(57)【要約】【課題】カメラの設置場所や画角に適した類似度算出パラメタを用いてオブジェクトをより高精度に認証する。【解決手段】少なくとも１つの撮像装置により撮像された画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像から特徴量を抽出する抽出手段と、画像の特徴量が登録された登録辞書を記憶する記憶手段と、前記撮像装置のそれぞれについて、当該撮像装置により撮像された画像から抽出された特徴量に基づいて、当該撮像装置により撮像された画像から抽出される特徴量と前記登録辞書に登録された特徴量との間の類似度を算出するための類似度算出パラメタを算出する第１の算出手段と、前記取得手段により取得された認証対象画像の特徴量と前記登録辞書に登録された特徴量との間の前記類似度を、当該認証対象画像を撮像した撮像装置について、前記第１の算出手段により算出された前記類似度算出パラメタに基づいて算出する第２の算出手段と、を備える。【選択図】  図２
2018049566.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの撮像装置により撮像された画像を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された画像から特徴量を抽出する抽出手段と、
画像の特徴量が登録された登録辞書を記憶する記憶手段と、
前記撮像装置のそれぞれについて、当該撮像装置により撮像された画像から抽出された特徴量に基づいて、当該撮像装置により撮像された画像から抽出される特徴量と前記登録辞書に登録された特徴量との間の類似度を算出するための類似度算出パラメタを算出する第１の算出手段と、
前記取得手段により取得された認証対象画像の特徴量と前記登録辞書に登録された特徴量との間の前記類似度を、当該認証対象画像を撮像した撮像装置について、前記第１の算出手段により算出された前記類似度算出パラメタに基づいて算出する第２の算出手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の算出手段は、前記取得手段により取得された１つの画像に対して、複数の類似度算出パラメタを算出し、
前記第２の算出手段は、前記第１の算出手段により算出された前記複数の類似度算出パラメタに基づいて、複数の類似度を算出し、算出された前記複数の類似度を１つの類似度に統合する、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記取得手段により取得された１つの画像に対して複数の局所領域を設定する設定手段をさらに備え、
前記第１の算出手段は、前記設定手段により設定された前記複数の局所領域のそれぞれについて、前記類似度算出パラメタを算出する、
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の算出手段は、前記取得された画像から抽出された特徴量に加え、前記登録辞書に登録された特徴量に基づいて前記類似度算出パラメタを算出する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の算出手段が算出する前記類似度算出パラメタは、特徴量空間における角度算出の原点であり、
前記第２の算出手段は、前記第１の算出手段が算出した角度算出の原点を使った角度に基づいた類似度を算出する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記抽出手段は、前記画像から複数の特徴量を抽出し、
前記第１の算出手段が算出する角度算出の原点は、前記抽出手段が抽出した前記複数の特徴量の平均である、
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第１の算出手段が算出する類似度算出パラメタは、マハラノビス行列であり、
前記第２の算出手段は、前記第１の算出手段が算出したマハラノビス行列に基づいて前記類似度を算出する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記取得手段は、ユーザ入力に応じて複数の前記類似度算出パラメタを算出するために前記画像を取得し、
前記第１の算出手段は、前記取得手段が取得した前記画像に基づいて複数の前記類似度算出パラメタを算出する、
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記取得手段が複数の前記類似度算出パラメタを算出するための前記画像を所定数取得したことをユーザに提示する表示手段を更に備える、
ことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
少なくとも１つの撮像装置により撮像された画像を取得するステップと、
前記取得ステップで取得された画像から特徴量を抽出する抽出ステップと、
前記撮像装置のそれぞれについて、当該撮像装置により撮像された画像から抽出された特徴量に基づいて、当該撮像装置により撮像された画像から抽出される特徴量と登録辞書に登録された特徴量との間の類似度を算出するための類似度算出パラメタを算出するステップと、
前記取得ステップで取得された認証対象画像と前記登録辞書に登録された特徴量との間の前記類似度を、当該認証対象画像を撮像した撮像装置について算出された前記類似度算出パラメタに基づいて算出するステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
コンピュータを請求項１から９のいずれか１項に記載の画像処理装置として動作させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像中のオブジェクトを認証する画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
設置したカメラで撮像された画像に写る人物が誰かを判定する人物認証技術が知られている。この人物認証技術の応用先として、顔写真を使った犯罪捜査や、迷子探し等がある。これらの応用先では、設置されたカメラ毎にその設置場所や画角が異なるために、カメラ毎に人物を撮像する際の撮像条件（例えば、人物の向きや照明条件）も異なってくる。そのため、撮像条件に頑健な人物認証技術が求められている。
