(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め学習画像を登録した学習画像データベースから学習画像を局所領域に分割した各学習局所領域の中から類似する学習局所領域をグループ化し、その各グループを代表する学習局所領域である代表学習局所領域とそのグループに属する全ての学習局所領域の座標を登録した同種ウィンドウ情報データベースと、
入力した画像を局所領域に分割し、各入力局所領域それぞれに対して、前記同種ウィンドウ情報データベースから類似する代表学習局所領域を抽出して、その代表学習局所領域が属するグループの各学習局所領域と入力局所領域とを対応づけ、前記各入力局所領域の座標と対応づけされたグループに含まれる各学習局所領域の座標から入力画像中の対象物体の位置を各々推定して、前記推定位置が一致する入力局所領域と学習局所領域の数を集計値として求め、前記集計値が一定値以上である場合に対象があると判断することを特徴とする画像認識方法。
【請求項２】
入力局所領域と代表学習局所領域が属するグループの各学習局所領域との対応づけは、各画素値の差の二乗の和または各画素値の差の絶対値の累積値を算出して、最も差の小さいものを抽出することを特徴とする請求項１記載の画像認識方法。
【請求項３】
予め学習画像を登録した学習画像データベースから学習画像を局所領域に分割した各学習局所領域の中から類似する学習局所領域をグループ化し、その各グループを代表する学習局所領域である代表学習局所領域とそのグループに属する全ての学習局所領域の座標とその種別を登録した同種ウィンドウ情報データベースと、
入力した画像を局所領域に分割する画像分割手段と、前記各入力局所領域それぞれに対して、前記同種ウィンドウ情報データベースから類似する代表学習局所領域を抽出して、その代表学習局所領域が属するグループの各学習局所領域と入力局所領域とを対応づける類似ウィンドウ抽出手段と、前記各入力局所領域の座標と対応づけされたグループに含まれる学習局所領域の座標から入力画像中の対象物体の位置を推定する対象位置推定手段と、前記推定位置が一致する入力局所領域と学習局所領域の数を集計値として求め、前記集計値が一定値以上である場合に対象があると判断する対象判定手段とを備えることを特徴とする画像認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力画像が、予め作成済の学習画像データベース中のどの画像と近いかを判定することにより、入力画像上に表示されている物体が何であるかを認識する画像認識方法及び画像認識装置並びに画像認識プログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画像認識装置は、特開平９−２１６１０号公報に記載されたものが知られている。
【０００３】
図１６は、従来の画像認識装置のブロック構成図を示しており、画像を入力する画像入力手段１１と、抽出対象物の局所モデルを予め格納しているモデル記憶手段１２と、入力画像の各手段分画像について各局所モデルとのマッチングを行うマッチング処理手段１３と、入力画像の各手段分画像がどの程度局所モデルに一致しているかによって画像の位置情報も含めたパラメータ空間で抽出対象物の位置を確率的に表示し統合する局所情報統合手段１４と、パラメータ空間内で最も確立の高い手段分を抽出して入力画像内での抽出対象物の位置を判別して出力する物体位置決定手段１５から構成されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このような従来の画像認識装置は、異なるモデル間で類似した局所モデルが多くなればなるほど認識が困難になるという課題を有していた。
【０００５】
本発明は、上記従来の課題を解決するもので、異なるモデル間で類似した局所モデルが多数ある場合にも入力画像中の対象を検出し、その位置と対象物体の種類を高精度に推定することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
この課題を解決するために本発明は、予め学習画像を登録した学習画像データベースから学習画像を局所領域に分割した各学習局所領域の中から類似する学習局所領域をグループ化し、その各グループを代表する学習局所領域である代表学習局所領域とそのグループに属する全ての学習局所領域の座標を登録した同種ウィンドウ情報データベースと、
