(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
識別すべき対象物の画像データをテンプレートとして用意しておき、該テンプレートと比較することにより上記対象物を識別するようにしたパターン識別装置におけるテンプレートの作成方法において、上記識別すべき対象物の汚れレベルの異なる多数の画像データをｍ行ｎ列の２次元配列のデータとしてそれぞれ抽出し、該それぞれのｍ行ｎ列のデータを１行（ｍ×ｎ）列のベクトルとし、得られる全てのベクトルにより形成される分布の分布方向を求め、該ベクトルの分布方向を基準として上記多数の画像データを等数分割により複数のグループに分割し、該分割したグループごとにテンプレートを作成したことを特徴とするテンプレートの作成方法。
【請求項２】
上記ベクトルの分布方向は主成分分析を用いて決定することを特徴とする請求項１記載のテンプレートの作成方法。
【請求項３】
上記識別すべき対象物の画像データは円形パターンの画像データであり、上記２次元配列のデータは上記円形パターンの中心座標を中心として形成されたデータであり、上記２次元配列のデータを要素数がｍ×ｎ個の１次元のベクトルデータとして、ベクトルの分布方向を求めることを特徴とする請求項１又は２記載のテンプレートの作成方法。
【請求項４】
上記分割したグループごとに対応するデータを重ね合わせて平均をとり、上記テンプレートを作成するようにしたことを特徴とする請求項１から３のいずれか記載のテンプレートの作成方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、テンプレートの作成方法に関する。更に詳述すると、本発明は、硬貨等の画像識別を行う場合に使用するテンプレートの作成に適したテンプレートの作成方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、例えば硬貨やメダル等の円形金属物体の画像識別に使用するテンプレートは、以下のようにして作成していた。先ず、錆や汚れ等のレベルが様々に異なる硬貨の画像データを多数採取して画像データベースを作成する。次に、採取した各画像データが一定の位置に揃うように平行移動・回転移動などの変換を施す。その後、これらの整列した画像データに対して作業者が錆や汚れ等のレベルに応じてランク付けを行いグループ分けを行う。そして、グループごとに、そのグループに属する画像データに対して必要な前処理を行った後それらを平均化してテンプレートを作成する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述のテンプレート作成方法では、採取した多数の画像データの錆や汚れ等のレベルに応じたグループ分けを作業者が行っている。このため、グループ分けの判断に作業者の主観が入り、同一サンプル群であっても作業者によってグループ分けが異なることが多い。このグループ分けをもとにテンプレートを作成することになるので、結果として作業者ごとにテンプレートの質がばら付き、作成したテンプレートが必ずしも最適であるとはいえない場合がある。また、上述のグループ分けを人手で行うことになるので、テンプレート作成に長時間を要している。
【０００４】
本発明は、テンプレートの質を一定にすることができると共に、短時間でテンプレートの作成が可能なテンプレートの作成方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
かかる目的を達成するために請求項１記載の発明は、識別すべき対象物の画像データをテンプレートとして用意しておき、該テンプレートと比較することにより対象物を識別するようにしたパターン識別装置におけるテンプレートの作成方法において、識別すべき対象物の汚れレベルの異なる多数の画像データをｍ行ｎ列の２次元配列のデータとしてそれぞれ抽出し、該それぞれのｍ行ｎ列のデータを１行（ｍ×ｎ）列のベクトルとし、得られる全てのベクトルにより形成される分布の分布方向を求め、該ベクトルの分布方向を基準として多数の画像データを等数分割により複数のグループに分割し、該分割したグループごとにテンプレートを作成するものである。
【０００６】
したがって、画像データのグループ分けに作業者の判断が介在する余地がなくなり、常に一定の基準でグループ分けが行われる。また、グループ分けの自動化が可能になる。
【０００７】
また、請求項２記載のテンプレートの作成方法は、ベクトルの分布方向を主成分分析を用いて決定するものである。即ち、画像データのグループ分けに統計的手法である主成分分析を用いることになり、グループ分けの判断の客観性が担保される。
【０００８】
また、請求項３記載のテンプレートの作成方法は、識別すべき対象物の画像データは円形パターンの画像データであり、２次元配列のデータは円形パターンの中心座標を中心として形成されたデータであり、２次元配列のデータを要素数がｍ×ｎ個の１次元のベクトルデータとして、ベクトルの分布方向を求めるものである。したがって、硬貨等の画像識別を行う場合に使用するテンプレートを作成するのに適したテンプレート作成方法が提供される。
【０００９】