一般に、人物認証技術では、撮像された人物の画像と事前に登録された人物の画像（以下、「登録画像」という。）との間で算出した類似度の大小により、人物が登録画像のうちの誰なのか、または誰でもないのかを判定している。この類似度をどのように算出するかは、人物認証の精度を決める重要な要素の一つであり、様々な方式が提案されている。
【０００３】
例えば、非特許文献１に開示された技術では、類似度を算出するパラメタを、事前に大量のデータで学習しておき、学習したパラメタをもとに類似度を算出している。様々な撮像条件を含む大量のデータを使って、パラメタを事前に学習することで撮像条件にある程度頑健な人物認証を実現している。
また、特許文献１に開示された技術では、入力パターンから入力部分空間を算出し、予め規定されたカテゴリに対応する辞書パターンから複数の辞書部分空間を算出し、入力部分空間と複数の辞書部分空間の各々とを、直交化行列を用いて線形変換している。そして、線形変換された入力部分空間と線形変換された複数の辞書部分空間との類似度を算出している。線形変換のための直交化行列は、複数の辞書部分空間同士を直交化して、登録画像に含まれる人物同士を区別しやすくする変換行列として生成されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４３４３１２５号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｈ．Ｖ．Ｎｇｕｙｅｎ  ａｎｄ  Ｌ．Ｂａｉ、“Ｃｏｓｉｎｅ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  Ｍｅｔｒｉｃ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｆａｃｅ  Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ”，２０１０，ＡＣＣＶ（Ａｎｎｕａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ）．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述の各文献に記載された技術では、カメラの設置場所や画角に適した類似度算出パラメタを得ることができないため、人物認証の精度が低下する場合があった。すなわち、非特許文献１の技術では、類似度算出パラメタは事前に大量のデータで学習されるものであるため、カメラの設置場所や画角に適した類似度算出パラメタを事前に算出することはできない。また、特許文献１の技術では、登録画像に含まれる人物毎の部分空間を直交化する変換行列を算出するものであって、認証すべき人物を撮像するカメラの設置場所や画角に適した類似度算出パラメタを算出することはできない。
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、カメラの設置場所や画角に適した類似度算出パラメタを用いてオブジェクトをより高精度に認証することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明にかかる画像処理装置のある態様によれば、少なくとも１つの撮像装置により撮像された画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像から特徴量を抽出する抽出手段と、画像の特徴量が登録された登録辞書を記憶する記憶手段と、前記撮像装置のそれぞれについて、当該撮像装置により撮像された画像から抽出された特徴量に基づいて、当該撮像装置により撮像された画像から抽出される特徴量と前記登録辞書に登録された特徴量との間の類似度を算出するための類似度算出パラメタを算出する第１の算出手段と、前記取得手段により取得された認証対象画像の特徴量と前記登録辞書に登録された特徴量との間の前記類似度を、当該認証対象画像を撮像した撮像装置について、前記第１の算出手段により算出された前記類似度算出パラメタに基づいて算出する第２の算出手段と、を備える画像処理装置が提供される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、カメラの設置場所や画角に適した類似度算出パラメタを用いてオブジェクトをより高精度に認証することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態１に係る画像認証システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図。
【図２】実施形態１に係る画像認証システムの制御プログラムの機能構成を示したブロック図。
【図３】実施形態１に係る画像認証システムのコンソール画面を模式的に示した図。
【図４】実施形態１に係る画像認証システムの監視・認証処理を示すフローチャート。
【図５】認証画像に設定する局所領域を模式的に示した図。
【図６】実施形態１に係る画像認証システムの画像認証処理を示すフローチャート。
【図７】認証結果として表示する内容の一例を概念的に示した図。
【図８】実施形態１に係る画像認証システムの類似度算出パラメタ算出処理を示すフローチャート。
【図９】設置したカメラに適した原点を算出する例を模式的に示した図。
【図１０】算出した原点が、特徴量空間上の適切な位置になかった場合の例を模式的に示した図。
【図１１】実施形態１に係る画像認証システムが類似度算出パラメタ算出処理中に表示する算出用のサンプル収集状況を示す画面を模式的に示した図。
【図１２】実施形態１に係る画像認証システムの辞書登録処理を示すフローチャート。
【図１３】設置したカメラに適したマハラノビス行列を算出する例を模式的に示した図。
【図１４】実施形態２に係る画像認証システムの辞書登録処理を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための実施形態について詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態は、本発明の実現手段としての一例であり、本発明が適用される装置の構成や各種条件によって適宜修正又は変更されるべきものであり、本発明は以下の実施形態に限定されるものではない。また、本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。