入力した画像を局所領域に分割する画像分割手段と、前記各入力局所領域それぞれに対して、前記同種ウィンドウ情報データベースから類似する代表学習局所領域を抽出して、その代表学習局所領域が属するグループの各学習局所領域と入力局所領域とを対応づける類似ウィンドウ抽出手段と、前記各入力局所領域の座標と対応づけされたグループに含まれる学習局所領域の座標から入力画像中の対象物体の位置を推定する対象位置推定手段と、前記推定位置が一致する入力局所領域と学習局所領域の数を集計値として求め、前記集計値が一定値以上である場合に対象があると判断する対象判定手段とを備えたものである。
【０００７】
これにより、本発明は、類似した学習局所領域を１つのグループにまとめ各グループの代表の学習局所領域と各入力局所領域とを画素値に基づいて対応づけることにより、学習画像間で類似ウィンドウが多数ある場合にも、対応づけが早くでき、入力画像中の各局所領域がそれぞれ異なる学習画像の異なる物体の局所領域と一致するような場合にも入力画像中の物体とその位置を高精度に推定することができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
本発明の請求項１に記載の発明は、予め学習画像を登録した学習画像データベースから学習画像を局所領域に分割した各学習局所領域の中から類似する学習局所領域をグループ化し、その各グループを代表する学習局所領域である代表学習局所領域とそのグループに属する全ての学習局所領域の座標を登録した同種ウィンドウ情報データベースと、
入力した画像を局所領域に分割し、各入力局所領域それぞれに対して、前記同種ウィンドウ情報データベースから類似する代表学習局所領域を抽出して、その代表学習局所領域が属するグループの各学習局所領域と入力局所領域とを対応づけ、前記各入力局所領域の座標と対応づけされたグループに含まれる学習局所領域の座標から入力画像中の対象物体の位置を推定して、前記推定位置が一致する入力局所領域と学習局所領域の数を集計値として求め、前記集計値が一定値以上である場合に対象があると判断するもので、類似した学習局所領域を１つのグループにまとめ、各グループの代表の学習局所領域と各入力局所領域とを画素値に基づいて対応づけることにより、学習画像間で類似ウィンドウが多数ある場合にも、対応づけが早くでき、入力画像中の物体の各局所領域がそれぞれ異なる学習画像の異なる物体の局所領域と一致するような場合にも入力画像中の物体とその位置を高精度に推定するという作用を有する。
【００１２】
請求項２に記載の発明は、請求項１記載の画像認識方法において、入力局所領域と代表学習局所領域との対応づけは、各画素値の差の二乗の和または各画素値の差の絶対値の累積値を算出して、最も差の小さいものを抽出するもので、入力局所領域と学習局所領域との対応付けが高精度にできるという作用を有する。
【００１４】
請求項３に記載の発明は、予め学習画像を登録した学習画像データベースから学習画像を局所領域に分割した各学習局所領域の中から類似する学習局所領域をグループ化し、その各グループを代表する学習局所領域である代表学習局所領域とそのグループに属する全ての学習局所領域の座標を登録した同種ウィンドウ情報データベースと、
入力した画像を局所領域に分割する画像分割手段と、前記各入力局所領域それぞれに対して、前記同種ウィンドウ情報データベースから類似する代表学習局所領域を抽出して、その代表学習局所領域が属するグループの各学習局所領域と入力局所領域とを対応づける類似ウィンドウ抽出手段と、前記各入力局所領域の座標と対応づけされたグループに含まれる学習局所領域の座標から入力画像中の対象物体の位置を推定する対象位置推定手段と、前記推定位置が一致する入力局所領域と学習局所領域の数を集計値として求め、前記集計値が一定値以上である場合に対象があると判断する対象判定手段とを備えるもので、類似した各グループの代表の学習局所領域と各入力局所領域とを画素値で対応づけることにより、学習画像間で類似ウィンドウが多数ある場合にも、対応づけが早くでき、入力画像中の物体の各局所領域がそれぞれ異なる学習画像の異なる物体の局所領域と一致するような場合にも入力画像中の物体とその位置を高精度に推定するという作用を有する。
【００１８】
以下、本発明の実施の形態について、図１から図１６を用いて説明する。