さらに、請求項４記載のテンプレートの作成方法は、分割したグループごとに対応するデータを重ね合わせて平均をとり、テンプレートを作成するようにしたものである。即ち、各グループごとに重ね合わせ平均を行ってテンプレートが作成される。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の構成を図面に示す最良の形態に基づいて詳細に説明する。
【００１１】
図１に本発明を適用したテンプレートの作成方法の実施形態の一例を、図２にテンプレートの作成に使用する装置の概略構成をそれぞれ示す。このテンプレート作成方法は、識別すべき対象物の画像データをテンプレートとして用意しておき、該テンプレートと比較することにより対象物を識別するようにしたパターン識別装置におけるテンプレートの作成方法であって、識別すべき対象物の汚れレベルの異なる多数の画像データをｍ行ｎ列の２次元配列のデータとしてそれぞれ抽出し（ステップＳ４）、それぞれのｍ行ｎ列のデータを１行（ｍ×ｎ）列のベクトルとし、得られる全てのベクトルにより形成される分布の分布方向を求め（ステップＳ５，６）、該ベクトルの分布方向を基準として多数の画像データを等数分割により複数のグループに分割し（ステップＳ７）、該分割したグループごとにテンプレートを作成する（ステップＳ８）ものである。
【００１２】
本実施形態では、識別対象物が例えば硬貨である場合を例に説明する。ただし、識別対象物は硬貨に限るものではないことは勿論である。先ず、ＣＣＤカメラ等の画像入力装置１１を使用してサンプルとしてｊ枚（例えば１００枚）の硬貨を撮影し、撮影した円形パターンの画像データをコンピュータ１２に入力して画像データベースを作成する（ステップＳ１，Ｓ２）。この状態では、撮影した硬貨の向きが異なっていることから各画像データの位置が異なっている。このため、ステップＳ３において、画像データベースの各画像が一定の位置に揃うように平行移動・回転移動などの処理を施して整列させる。なお、このテンプレートの作成方法はコンピュータ１２のソフトウェアとしてプログラム化されており、各ステップはコンピュータ１２において自動的に実行される。
【００１３】
次に、ステップＳ４では、整列後のｊ個の円形の画像データ（円形パターン）の各々について、その中心座標を中心とする円形状もしくはリング状に画像を切り出してｍ行ｎ列（例えば１０行２５６列）の２次元配列の帯状画像データを抽出する（ステップＳ４）。本実施形態では、図３（Ａ）に示すように、円形パターン２１を斜線で示すリング状に切り出し、必要な処理例えばエッジ強調、データ圧縮を行ってｍ行ｎ列の２次元配列のデータ２２を得る（図３（Ｂ））。この場合、例えば図５（Ａ）に示すようにリング状に切り出す部分をｍ行ｎ列の細リングに分割し、これを図５（Ｂ）に示すように、ｍ行ｎ列の２次元配列データ２２に展開する。
【００１４】
この様にして得られる２次元配列データ２２を、要素数がｍ×ｎ個の１次元配列のベクトルデータ２３に展開し、１行（ｍ×ｎ）列のベクトルを得る（図３（Ｃ））。この場合の概念を図６に示す。例えば図６（Ａ）に示すように、ラスタスキャンによってデータ要素を展開してベクトルデータ２３を得るようにしても良い。ただし、これに限るものではなく、図６（Ｂ）に示す矢印の方向にデータ要素を展開してベクトルデータ２３を得るようにしても良いし、又は（Ｃ）に示す矢印の方向にデータ要素を展開してベクトルデータ２３を得るようにしても良い。そして、同様にしてｊ個の全サンプルについてベクトルデータ２３を展開する（図３（Ｄ））。なお、図中Ｘ１は１番目のベクトルデータ２３を、Ｘｊはｊ番目のベクトルデータ２３を意味する。この要素数がｍ×ｎ個の１次元配列のベクトルデータ（サンプル）２３は、ｍ×ｎ次元の空間の中で、円形パターン２１の固定的な特徴（傾向）と、その表面の錆や汚れに代表される変動要素によるばらつきを含んだ分布を示す（ステップＳ５）。この分布の概念を図４に示す。ただし、ｍ×ｎ（例えば１０×２５６＝２５６０）次元ベクトルでの概念を図示することは困難であるため、図４においては説明の便宜の為に２次元ベクトルでの概念を示している。各ベクトルデータ２３の分布のばらつき方は各画像データの錆や汚れなどの変動要素の程度を反映している。
【００１５】
次に、ステップＳ６において、上述のベクトルデータ２３の分布に対してばらつきが最大となる軸Ｌ、即ちベクトルの分布方向を求める。本実施形態では、統計的手法である主成分分析を用いてベクトルデータ２３の分布方向（軸Ｌ）を求めている。この後、ばらつきが最大となる軸Ｌに沿って、サンプルを等数分割する。即ち、軸Ｌに対してｊ個のサンプルの点を射影し、軸Ｌ上に射影した点をもとにしてｊ個のサンプルを等数分解する。例えば、図４に示すように、２分割する場合は、ｊ／２個ずつになるようにサンプルを分割する。
【００１６】
そして、ステップＳ８において、分割した各領域に属するサンプルを重ね合わせて平均を取り、それらをテンプレートとする。即ち、分割したグループごとに各サンプルの対応するデータを重ね合わせて平均をとり、テンプレートを作成する。
【００１７】
この様にして作成された各テンプレートは、統計的手法により画像データの錆や汚れなどの変動要素の程度を反映してグループ分けされたデータ群に基づいて作成されているので、常に一定の品質となる。即ち、サンプルのグループ分けに作業者の主観に基づいた判断が介在する余地がなく、統計的手法を用いた錆や汚れなどの変動要素を含んだサンプルの分布に基づいた一定の基準でグループ分けが行われることになり、合理的且つ最適なテンプレートを作成することができる。また、作業者がサンプルを見て判断しながらグループ分けを行うのではなく、本アルゴリズムがプログラミングされた処理装置（コンピュータ等）が自動的にグループ分けを行うので、テンプレート作成が簡略化され、処理に要する時間が短縮化できる。