【００１１】
実施形態１
本発明の実施形態１に係る画像認証システムでは、設置したカメラ毎に類似度算出パラメタを算出しておき、撮り貯めた撮像画像の中から特定人物を認証する例について説明する。
＜ハードウェア構成＞
図１は、本実施形態に係る画像認証システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。この画像認証システムは、画像認証装置１と、カメラ２〜４と、ネットワーク５とを備えている。
画像認証装置１は、画像から特定人物を認証する画像認証装置であり、具体的な構成は後述する。
カメラ２〜４は、所謂ネットワークカメラであり、撮像装置として機能する。各カメラ２〜４は、レンズとＣＣＤ、ＣＭＯＳセンサ等の撮像素子を備え可視光を撮像する可視光カメラユニットと、ネットワークに接続するための通信装置とを備えている。なお、カメラ２〜４として、通信機能を有する他のカメラを用いてもよい。また、カメラユニットは、可視光を撮像するものに限らず、赤外線を撮像する赤外カメラユニット等を用いてもよい。
画像認証装置１と各カメラ２〜４とは、ネットワーク５を介して接続されており、相互にデータ通信が可能になっている。
また、図１には３台のカメラ（カメラ２〜４）を用いた構成が示されているが、カメラの数はこれに限られるものではない。
【００１２】
画像認証装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ１２と、ＲＡＭ１３と、二次記憶装置１４と、通信装置１５と、映像出力装置１６と、操作入力装置１７と、接続バス１８とを備えている。
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２やＲＡＭ１３に格納された制御プログラムを実行することにより、画像認識装置１全体の制御を行う。ＲＯＭ１２は、不揮発性メモリであり、制御プログラムや各種パラメタデータを記憶する。制御プログラムは、ＣＰＵ１１で実行され、後述する各処理を実現する。ＲＡＭ１３は、揮発性メモリであり、画像や制御プログラムおよびその実行結果を一時的に記憶する。
【００１３】
二次記憶装置１４は、ハードディスクやフラッシュメモリなどの書き換え可能な二次記憶装置であり、カメラ２〜４から、通信装置１５を介して、受信した画像を記憶する。また、二次記憶装置１４は、制御プログラム、各種設定内容、処理結果等の情報を必要に応じて記憶する。二次記憶装置１４に記憶されている情報は、必要に応じてＲＡＭ１３に出力され、ＣＰＵ１１が制御プログラムの実行等に利用する。
通信装置１５は、例えば有線通信ユニットであり、ネットワーク５を介してカメラ２〜４とデータ通信を行う。なお、通信装置１５は、無線通信ユニットであってもよい。
映像出力装置１６は、ＣＲＴやＴＦＴ液晶などのモニタ装置であり、ＲＡＭ１３から取得した画像や制御プログラムの実行結果等を表示する。
操作入力装置１７は、キーボードやマウス等のユーザからの操作を入力する装置である。後述するユーザ入力（ユーザからの指示入力）は、この操作入力装置１７を介して取得する。
接続バス１８は、画像認証装置１を構成する各装置を接続して相互にデータ通信を行う。
【００１４】
なお、本実施形態では、後述する処理を、画像認証装置１のＣＰＵ１１を用いてソフトウェアで実現することとして説明するが、画像認証装置１の処理の一部または全部をハードウェアで実現するようにしても構わない。この場合のハードウェアとして、例えば専用回路（ＡＳＩＣ）や、プロセッサ（リコンフィギュラブルプロセッサ、ＤＳＰ）等を用いることができる。
また、後述する処理を記述したソフトウェアをネットワークまたは各種記憶媒体を介して取得し、パーソナルコンピュータ等の処理装置（ＣＰＵ、プロセッサ）にて実行してもよい。
また、カメラ２〜４が画像認証装置１の認証処理の一部または全部を実行するようにしても構わない。その場合は、画像認証装置１で行うものとした処理に必要なハードウェアを、カメラ２〜４がそれぞれ備えるようにすればよい。
【００１５】
＜画像認証装置の機能構成＞
図２は、本実施形態における画像認証装置１において制御プログラムを実行することによって実現される機能構成の一例を示したブロック図である。本実施形態の画像認証装置１は、認証画像取得部２１、局所領域設定部２２、特徴抽出部２３、特徴記憶部２４、辞書登録部２５、類似度算出パラメタ算出部２６、類似度算出パラメタ記憶部２７、類似度算出部２８、認証結果判定部２９、表示部３０を備えている。
認証画像取得部２１は、カメラ２〜４から取得した撮像画像をもとに、認証対象である認証画像（認証対象画像）を取得し、局所領域設定部２２へ出力する。ここで、「認証画像」とは、認証対象のオブジェクトが写った画像であり、本実施形態では人物の顔が写った画像である。
【００１６】
局所領域設定部２２は、認証画像取得部２１から取得した認証画像から、人物の顔の目や鼻といった特徴点の座標情報を抽出し、抽出した特徴点をもとに局所領域を設定する。そして、局所領域設定部２２は、局所領域を認証画像とともに特徴抽出部２３へ出力する。
特徴抽出部２３は、局所領域設定部２２から取得した認証画像の局所領域から抽出した特徴量を、特徴記憶部２４に出力する。さらに、特徴抽出部２３は、抽出した特徴量を、辞書登録部２５、類似度算出パラメタ算出部２６にも出力する。なお、本実施形態では、特徴量は認証画像の局所領域毎に抽出されるものとする。
特徴記憶部２４は、特徴抽出部２３から取得した特徴量を二次記憶装置１４に記憶する。ＲＡＭ１３に記憶するようにしてもよい。記憶した特徴量は要求に応じて、類似度算出部２８へ出力する。
【００１７】
辞書登録部２５は、特徴抽出部２３から取得した特徴量を、登録辞書のデータとして二次記憶装置１４に記憶する。あるいは登録辞書をＲＡＭ１３に記憶するようにしてもよい。ここで、「登録辞書」とは、特徴量と、その特徴量に対応する人物ＩＤ（一般的には、人物名等）とを紐付けたデータのセットである。人物ＩＤの取得方法については後述する。登録辞書には複数の人物の特徴量が含まれてもよいし、一人の人物について複数の特徴量を含んでもよい。また、登録辞書は、要求に応じて、類似度算出パラメタ算出部２６、類似度算出部２８に出力される。