【００１９】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１における画像認識装置のブロック構成図を示している。図１において、１は認識したい対象物の画像データを入力する画像入力手段、２は画像入力手段１で入力した画像を局所ウィンドウに分割して出力する画像分割手段、３は画像分割手段２で分割した各入力ウィンドウに対して類似する学習ウィンドウをデータベースから抽出して、対応する入力ウィンドウと共に出力する類似ウィンドウ抽出手段、４は認識したい物体のモデルを予め作成しておく学習手段、４１は認識したい種々の物体のモデル画像である学習画像を、画像分割手段２で作成する局所ウィンドウと同じサイズに分割して学習ウィンドウとして格納している学習画像データベース、５は類似ウィンドウ抽出手段３で抽出した学習ウィンドウの学習画像上での位置と、それに対応する入力ウィンドウの入力画像上での位置から、対象の入力画像中の位置を算出する対象位置推定手段、６は対象位置推定手段５から入力した各入力ウインドウと学習ウィンドウの推定位置のうち一致するものの数を集計する集計手段、７は集計手段６の集計結果を受けて入力画像中の対象物の有無と対象物の位置を決定する対象決定手段である。
【００２０】
また、図２はコンピュータにより画像認識装置を実現した場合のブロック構成図であり、２０１はコンピュータ、２０２はＣＰＵ、２０３はメモリ、２０４はキーボード及びディスプレイ、２０５は画像認識プログラムを読み込むためのＦＤ、ＰＤ、ＭＯなどの蓄積媒体ユニット、２０６〜２０８はＩ／Ｆユニット、２０９はＣＰＵバス、２１０は画像を取り込むためのカメラ、２１１は予め蓄積されている画像を取り込むための画像データベース、２１２は種々の物体のモデル画像である学習画像を局所ウィンドウに分割して学習ウィンドウとして格納している学習画像データベース、２１３は得られた物体の種類と位置をＩ／Ｆユニットを介して出力する出力端子で構成されている。
【００２１】
以上のように構成された画像認識装置について、以下その動作を図３のフローチャートを用いて説明する。図４は、入力画像の一例、図５は、学習画像の例、図６は、類似ウィンドウ抽出手段３が出力するデータの一例、図７は、集計手段６が出力する集計結果の一例である。
【００２２】
なお、学習画像データベース４１（学習画像データベース２１２）には、予め、認識したい対象の種々の画像が、図５に示すように、学習ウインドウ画像データとして入力ウィンドウと同じサイズのウィンドウに区切られ、学習画像とウィンドウの中心点の位置座標とともに格納されている。ここで、図５は、学習画像１、２で示した向き・大きさのセダンを認識するための学習ウインドウの例である。
【００２３】
認識対象となる画像データを画像入力手段１（カメラ２１０または画像データベース２１１）から入力する（ステップ３０１）。画像分割手段２は、図４に示すように、その画像から一定サイズの局所ウィンドウを任意画素移動させて順次抽出し、各入力ウィンドウをウィンドウの中心点の座標とともに出力する（ステップ３０２）。
【００２４】
類似ウィンドウ抽出手段３は、画像分割手段２から入力された入力ウィンドウと、学習画像データベース４１（学習画像データベース２１２）に蓄積されている全ての学習ウィンドウとの差（例えば、各画素値の差の二乗の和または各画素値の差の絶対値の累積値）を算出して、最も差の小さいものを抽出する。類似ウィンドウ抽出手段３は、全ての入力ウィンドウに対してそれぞれ最も類似した学習ウィンドウを学習画像データベース４１から抽出すると、図６に示すように、学習ウィンドウの中心座標と、対応する入力ウィンドウの中心座標の対で出力する（ステップ３０３）。
【００２５】
対象位置推定手段５は、一組の入力ウィンドウと学習ウィンドウの座標を入力すると（ステップ３０４）、入力画像中の物体の位置（例えば、物体に外接する矩形の左上隅座標すなわち、図５で示した学習画像の原点）を算出し出力する（ステップ３０５）。図６に示すような、任意の入力ウィンドウの座標（α,β）と学習ウィンドウの座標（γ,θ）を入力すると、対象位置推定手段５は物体の位置として（α-γ,β-θ）を出力する。
【００２６】
集計手段６は、ステップ３０５で算出された座標（α-γ,β-θ）を入力すると、その座標への得点として１点加算する（ステップ３０６）。全ての対応する入力ィンドウと学習ウィンドウの組について、ステップ３０４からステップ３０６までの処理が終了したら（ステップ３０７）、集計手段６は図７に示すような位置座標と得点からなる集計データを出力する。
【００２７】
対象画像判定手段７は、座標ごとの得点のうち一定値Ｔより大きいものがあるか否かを判定し（ステップ３０９）、ある場合は入力画像中に対象物体が存在すると判断し、Ｔ以上の得点を持つ物体の位置座標を出力する（ステップ３１０）。また、一定値Ｔ以上の得点のものが無ければ、入力画像中に対象物体は存在しないと判断する（ステップ３１１）。
