにより対象物を識別する（識別ステップＳ１０６）。最後に、結果出力部１０８から、識別部１０７で識別した結果を出力する（結果出力ステップ１０７）。
【００２２】
なお、各ステップは、コンピュータで実行可能なプラグラムとして記述されてもよい。
【００２３】
以下、本実施の形態の物体識別装置の詳細な動作について、図３の対象物（Ａ），（Ｂ）等を例に説明する。画像入力部１０１は、道路上に設置された図示しない監視カメラから、道路上を走行する車を〈Ｒ〉，〈Ｇ〉，〈Ｂ〉カラーで撮影入力する。次に、対象物抽出部１０２で、撮影された道路の画像から、公知の手法で車全体を抽出し、カメラの設置条件等から画像サイズを正規化すると、図３の対象物（Ａ），（Ｂ）のような対象物のカラー画像になる。なお、公知の手法でナンバープレートやヘッドライト、車高車幅位置を抽出し、それらを基準とした車の一部を対象物とすることもできる。一方、色指定部１０３で、識別に使用する色と色重み付けを、「色〈Ｒ〉，〈Ｇ〉，〈Ｂ〉を用いて対等の重み付けで評価する」と指定する。ここで、識別に使用する色と色重み付けはあらかじめ設定された固定の値でもよく、必要に応じて設定変更できるようになっていてもよい。色単位画像作成部１０４では、色指定部１０３で設定された〈Ｒ〉，〈Ｇ〉，〈Ｂ〉を基準とした各々の色の濃淡画像を作成する。
【００２４】
図４は、カラー画像から各々の色の濃淡画像を求める方式の説明図であり、入力色〈黄〉，〈紫〉，〈緑〉の色組成から（式２），（式３），（式４）に基づいて指定色〈Ｒ〉，〈Ｇ〉，〈Ｂ〉の濃淡値を求めると図４の値となる。対象物（Ａ）の指定色〈Ｒ〉，〈Ｇ〉，〈Ｂ〉の濃淡画像を作成すると、各々図５の（Ａｒ），（Ａｇ），（Ａｂ）となり、対象物（Ｂ）の指定色〈Ｒ〉，〈Ｇ〉，〈Ｂ〉の濃淡画像を作成すると、各々図５の（Ｂｒ），（Ｂｇ），（Ｂｂ）となる。ここで、（式１）に基づいて一般的な濃淡値を求めると図４〈淡〉の値となり、〈紫〉と〈緑〉が同じ濃淡値になることがわかる。
【００２５】
特徴抽出部１０５は、色単位画像作成部１０４で作成された色単位画像毎に対象物の輪郭線特徴を抽出する。対象物（Ａ），（Ｂ）の指定色〈Ｒ〉，〈Ｇ〉，〈Ｂ〉の濃淡画像（Ａｒ），（Ａｇ），（Ａｂ），（Ｂｒ），（Ｂｇ），（Ｂｂ）の輪郭線特徴を抽出すると、各々、図６の（Ｆａｒ），（Ｆａｇ），（Ｆａｂ），（Ｆｂｒ），（Ｆｂｇ），（Ｆｂｂ）となる。
【００２６】
辞書１０６には、識別対象の車群の、各々の車の色単位画像毎の輪郭線特徴を、色指定部１０３でユーザが指定する可能性のある色について、〈色１〉，〈色２〉…のように色毎にまとめて、あらかじめ登録しておく。識別に使用する色があらかじめ設定されている場合は、設定されている色の色単位画像毎の輪郭線特徴のみを登録しておけばよい。
【００２７】
識別部１０７で、対象物（Ａ）や（Ｂ）の輪郭線特徴（Ｆａｒ），（Ｆａｇ），（Ｆａｂ），（Ｆｂｒ），（Ｆｂｇ），（Ｆｂｂ）と、辞書１０６の、色指定部１０３で設定された〈Ｒ〉，〈Ｇ〉，〈Ｂ〉について、パターンマッチング等の公知の手法で照合し、設定された〈Ｒ〉，〈Ｇ〉，〈Ｂ〉毎に登録車との類似性を算出する。そして、色指定部１０３で「対等の重み付けで評価する」と指定したので、登録車毎に〈Ｒ〉，〈Ｇ〉，〈Ｂ〉毎の類似性の評価値を合算し、最も評価の高かった登録車を識別結果とし、結果出力部１０８でモニタに表示する。
【００２８】
同様に、色指定部１０３で「紫〈Ｐ〉のみを用いる」と指定された場合は、色単位画像作成部１０４で図４の（式５）に基づいて濃淡値を求めると図４の値となり、対象物（Ａ），（Ｂ）の指定色〈Ｐ〉の濃淡画像は図５の（Ａｐ），（Ｂｐ）となる。特徴抽出部１０５で輪郭線特徴を求めると図６の（Ｆａｐ），（Ｆｂｐ）となり、辞書１０６の〈Ｐ〉についてのみ登録車との類似性を算出し、最も評価の高かった登録車を識別結果とする。
【００２９】
なお、識別に用いる特徴は、輪郭線特徴に限るものではなく、色単位画像をそのまま特徴として用いてもよく、周波数成分や構造等を特徴として用いてもよい。
【００３０】
更に、対象物抽出部１０２で、輝度が一定値以上あるいは以下の所を非対象部分として設定し対象物画像に含めないようにすることができる。図７の対象物（Ｃ）の場合、ヘッドライト部分が一定値以上の輝度値だったため、（Ｃ’）に示すようにヘッドライト部分を非対象部分に設定し、識別部１０７では、辞書１０６に登録されている特徴の、非対象部分に該当する部分を用いずに識別する。
【００３１】
更に、辞書１０６に識別対象の車の特徴を登録する際、対象車の画像変動が激しい部分を非対象部分として、あらかじめ登録することができる。図８に示す対象物（Ｄ），（Ｅ）の場合、フロントガラス部分は景色の映り込みが激しく、ナンバープレート部分は数字が変動するため、（Ｄ’），（Ｅ’）に示すように対象物毎に夫々非対象部分として登録する。識別部１０７では、辞書１０６に登録されている対象物の各々と照合する際、対象物各々に合わせて、特徴抽出部１０５で抽出された特徴の、非対象部分に該当する部分を用いずに識別する。
【００３２】
なお、本実施の形態で示した各処理での各種条件は、同様の判定基準であれば、これに限るものではない。
【産業上の利用可能性】
【００３３】
本発明は、形状がほぼ同等で、濃淡画像にすると差異がなくなってしまう色の違いしかない対象物においても、色の違いを検出して対象物を識別することができるという効果を有しているので、カラーで撮影された対象物を識別・同定する解析装置やシステムに有用である。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の一実施の形態における物体識別装置の構成を示すブロック図
【図２】図１の物体識別装置の動作を説明するためのフローチャート
【図３】識別対象物と濃淡画像の説明図
【図４】カラー画像から対象物の各々の色の濃淡画像を求める方式の説明図
【図５】対象物の指定色の濃淡画像の説明図
【図６】対象物の指定色の濃淡画像から抽出した輪郭線特徴の説明図
【図７】輝度が一定値以上あるいは以下の所を非対象部分に設定する方式の説明図
【図８】対象車の画像変動が激しい部分を非対象部分に設定する方式の説明図
【符号の説明】
【００３５】
１０１  画像入力部
１０２  対象物抽出部
１０３  色指定部
１０４  色単位画像作成部
１０５  特徴抽出部
１０６  辞書
１０７  識別部
１０８  結果出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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