類似度算出パラメタ算出部２６は、特徴抽出部２３から取得した特徴量、または、辞書登録部２５から取得した登録辞書の特徴量をもとに類似度算出パラメタを算出し、類似度算出パラメタ記憶部２７に出力する。類似度算出パラメタの算出処理詳細は後述する。
【００１８】
類似度算出パラメタ記憶部２７は、類似度算出パラメタ算出部２６から取得した類似度算出パラメタを二次記憶装置１４に記憶する。記憶した類似度算出パラメタは、要求に応じて、類似度算出部２８へ出力される。
類似度算出部２８は、特徴記憶部２４から取得した特徴量と辞書登録部２５から取得した登録辞書との間の類似度を、類似度算出パラメタ記憶部２７から取得した類似度算出パラメタをもとに算出する。算出した類似度は認証結果判定部２９へ出力される。
認証結果判定部２９は、類似度算出部２８から取得した類似度をもとに、認証結果、すなわち、認証画像中の人物が登録辞書の中の誰なのか、または、誰でもないのかを判定する。認証結果は、表示部３０へ出力される。
表示部３０は、認証結果判定部２９から取得した認証結果を映像出力装置１６に表示する。
【００１９】
＜全体処理概要＞
本実施形態における処理は、類似度算出パラメタ算出処理と、監視・認証処理と、辞書登録処理の３つの処理とを有している。類似度算出パラメタ算出処理では、設置されたカメラ２〜４に対応する類似度算出パラメタを算出する。監視・認証処理では、カメラ２〜４を使って撮像画像を撮り貯めつつ、特定人物が写っているかを判定する。辞書登録処理では、認証すべき人物の特徴量を登録辞書に追加する。
なお、各処理の開始時には、既に、カメラ２〜４が異なる場所に設置され、画像認証装置１は直ちにカメラ２〜４から画像を取得して後述する処理を開始できる状態であるものとする。
【００２０】
図３は、本実施形態における画像認証システムが、映像出力装置１６に表示するコンソール画面の一例を示した図である。このコンソール画面４０には、動作モードを指示するボタン４１〜４３と、各種設定を指示するボタン４４と、終了を指示するボタン４５と、ポインタ４６とが表示されている。これにより、どの処理を実行するかのメニューが表示されている。ユーザは、操作入力装置１７を操作し、ポインタ４６によりメニュー中の処理を選択する。「監視・認証モード」、「辞書登録モード」、「調整モード」のいずれかのボタン４１〜４３を選択することで、画像認証装置１は、後述する処理を実行する。
例えば、ユーザがポインタ４６により「設定」のボタン４４を選択すると、画像認証装置１は、本実施形態の画像認証システムの各種設定を変更する処理を実行する。また、ユーザがポインタ４６により「終了」のボタン４５を選択すると、画像認証装置１は、本実施形態の画像認証システムを終了する。
【００２１】
＜監視・認証処理＞
まず、本実施形態の画像認証装置１が、カメラ２〜４を使って人物の画像データを撮像しつつ、ユーザ入力に従って認証することで、特定人物が写っているか判定する監視・認証処理を説明する。この処理は、ユーザが操作入力装置１７を操作し、ポインタ４６で図３のコンソール画面４０の「監視・認証モード」のボタン４１を指示することで実行される。
なお、この監視・認証処理の間、カメラ２〜４は常に撮像を続け、二次記憶装置１４に撮像画像を記憶し続けているものとする。このとき、画像認証装置１は、撮像画像がどのカメラで撮像されたのかを示すラベルと対応付けて記憶しておく。
また、この監視・認証処理は、操作入力装置１７を介して取得するユーザ入力に応じて処理が進む。ユーザ入力として、監視・認証処理を終了する「終了指示」と、画像認証を実行させる「認証指示」の２つがある。この２つのユーザ入力は、図４に示す監視・認証処理の処理中ならば、いつでも受け取ることができるものとする。
【００２２】
図４は、画像認証装置１が実行する監視・認証処理の処理フローの一例を示したものである。この図を参照しながら、実際の処理について詳細を説明する。
まず、認証画像取得部２１は、ユーザ入力の「終了指示」がある（Ｓ１でＹｅｓ）場合、この処理フローを終了する。「終了指示」がない場合（Ｓ１でＮｏ）、さらにユーザ入力の「認証指示」がある場合（Ｓ２でＹｅｓ）、認証画像を取得する（Ｓ３）。認証画像は、前述の通り、人物の顔が写る画像である。認証画像を取得するには、二次記憶装置１４に記憶された撮像画像から人物の顔を検出し、検出した人物の顔を切り出せばよい。撮像画像から人物の顔を検出する方法については、公知の技術を用いればよい。
例えば、以下の文献に開示された技術を用いることができる。
Ｐ．Ｖｉｏｌａ  ａｎｄ  Ｍ．Ｊｏｎｅｓ，“Ｒｏｂｕｓｔ  Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ  Ｆａｃｅ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”，  Ｉｎ  ｐａｇｅ  ＩＩ：  ７４７，  ２００１．
検出した顔の画像上の座標に基づいて、撮像画像から顔の画像を切り出す。このとき、画像面に対する顔の面内回転を一定にするため画像正規化を施してもよい。例えば、顔の両目をつなぐ直線が、画像に対して水平になるように画像を回転させる、等の処理を施してもよい。
【００２３】
本実施形態では、二次記憶装置１４に記憶された複数の撮像画像から人物の顔を検出し、検出した人物の顔、すなわち認証画像を切り出す。どの撮像画像を検出、切り出しの処理対象とするかはユーザに選択させればよい。例えば、ユーザに時間の範囲を指定させ、その時間の範囲内で撮像された撮像画像を処理対象とするようにしてもよい。
続いて、局所領域設定部２２が、すべての認証画像に対して局所領域を設定する（Ｓ４）。ここでは、まず、顔の目や鼻といった器官の位置（器官位置）を検出し、検出した器官位置を基に局所領域を設定する。すなわち、局所領域設定部２２は、１つの認証対象画像に対して複数の局所領域を設定する。
【００２４】
図５は、認証画像に設定された局所領域を模式的に示した図である。この図に示すように、認証画像すなわち人物の顔画像５０に対して右目の局所領域５１、左目の局所領域５２、口の局所領域５３が設定されている。
なお、本実施形態では、検出した器官位置を中心とする矩形領域を局所領域として設定しているが、局所領域の設定方法は他の方法を用いてもよい。器官位置を中心とする矩形領域でなくてもよい。例えば、器官位置から所定の画素数離れた位置を基準とした領域でもよいし、矩形領域ではなく円形領域でもよい。また、検出した器官位置を基準としないで、顔画像の所定の領域を事前に定めておいてもよい。また、一つの器官位置に対して複数の局所領域を設定してもよいし、局所領域の数は図５で示した３つに限るものではない。