【００２８】
なお、得られた物体の位置座標は、Ｉ／Ｆユニット２０８を介して出力端子２１３から出力される（ステップ３１２）。
【００２９】
（実施の形態２）
図８は、本発明の実施の形態２における画像認識装置のブロック構成図を示す。図８において、１は認識したい対象物の画像データを入力する画像入力手段、２は画像入力手段１で入力した画像を局所ウィンドウに分割して出力する画像分割手段、３は画像分割手段２で分割した各入力ウィンドウに対して類似する学習ウィンドウをデータベースから抽出して、対応する入力ウィンドウと共に出力する類似ウィンドウ抽出手段、４は認識したい物体のモデルを予め作成しておく学習手段、４１は種々の物体のモデル画像である学習画像を、画像分割手段２で作成する局所ウィンドウと同じサイズに分割して学習ウィンドウとして格納している学習画像データベース、４２は学習画像データベースに格納されている学習ウィンドウの中から相互に類似する学習ウィンドウをグループ化し、その各グループの代表学習ウィンドウの画像データとそのグループに登録されている他の全ての学習ウィンドウの座標を出力し、また類似するウィンドウが無い学習ウィンドウはその画像データと座標を出力する類似ウィンドウ統合部、４３は類似ウィンドウ統合部４２から入力した各グループの代表学習ウィンドウの画像データとその座標データを格納している同種ウィンドウ情報データベース、５は類似ウィンドウ抽出手段３で抽出した学習ウィンドウの学習画像上での位置と、それに対応する入力ウィンドウの入力画像上での位置から、対象の入力画像中の位置を算出する対象位置推定手段、６は対象位置推定手段５から入力した各入力ウインドウと学習ウィンドウの推定位置のうち一致するものの数を集計する集計手段、７は集計手段６の集計結果を受けて入力画像中の対象物の有無と対象物の位置を決定する対象決定手段である。
【００３０】
以上のように構成された画像認識装置について、以下その動作を図９に示すフローチャートを用いて説明する。
【００３１】
図４は入力画像の一例、図５は学習画像の一例、図１０は学習画像データベース４１に格納されている類似ウィンドウの一例、図１１は同種ウィンドウ情報データベース４３に格納されている同種ウィンドウ情報の一例、図１２は類似ウィンドウ抽出手段３が出力するデータの一例、図１３は集計手段６が出力する集計結果の一例である。
【００３２】
なお、学習画像データベース４１は、予め、種々の物体の画像が、図５に示すように、入力ウィンドウと同じサイズのウィンドウに区切られ、ウィンドウ番号とウィンドウの中心点の位置座標とともに格納されている。ここで、図５は、学習画像１、２で示した向き・大きさのセダンを認識するための学習ウインドウの例である。また、同種ウィンドウ情報データベース４３には、図１０に示すような類似ウィンドウの各グループを代表学習ウィンドウとしてその画像データと、そのグループに登録された全ての学習ウィンドウの座標が、類似ウィンドウ統合部４２で学習画像データベース４１から抽出され、図１１のように格納されている。
【００３３】
認識対象となる画像データが画像入力手段１から入力する（ステップ９０１）。画像分割手段２は、図４に示すように、その画像から一定サイズの局所ウィンドウを順次抽出して、各入力ウィンドウとその中心点の座標とともに出力する（ステップ９０２）。
【００３４】
類似ウィンドウ抽出手段３は、画像分割手段２から入力された各入力ウィンドウと、同種ウィンドウ情報データベース４３の全てグループの代表学習ウィンドウとの差（例えば、各画素値の差の二乗の和または各画素値の差の絶対値の累積値）を算出して、最も差の小さいグループを抽出する。類似ウィンドウ抽出手段３は、全ての入力ウィンドウに対してそれぞれ最も類似したグループの学習ウィンドウを抽出することにより、そのグループに登録されている学習ウィンドウも類似（対応）していると見なしその座標を同種ウィンドウ情報データベース４３から抽出し、図１２に示すように、入力ウィンドウの中心座標と、対応する学習ウィンドウの中心座標と、学習ウィンドウが属する車種の対で出力する（ステップ９０３）。
【００３５】
対象位置推定手段５は、一組の入力ウィンドウと学習ウィンドウの座標を入力すると（ステップ９０４）、入力画像中の物体の位置、例えば、物体に外接する矩形の左上隅座標、すなわち、図５で示した学習画像の原点、を算出し車種情報と共に出力する（ステップ９０５）。図１２に示すような、任意の入力ウィンドウ座標（α,β）と学習ウィンドウ座標（γ,θ）を入力すると、対象位置推定手段５は、入力画像中の物体の位置として座標（α-γ,β-θ）を出力する。