【００１８】
なお、上述の形態は本発明の好適な形態の一例ではあるがこれに限定されるものではなく本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。例えば、上述の説明では、サンプルを２分割（ｊ／２）していたが、２分割に限るものではなく、３分割あるいは４以上に分割しても良いことは勿論である。
【００１９】
また、各グループのサンプル数を同数にする必要はなく、各グループのサンプル数を相違させても良い。
【００２０】
さらに、分割して得られたグループを個々に注目し、各グループについてグループ単独の分布における変動最大の軸を決定し、当該グループ内をさらに分割しても良い。この様にさらに分割された領域内に属するサンプルを重ね合わせて平均を取り、より細分化されたグループに基づくテンプレートを作成する。グループ内をさらにグループ分けすることで作成するテンプレートの数が増えることになるが、これらのテンプレートはサンプルの錆や汚れ等の特徴をより細分化したものになるので、画像認識の精度をより高めることができる。そして、グループ内をさらにグループ分けする処理を繰り返してテンプレートをさらに細分化しても良い。
【００２１】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１記載のテンプレートの作成方法では、識別すべき対象物の汚れレベルの異なる多数の画像データをｍ行ｎ列の２次元配列のデータとしてそれぞれ抽出し、該それぞれのｍ行ｎ列のデータを１行（ｍ×ｎ）列のベクトルとし、得られる全てのベクトルにより形成される分布の分布方向を求め、該ベクトルの分布方向を基準として多数の画像データを等数分割により複数のグループに分割し、該分割したグループごとにテンプレートを作成するようにしたので、画像データのグループ分けに作業者の判断が介在する余地がなくなり、サンプルの錆や汚れなどの変動要素を含んだベクトルの分布をもとにグループ分けを行うことになるので、テンプレートとして品質に優れ、合理的かつ最適なものを作成することができる。また、作業者がサンプルを見て判断しながらグループ分けを行うのではなく、本アルゴリズムをプログラミングしてコンピュータ等の処理装置で自動化することが可能になり、テンプレート作成が簡略化され、処理時間を短縮化することができる。
【００２２】
また、請求項２記載のテンプレートの作成方法では、ベクトルの分布方向は主成分分析を用いて決定しているので、画像データのグループ分けに統計的手法である主成分分析を用いることになり、グループ分けの判断の客観性が担保される。
【００２３】
また、請求項３記載のテンプレートの作成方法では、識別すべき対象物の画像データは円形パターンの画像データであり、２次元配列のデータは円形パターンの中心座標を中心として形成されたデータであり、２次元配列のデータを要素数がｍ×ｎ個の１次元のベクトルデータとして、ベクトルの分布方向を求めるので、硬貨等の画像識別を行う場合に使用するテンプレートを作成するのに適したテンプレート作成方法が提供される。
【００２４】
さらに、請求項４記載のテンプレートの作成方法では、分割したグループごとに対応するデータを重ね合わせて平均をとり、テンプレートを作成するようにしたので、各グループごとに重ね合わせ平均を行ってテンプレートが作成される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したテンプレートの作成方法の手順を示す図である。
【図２】本発明を適用したテンプレートの作成方法を実施する装置の概念図である。
【図３】円形パターンのデータから要素数がｍ×ｎ個の１次元配列のベクトルデータを得る手順を示し、（Ａ）は円形パターンからデータをリング状に切り出す様子を示す概念図、（Ｂ）はｍ行ｎ列の２次元配列のデータの概念図、（Ｃ）は要素数がｍ×ｎ個の１次元配列のベクトルデータの概念図、（Ｄ）はｊ個分のベクトルデータの概念図である。
【図４】サンプルの分布を説明するために便宜的に２次元ベクトルで表したサンプル分布の概念図である。
【図５】円形パターンからリング状に切り出した領域をｍ行ｎ列の２次元配列データに展開する概念を示し、（Ａ）はリング状に切り出した領域の部分的な概念図、（Ｂ）はｍ行ｎ列の２次元配列データの概念図である。
【図６】２次元配列データを要素数がｍ×ｎ個の１次元配列のベクトルデータに展開する概念を示し、（Ａ）はラスタスキャンによってデータ要素を展開する方法の概念図、（Ｂ）は行方向にデータ要素を展開する方法の概念図、（Ｃ）は列方向にデータ要素を展開する方法の概念図である。
【符号の説明】
２１  円形パターン
２２  ｍ行ｎ列の２次元配列のデータ
２３  要素数がｍ×ｎ個の１次元配列のベクトルデータ
【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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