器官位置を検出する方法については公知の技術を用いればよい。例えば、特開２００９−２１１１７７号公報に開示された技術を用いることができる。
【００２５】
続いて、特徴抽出部２３が、認証画像の各局所領域から特徴量を抽出する（Ｓ５）。特徴量を抽出する方法に関しては公知の技術を用いればよい。例えば、ＬＢＰ（Ｌｏｃａｌ  Ｂｉｎａｒｙ  Ｐａｔｔｅｒｎ）特徴量を用いることができる。あるいは、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ）特徴量やＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ−Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）特徴量を用いてもよい。また、これらを混合した特徴量を用いてもよい。事前に学習したＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）で抽出した特徴量を用いてもよい。また、抽出した特徴量を、ＰＣＡ（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）等を使って次元圧縮してもよい。
続いて、特徴記憶部２４が、抽出した特徴量を二次記憶装置１４に記憶する（Ｓ６）。あるいは、特徴量をＲＡＭ１３に記憶するようにしてもよい。
【００２６】
続いて、画像認証処理を行う（Ｓ７）。画像認証処理について以下、詳細に説明する。図６は、画像認証処理の処理フローの一例を示した図である。
はじめに、類似度算出部２８が、辞書登録部２５から登録辞書を取得する（Ｓ１１）。登録辞書は、ユーザが認証したい人物の画像の特徴量を事前に登録しておいたものであり、事前にユーザによって登録されているものとする。辞書登録処理については後述する。
続いて、類似度算出部２８が、類似度算出パラメタを類似度算出パラメタ記憶部２７から取得する（Ｓ１２）。なお、この類似度算出パラメタは、事前に算出しておき、類似度算出パラメタ記憶部２７に記憶してあるものとする。類似度算出パラメタの算出処理については後述する。
続いて、類似度算出部２８が、特徴記憶部２４から認証対象となる特徴量を取得する（Ｓ１３）。前述の通り、このとき取得する特徴量は、認証画像から取得された少なくとも一つ以上の特徴量である。一つの特徴量は、人物の顔一つに対応している。また、本実施形態では、顔一つに対して局所領域毎に特徴量を抽出しているので、一つの特徴量は複数の局所領域毎の特徴量を含む。
【００２７】
続いて、類似度算出部２８が、認証対象の特徴量と登録辞書のすべての特徴量との組み合わせについて、局所類似度を算出する（Ｓ１４）。ここで、「局所類似度」とは、局所領域毎に算出された類似度のことである。前述の通り、認証対象の特徴量および登録辞書は局所領域毎に抽出された特徴量であるため、局所領域毎に類似度を算出する。ある局所領域一つについての局所類似度の算出方法を以下に説明する。
類似度算出方法としては、公知の技術を用いることができる。例えば、以下の式（１）に示すコサイン類似度を用いることができる。
【００２８】
【数１】
2018049566.tif 000003
ここで、・は内積を意味し、Ｓは特徴量ベクトルｘ’、ｙ’間の類似度である。さらに、特徴量ベクトルｘ’、ｙ’を以下の式（２）、式（３）で示す。
ｘ’＝ｘｃ−μｃ   （２）
ｙ’＝ｙ−μｃ     （３）
と表す。
【００２９】
ｘｃはカメラｃで撮像された認証画像から抽出した特徴量ベクトルを表す。ｙは、登録辞書に登録された特徴量ベクトルを表す。μｃは角度算出の原点ベクトルである。すなわち、式（１）は、特徴量ベクトルｘｃ、ｙ間のコサイン類似度を、μｃを原点として、測っている。このμｃが本実施形態における類似度算出パラメタである。μｃの算出方法については後述する。
ここまで、ある局所領域一つについての類似度の算出方法を述べた。他の局所領域についても同様に類似度を算出する。
続いて、類似度算出部２８が、認証対象のすべての特徴量と登録辞書の組み合わせについて、算出した局所類似度をもとに統合類似度を算出する（Ｓ１５）。ここで、「統合類似度」とは、局所領域毎に算出された複数の局所類似度を統合した類似度である。
統合の方法については公知の技術を用いればよい。例えば、局所類似度の平均、局所類似度の最大値を選択する、等の方法を用いることができる。このほか、局所領域毎の重みを事前に算出しておき、局所類似度をその重みつき平均で統合するようにしてもよい。なお、本実施形態において、局所類似度算出（Ｓ１４）と統合類似度算出（Ｓ１５）の２つを合わせて類似度算出と呼ぶ。また、算出した統合類似度は、値のレンジが例えば１〜１０００になるよう正規化処理を施してもよい。
【００３０】
続いて、認証結果判定部２９が、認証対象の画像中のすべての人物に対して、登録辞書のうち誰なのか、または誰でもないかを、統合類似度を基に判定をする（Ｓ１６）。具体的には、最も高い統合類似度が、事前に定めた閾値よりも大きければ、認証結果判定部２９は、その統合類似度に対応する登録辞書の人物であると判定する。逆に、最も高い類似度が、事前に定めた閾値以下の場合は、認証結果判定部２９は、登録辞書のうちの誰でもない、と判定する。
以上で、図６の画像認証処理を終了する。
この後、図４のＳ７に戻り、続く処理を実行する。すなわち、表示部３０は、認証結果判定部２９から取得した認証結果を表示する（Ｓ８）。
【００３１】
図７は、認証結果の表示画面の一例を模式的に示した図である。この図７に示すように、この表示画面６０には、登録辞書に登録された人物の画像（この例では人物Ａ）６１ａ、６１ｂが左列に表示され、認証結果が右列に表示されている。本実施形態では、認証画像のうち、本人と判定された人物の画像６２ａ〜６２ｃと、それに対応する類似度６３ａ〜６３ｃ、撮像したカメラ名、撮像時刻が表示されている。このように表示することで、登録辞書に登録された人物がいつ、どのカメラに写ったのかを確認することができる。
以上が、監視・認証処理である。
【００３２】