【００３６】
集計手段６は、ステップ９０５で算出された入力画像中の物体の座標（α-γ,β-θ）と車種情報を入力すると、その座標・車種への得点として１点加算する（ステップ９０６）。
【００３７】
全ての対応する入力ウインドウと学習ウィンドウについて、ステップ９０４からステップ９０６までの処理が終了したかを判断し（ステップ９０７）、終了した場合は集計手段６から対象画像決定手段７へ、図１２に示すような位置座標・得点・車種別得点の組を出力する。
【００３８】
対象判定手段７は、座標の得点のうち一定値Ｔより大きいものがあるかどうかを判断し（ステップ９０９）、入力画像中に対象物体が存在する場合はＴ以上の得点を持つ位置座標とその座標の得点の中で最も高得点の車種を出力する（ステップ９１０）。また、一定値Ｔ以上の得点のものが無ければ、入力画像中に対象物体は存在しないと判断する（ステップ９１１）。
【００３９】
なお、得られた物体の位置座標と車種は、Ｉ／Ｆユニット２０８を介して出力端子２１３から出力される（ステップ９１２）。
【００４０】
（実施の形態３）
図１４は本発明の実施の形態３における画像認識装置のブロック構成図を示す。図１４において、１は認識したい対象物の画像データを入力する画像入力手段、２は画像入力手段１で入力した画像を局所ウィンドウに分割して出力する画像分割手段、３は画像分割手段２で分割した各入力ウィンドウに対して類似する学習ウィンドウを各種類の学習データベースからそれぞれ一つ抽出して対応する入力ウィンドウと共に出力する類似ウィンドウ抽出手段、４は認識したい物体のモデルを予め認識したい種類ごとに分類して作成しておく学習手段、４１、４２…は認識したい種々の物体のモデル画像である学習画像を、画像分割手段２で作成する局所ウィンドウと同じサイズに分割して学習ウィンドウとして認識したい種類ごとに格納している種類別学習画像データベース、５は類似ウィンドウ抽出手段３で抽出した各種類の学習ウィンドウの学習画像上での位置と、それに対応する入力ウィンドウの入力画像上での位置から、対象の入力画像中の位置を算出する対象位置推定手段、６は対象位置推定手段５から入力した各種類の入力ウインドウと学習ウィンドウの推定位置のうち一致するものの数を集計する集計手段、７は集計手段６の各種類別の集計結果を受けて入力画像中の対象物の有無と対象物の位置を決定する対象決定手段である。
【００４１】
以上のように構成された画像認識装置について、以下その動作を図１５のフローチャートを用いて説明する。図４は入力画像の一例、図５は種類１学習画像の一例、図６は類似ウィンドウ抽出手段３が出力するデータの一例、図１６は種類２学習画像の一例である。
【００４２】
なお、学習手段４の各種類の学習画像データベースには、予め、認識したい種類の対象の画像が、図５に示すように、入力ウィンドウ画像と同じサイズのウィンドウに区切られ、ウィンドウ番号とウィンドウの中心点の位置座標とともに格納されている。ここで、図５は、種類１学習データベースに格納されている学習画像で、学習画像１，２で示した向き・大きさのセダンを認識するための学習画像の例である。また、図１６は、種類２学習データベースに格納されている、図５と同じ位置・同じ向きのバスを認識するための学習画像の例である。
【００４３】
認識対象となる画像データを画像入力手段１から入力する（ステップ１５０１）。画像分割手段２は、図４に示すように、その画像から一定サイズの局所ウィンドウを任意画素移動させて順次抽出し、各入力ウィンドウをウィンドウの中心点の座標とともに出力する（ステップ１５０２）。
【００４４】
類似ウィンドウ抽出手段３は、画像分割手段２から入力ウィンドウを入力すると、学習手段４の全ての学習データベースの学習ウィンドウとの差（例えば、各画素値の差の二乗の和または各画素値の差の絶対値の累積値）を算出して、各学習データベースごとに最も差の小さいものを抽出する。類似ウィンドウ抽出手段３は、全ての入力ウィンドウに対してそれぞれ最も類似した学習ウィンドウを学習手段４から抽出すると、各種類ごとに、図６に示すような学習ウィンドウの中心座標と、それに対応する入力ウィンドウの中心座標の対で出力する（ステップ１５０３）。
【００４５】