本実施形態では、認証画像の特徴量を予め記憶しておき、ユーザの認証指示があった時点で画像認証処理を実行するようにしたが、これに限定されず、特徴量を抽出した時点で画像認証処理を実行するようにしてもよい。
また、本実施形態では、監視・認証処理フロー（図４）のＳ３で取得したすべての認証画像に対して画像認証処理を実行したが、一部の認証画像を選択して画像認証処理を実行するようにしてもよい。例えば、所定の間隔で認証画像を間引いておいてもよいし、認証画像から抽出した特徴量をクラスタリングして、一つのクラスタから代表の特徴量を選んで画像認証処理をするようにしてもよい。
【００３３】
＜類似度算出パラメタ算出処理＞
次に、本実施形態の画像認証装置１が、設置したカメラ２〜４それぞれに対応する類似度算出パラメタを算出する処理について説明する。この処理は、図３のコンソール画面から「調整モード」を選択することで実行される。この処理は、前述した監視・認証処理よりも時間的に前に実施しておくのが好ましい。これにより、カメラの設置場所や画角毎に適した類似度算出パラメタで監視・認証処理を行うことがでる。
図８は、類似度算出パラメタ算出処理の処理フローの一例を示したものである。この図を参照しながら、実際の処理について詳細を説明する。
なお、このフローの開始時から終了時までカメラ２〜４は所定のフレームレートで画像を撮像し続け、撮像画像を二次記憶装置１４へ記憶し続けているものとする。
【００３４】
始めに、認証画像取得部２１が、類似度算出パラメタの算出が完了していないカメラを一つ選択する（Ｓ２１）。
続いて、同じく認証画像取得部２１が、二次記憶装置１４に記憶された画像の中から、Ｓ２１で選択したカメラで撮像された撮像画像を選択し、その撮像画像から人物の顔画像を取得する（Ｓ２２）。撮像画像がどのカメラで撮像されたかを知るには、撮像画像に紐づけて記憶したラベルを参照すればよい。また、撮像画像から人物の顔画像を取得する方法については、前述の監視・認証処理で説明した方法と同様であるため、説明を省略する。なお、本実施形態では二次記憶装置１４に記憶した撮像画像を取得するようにしたが、各カメラから直接、撮像画像を取得するようにしてもよい。
【００３５】
局所領域設定（Ｓ２３）と特徴量抽出（Ｓ２４）については、前述の方法と同様であるため、説明を省略する。
続いて、特徴記憶部２４が、特徴量を記憶する（Ｓ２５）。このとき、本実施形態では、類似度算出パラメタ算出用に抽出した特徴量であることを示すラベルを特徴量に紐付けて記憶する。
続いて、類似度算出パラメタ算出用に抽出された特徴量の数が事前に定めた所定数より少なければ（Ｓ２６でＮｏ）、Ｓ２２に戻り、続く処理を繰り返す。すなわち、類似度算出パラメタを算出するのに十分な数の特徴量が集まるまで、特徴量の収集（抽出と記憶）を繰り返す。収集した特徴量が所定数より多ければ（Ｓ２６でＹｅｓ）、Ｓ２７に進む。
続いて、類似度算出パラメタ算出部２６が、収集した特徴量を使って類似度算出パラメタを算出する（Ｓ２７）。前述の通り、本実施形態における類似度算出パラメタはコサイン類似度の原点である。以下、ある局所領域一つに対応する類似度算出パラメタの算出方法について説明する。
カメラｃに対応する原点μｃは下記式（４）の通り、設置したカメラ毎に集めた特徴量ベクトルｘｃｉを平均することで算出する。
【００３６】
【数２】
2018049566.tif 000004
ここで、ｘｃｉはカメラｃが撮像した認証画像から収集したｉ番目の特徴量ベクトルであることを示している。また、Ｎは収集した特徴量ベクトルのサンプル数である。この原点μｃ、すなわち類似度算出パラメタを用いて、監視・認証処理で類似度を算出する。
【００３７】
図９は、原点を算出したことによる効果を模式的に表した図であり、あるカメラで撮像された、ある局所領域の特徴ベクトル空間を表している。図中の白丸の点はそれぞれ特徴量ベクトルを表しており、特徴量ベクトルの集合すなわちクラスタを点線で表している。図９は、事前に定めた原点７１、設置したカメラで集めた認証画像の特徴量ベクトルクラスタ７２、人物Ａの特徴量ベクトルクラスタ７３、人物Ｂの特徴量ベクトルクラスタ７４、設置したカメラで集めた認証画像を基に算出した原点７５を示している。コサイン類似度のように、角度をベースにした類似度を算出する場合、認証対象となる特徴量ベクトルが作るクラスタの内側に原点があるほうが、特徴量ベクトルを区別する分解能が高い。
【００３８】
事前に定めた原点７１は、認証対象の特徴ベクトルが作るクラスタの外側にあるため、例えば人物Ａの特徴量ベクトル（７３内の特徴量ベクトルのいずれか）と人物Ｂの特徴量ベクトルは、事前に定めた原点７１を基準に角度を測ると角度はほとんど０に近い。そのため、コサイン類似度を算出すると、本来は別人であるはずが、誤って本人と判定されるような高い類似度が算出されてしまう。事前に定めた原点７１は、一般的には、事前に用意した大量の認証画像をもとに算出しておく。
【００３９】
しかし、設置したカメラで集めた認証画像の特徴量ベクトル分布は、事前に用意した認証画像の特徴量ベクトル分布とは異なっている場合がある。特に、設置したカメラは、画角や場所が制限されるため、特定の照明条件や顔向きの画像が、事前に用意した認証画像に比べ、多くなる。そのような場合に、誤った高い類似度が算出されてしまい、誤認証につながる。そこで、設置したカメラで集めた認証画像を基に算出した原点７５を使うことで、設置したカメラで集めた認証画像の特徴量ベクトルクラスタ７２の内側に入ることになる。これにより、カメラの設置場所や画角毎に認証に適した原点を使ってコサイン類似度を算出することができ、誤認証が低減されることが期待される。
しかしながら、設置したカメラで集めた認証画像を基に算出した原点の特徴量空間上の位置が、必ずしも認証に適した位置に来るとは限らない。
【００４０】
図１０は、図９と同様に特徴量ベクトル空間を示しており、事前に定めた原点７６、設置したカメラで集めた認証画像の特徴量ベクトルクラスタ７７、人物Ｃの特徴量ベクトルクラスタ７８、設置したカメラで集めた認証画像を基に算出した原点７９を示している。この場合、事前に定めた原点７１がコサイン類似度の算出に適さないのは図９と同様であるが、設置したカメラで集めた認証画像を基に算出した原点７９が人物Ｃの特徴量ベクトルクラスタ７８の内部に入っている。この場合、コサイン類似度を算出すると、特徴量ベクトルクラスタ７８の人物Ｃと他の人物を誤って本人と判定してしまう誤認証が発生する場合がある。このように、算出した原点が誰かの特徴量ベクトルクラスタの内側に入ってしまう場合、認証に適した原点とは言えない。