対象位置推定手段５は、種類ごとに、一組の入力ウィンドウと学習ウィンドウの座標を入力すると（ステップ１５０４）、入力画像中の物体の位置、例えば、物体に外接する矩形の左上隅座標、すなわち、図５で示した学習画像の原点、を算出し出力する（ステップ１５０５）。図６に示すような、任意の入力ウィンドウ座標（α,β）と学習ウィンドウ座標（γ,θ）を入力すると、対象位置推定手段５は、物体の位置として（α-γ,β-θ）を出力する。
【００４６】
集計手段６は、ステップ１５０５で算出された座標（α-γ,β-θ）を入力すると、種類別にその座標への得点として１点加算する（ステップ１５０６）。
【００４７】
ある種類の全ての対応する入力ウインドウと学習ウィンドウについてステップ１５０４からステップ１５０６までの処理が終了したかを判断し（ステップ１５０７）、次の種類についてステップ１５０４からステップ１５０６までの処理を行い、全ての種類の全ての入力ウインドウと学習ウィンドウについてステップ１５０４からステップ１５０６までの処理が終了したら、集計手段６は対象画像決定手段７へ、各種類ごとに図７に示すような位置座標と得点の組を出力する（ステップ１５０８）。
【００４８】
対象判定手段７は、座標ごとの得点のうち一定値Ｔより大きいものがあるかを判断し（ステップ１５０９）、入力画像中にその種類の物体が存在すると判断した場合は、さらに、同じ座標の得点で一定値Ｔ以上のものが複数あれば、そのうち最高得点をもつ種類の物体が入力画像中に存在すると判断し、その物体の種類と位置座標を出力する（ステップ１５１０）。また、一定値Ｔ以上の得点のものが無ければ、入力画像中に対象物体は存在しないと判断する（ステップ１５１１）。
【００４９】
なお、得られた物体の位置座標と車種は、Ｉ／Ｆユニット２０８を介して出力端子２１３から出力される（ステップ１５１２）。
【００５０】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、各学習画像間で類似した局所ウィンドウが多数ある場合にも、入力画像中の対象の有無や対象の種類を認識でき、かつ、対象の入力画像中の位置を高精度に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１における画像認識装置のブロック構成図
【図２】本発明の実施の形態１におけるコンピュータによる画像認識装置のブロック構成図
【図３】本発明の実施の形態１における処理の流れを示すフローチャート
【図４】本発明の実施の形態１における入力画像の一例を示す図
【図５】本発明の実施の形態１における学習画像データベースが保管している学習画像データの一例を示す図
【図６】本発明の実施の形態１における類似ウィンドウ抽出手段が出力する入力ウィンドウと学習ウィンドウの対応の一例を示す図
【図７】集計手段が出力する集計の一例を示す図
【図８】本発明の実施の形態２における画像認識装置のブロック構成図
【図９】本発明の実施の形態２における処理の流れを示すフローチャート
【図１０】本発明の実施の形態２における画像データベース中の同種画像の一例を示す図
【図１１】本発明の実施の形態２における同種ウィンドウ情報データベースが保管している同種ウィンドウ情報の一例を示す図
【図１２】本発明の実施の形態２における類似ウィンドウ抽出手段が出力する入力ウィンドウと学習ウィンドウの対応の一例を示す図
【図１３】本発明の実施の形態２における集計手段が出力する集計の一例を示す図
【図１４】本発明の実施の形態３における画像認識装置のブロック構成図
【図１５】本発明の実施の形態３における処理の流れを示すフローチャート
【図１６】本発明の実施の形態３における種類Ｘの学習画像データベースが保管している学習画像データの一例を示す図
【図１７】従来の画像認識装置の一例を示すブロック図
【符号の説明】
１  画像入力手段
２  画像分割手段
３  類似ウインドウ抽出手段
４  学習手段
５  対象位置推定手段
６  集計手段
７  対象判定手段
４１  学習画像データベース
４２  類似ウインドウ統合部
４３  同種ウインドウ情報データベース
２０１  コンピュータ
２０２  ＣＰＵ
２０３  メモリ
２０４  キーボード／ディスプレイ
２０５  蓄積媒体ユニット
２０６〜２０８  Ｉ／Ｆユニット
２０９  ＣＰＵバス
２１０  カメラ
２１１  画像データベース
２１２  学習画像データベース
２１３  出力端子
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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