【００４１】
そこで、本実施形態では、認証画像一つに対して一つの特徴量ではなく、複数の局所領域を設定することで複数の特徴量を抽出し、最終的に複数の特徴量毎の類似度を統合して統合類似度を算出している。これにより、算出した類似度算出パラメタが認証に適していない局所領域があった場合の誤認証を低減している。すなわち、ある局所領域で認証に適していない類似度算出パラメタを算出し、別人を本人と判定するような高い類似度を算出したとしても、認証に適した類似度算出パラメタを算出できた他の局所領域の類似度と最終的に統合するため、誤認証の低減が期待できる。
【００４２】
なお、本実施形態では、複数の局所領域を設定することで複数の特徴量を抽出したが、これ以外の方法で複数の特徴量を抽出してもよい。例えば、異なる種類の特徴量を抽出することで複数の特徴量を抽出してもよい。
また、本実施形態では、特徴量ベクトルの平均を原点として用いたがこれに限定されない。この他、別の方法を用いて原点を算出してもよい。例えば、特徴量ベクトルの単純な平均ではなく、重みつき平均を用いてもよい。このとき、認証対象の特徴量ベクトルが作るクラスタの内側に原点がくるように重みの値を正規化するとよい。
以上が、一つの局所領域に対応する類似度算出パラメタの算出方法である。これを、他のすべての局所領域について算出する。
【００４３】
図８に戻り、続いて、類似度算出パラメタ記憶部２７が、算出した類似度算出パラメタを記憶する（Ｓ２８）。
続いて、全てのカメラに対応する類似度算出パラメタ算出処理が完了していれば（Ｓ２９でＹｅｓ）、類似度算出部２８は、この類似度算出パラメタ算出処理を完了する。まだ完了していないカメラがあれば（Ｓ２９でＮｏ）、Ｓ２１に戻り、画像認証装置１は、続く処理を繰り返す。
以上が類似度算出パラメタ算出処理の説明である。
【００４４】
図１１は、この類似度算出パラメタ算出処理を実行中に表示する画面８０の一例を模式的に示した図である。図１１は、類似度算出パラメタを調整するために必要な認証画像の画像数（特徴量数）が所定数貯まったことをユーザに提示する様子を模式的に示している。図１１には、カメラ２とカメラ３は類似度算出パラメタを算出するのに十分な画像数が集まっており（８１ａ、８２ａ、８１ｂ、８２ｂ）、カメラ４はまだ不十分であることが示されている（８１ｃ、８２ｃ）。このように、所定数の画像が貯まったことをユーザに提示することで、類似度算出パラメタを算出するために、あとどの程度の画像数を集めればよいか視覚的にわかるようになっている。
【００４５】
なお、本実施形態では、すべてのカメラに対応する類似度算出パラメタを算出しないと類似度算出パラメタ算出処理を完了しないようになっているが、これに限定されない。例えば、一部、または、全部の類似度算出パラメタの算出を完了する前に、類似度算出パラメタ算出処理を中断してもよい。その場合は、監視・認証処理の際に使用する類似度算出パラメタは他の方法で用意しておけばよい。例えば、事前に用意しておいたデフォルトの類似度算出パラメタを使うようにしてもよい。または、所定数には足りないものの、各カメラ毎に集めた特徴量で類似度算出パラメタを算出しておいてもよい。または、算出に足りない特徴量を監視・認証処理のバックグラウンドでさらに収集するようにして、所定数に達した時点で類似度算出パラメタを算出するようにしてもよい。その場合は、類似度算出パラメタの算出が終わるまでは、事前に用意したデフォルトの類似度算出パラメタを使用し、算出が終わったら、算出した類似度算出パラメタに差し替えるようにすればよい。
【００４６】
＜辞書登録処理＞
次に、認証する人物を登録する辞書登録処理について説明する。この処理は、図３のコンソール画面から「辞書登録モード」を選択することで実行される。
図１２は、辞書登録処理の処理フローの一例を示したものである。この図を参照しながら、実際の処理について詳細を説明する。
はじめに、認証画像取得部２１が、辞書登録用の画像を取得する（Ｓ３１）。なお、辞書登録用の画像については、必ずしもカメラ２〜４で撮像されたものである必要はなく、事前に撮像しておいた画像を利用してもよい。
続く、局所領域設定（Ｓ３２）〜特徴抽出（Ｓ３３）の処理については、前述した図８の処理Ｓ２３、Ｓ２４と同様であるため、説明を省略する。
【００４７】
続いて、辞書登録部２５が、特徴量を辞書へ登録する（Ｓ３４）。このとき、登録した人物の人物ＩＤを、特徴量に紐付けて登録する、すなわち、二次記憶装置１４に記憶する。特徴量に紐付けられる人物ＩＤは、ユーザ入力により取得すればよい。
以上が、辞書登録処理の説明である。
ここで登録しておいた人物が取り貯めた撮像画像に写っているか否かを、前述の監視・認証処理で判定する。なお、登録する人物の数に特に制限はなく、また、一人あたり複数の特徴量を登録してもよい。
以上が、本発明における実施形態１の説明である。
【００４８】
以上説明したとおり、本実施形態では、設置したカメラで撮像した撮像画像から認証画像を取得し、設置したカメラに対応した類似度算出パラメタを算出することで、撮像条件に頑健な人物認証を実現する方法について説明した。
カメラを設置することにより、撮像される人物の向きや、照明条件等の撮像条件がある程度固定される。そのため、カメラの設置場所や画角等の撮像条件に特化させた類似度算出パラメタを用いることで、事前に用意した類似度算出パラメタを用いるよりも、より高精度に人物（オブジェクト）を認証することができる。
【００４９】
変形例
上記実施形態１では、類似度としてコサイン類似度を用い、コサイン類似度算出の際の原点を類似度算出パラメタとして算出したが、別の類似度を用いてもよい。例えば、以下の式（５）、式（６）に示すように類似度Ｓとしてマハラノビス距離の逆数を用い、マハラノビス行列Ｍを類似度算出パラメタとして算出してもよい。
【００５０】
【数３】
2018049566.tif 000005
ここで、ｘｃ、ｙは、それぞれ、カメラｃで撮像された人物の特徴量ベクトル、登録辞書の特徴量ベクトルを表す。
【００５１】
図１３は、マハラノビス行列を類似度算出パラメタとして算出する場合の効果を模式的に示した図である。
図１３は、図９、図１０と同様に特徴量ベクトルの分布を示している。この分布には、事前に算出した平均ベクトル９１、事前に算出したマハラノビス行列を基にした距離空間９２、設置したカメラで収集した認証画像を基に新たに算出した平均ベクトル９３を示している。さらに、この分布には、新たに算出したマハラノビス行列を基にした距離空間９４、人物Ｄの特徴量ベクトルクラスタ９５、人物Ｅの特徴量ベクトルクラスタ９６を示している。
ここで、距離空間９２は、事前に算出した平均ベクトル９１からのマハラノビス距離が距離空間９２の楕円上では等しいことを意味している。すなわち、距離空間９２のマハラノビス距離は、図１３の左下から右上の斜め方向の距離が、通常のユークリッド距離に比べ、短い距離尺度になっている。距離空間９４も同様で、図１３の左上から右下に向かう距離が、通常のユークリッド距離に比べ、短い距離尺度になっている。
【００５２】
このように、事前に算出した距離尺度と設置したカメラで集めた認証画像から算出した距離尺度は異なる。図１３の事前に算出したマハラノビス行列を基にした距離空間９２では、図１３の左下から右上の距離が短い距離尺度となる。このため、人物Ｄの特徴量ベクトル（人物Ｄの特徴量ベクトルクラスタ９５内のいずれか一点）と人物Ｅの特徴量ベクトルのマハラノビス距離は近い。すなわち同一人物と判定される可能性がある。一方、新たに算出したマハラノビス行列を基にした距離空間９４では、逆に人物Ｄの特徴量ベクトルと人物Ｅの特徴量ベクトル間の距離は長いので、別人と判定される可能性が高くなる。このように、マハラノビス距離のような、事前の学習で類似度算出パラメタを設定しておくような手法についても、本実施形態の手法を適用することができる。
また、本実施形態では、認証画像は人物の顔が写る画像としたが、それに限るものではなく、人体やその他の任意のオブジェクトが写る画像でもよい。
以上説明したように、本実施形態では、カメラの設置場所や画角に適した類似度算出パラメタを用いて人物（オブジェクト）をより高精度に認証することができる。
【００５３】
実施形態２
上記実施形態１では、カメラの撮像画像から収集した特徴量を使って類似度算出パラメタを算出する例について説明した。本実施形態では、辞書登録処理時に類似度算出パラメタを算出する例について説明する。なお、実施形態１と同様の箇所は説明を省略し、差異のある箇所のみ説明する。
実施形態２では、実施形態１と同様に、認証に用いる類似度としてコサイン類似度を使う例を説明する。監視・認証処理および類似度算出パラメタ算出処理は、実施形態１と同じであるため説明を省略する。
辞書登録処理について説明する。
【００５４】
図１４は、本実施形態における辞書登録処理の処理フローの一例を示したものである。この図を参照しながら、実際の処理について詳細を説明する。
登録画像取得（Ｓ４１）〜辞書登録（Ｓ４４）までは、実施形態１（図１２のＳ３１〜Ｓ３４）と同様であるため、説明を省略する。
Ｓ４４に続いて、類似度算出パラメタ算出部２６が、辞書登録部２５から取得した登録辞書を使って類似度算出パラメタを更新する（Ｓ４５）。この類似度算出パラメタ算出処理で算出されている更新後の類似度算出パラメタσは、以下の式（７）で表される。
σ＝ｗ０σ０＋ｗｒσｒ           （７）
ここで、σ０は、設置場所のカメラで収集した特徴量の平均ベクトルであり、σｒは、登録辞書の全特徴量の平均ベクトルであり、ｗ０、ｗｒは、それぞれの類似度算出パラメタに対する重み係数である。
【００５５】
一般的に、設置したカメラで収集できる特徴量の数に比べ、登録辞書の特徴量は数が少ないため、両方の特徴量を含めて平均をとると設置したカメラで収集した特徴量の影響が支配的になってしまう。そこで、本実施形態では、それぞれで算出した平均ベクトルを事前に定めた所定の重みで足し合わせ、登録辞書で求めた平均ベクトルの影響をどの程度にするか調整できるようにしている。
なお、σ０は事前に算出しておいてもよいし、設置場所のカメラで収集した特徴量を二次記憶装置１４にすべて記憶しておき、式（７）を算出する際にσ０を算出してもよい。
続いて、類似度算出パラメタ記憶部２７が、式（７）で算出された類似度算出パラメタσを二次記憶装置１４に記憶する（Ｓ４６）。
なお、本実施形態では、登録辞書に新たな特徴量が登録されると、毎回、類似度算出パラメタを算出するようにしたが、毎回算出しなくてもよい。例えば、登録辞書に所定数の特徴量が新たに登録された際に算出するようにしてもよい。
【００５６】
また、本実施形態では、式（７）で登録辞書の全特徴量の平均ベクトルσｒを算出したが、この他の方法を使って算出してもよい。例えば、登録辞書の人物毎の平均ベクトルをまず算出し、その後で、各人物の平均ベクトルをさらに平均するようにしてもよい。このようにすることで、人物毎の登録数に大きな差がある場合、登録数が多い人物の影響が大きくなりすぎないように抑制することができる。
以上が、本発明における第２の実施形態の説明である。
以上説明したように、本実施形態によれば、設置したカメラの撮像画像から収集した特徴量だけでなく、登録辞書の特徴量を類似度算出パラメタの算出に反映させることで、登録画像の撮僧条件により適した類似度算出パラメタを算出することができる。
【符号の説明】
【００５７】
１…画像認証装置、２，３，４…カメラ、５…ネットワーク、２１…認証画像取得部、２２…局所領域設定部、２３…特徴抽出部、２４…特徴記憶部、２５…辞書登録部、２６…類似度算出パラメタ算出部、２７…類似度算出パラメタ記憶部、２８…類似度算出部、２９…認証結果判定部、３０…表示部
【図１】
2018049566.tif 000006
【図２】
2018049566.tif 000007
【図３】
2018049566.tif 000008
【図４】
2018049566.tif 000009
【図５】
2018049566.tif 000010
【図６】
2018049566.tif 000011
【図７】
2018049566.tif 000012
【図８】
2018049566.tif 000013
【図９】
2018049566.tif 000014
【図１０】
2018049566.tif 000015
【図１１】
2018049566.tif 000016
【図１２】
2018049566.tif 000017
【図１３】
2018049566.tif 000018
【図１４】
2018049566.tif 000019