(57)【要約】【課題】画像をカテゴリ毎に分類する。【解決手段】与えられる対象画像が、予め定められたいずれのカテゴリの画像であるかを識別する画像識別装置であって、入力される画像の特徴量を算出する特徴量算出部と、予めカテゴリに分類されている複数の学習画像のそれぞれから、予め定められた共通の被写体の画像が含まれる共通画像領域を除去した処理済画像を生成し、特徴量算出部に入力する共通画像除去部と、それぞれの処理済画像に対して特徴量算出部が算出した特徴量を用いた画像識別処理により、入力される画像がいずれのカテゴリの画像であるかを識別する識別器を予め生成する識別器作成部とを備え、特徴量算出部は、識別器作成部が識別器を生成した後に対象画像についてカテゴリを識別する場合に、対象画像の特徴量を算出して識別器に入力する画像識別装置を提供する。【選択図】図１
2011014052.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
与えられる対象画像が、予め定められたいずれのカテゴリの画像であるかを識別する画像識別装置であって、
入力される画像の特徴量を算出する特徴量算出部と、
予め前記カテゴリに分類されている複数の学習画像のそれぞれから、予め定められた共通の被写体の画像が含まれる共通画像領域を除去した処理済画像を生成し、前記特徴量算出部に入力する共通画像除去部と、
それぞれの前記処理済画像に対して前記特徴量算出部が算出した特徴量を用いた画像識別処理により、入力される画像がいずれの前記カテゴリの画像であるかを識別する識別器を予め生成する識別器作成部と
を備え、
前記特徴量算出部は、前記識別器作成部が前記識別器を生成した後に前記対象画像についてカテゴリを識別する場合に、前記対象画像の特徴量を算出して前記識別器に入力する画像識別装置。
【請求項２】
前記共通画像除去部は、前記共通の被写体の画像領域として指定される領域を予め定められた拡大係数で拡大した領域を、前記共通画像領域とする
請求項１に記載の画像識別装置。
【請求項３】
前記共通画像除去部は、前記共通の被写体の画像に外接する領域を前記共通の被写体の画像領域とし、当該領域を前記拡大係数で拡大した領域を、前記共通画像領域とする
請求項２に記載の画像識別装置。
【請求項４】
前記共通画像除去部は、予め与えられる参照画像を用いて画像マッチングすることで、前記複数の学習画像から前記共通の被写体の画像を抽出する
請求項３に記載の画像識別装置。
【請求項５】
前記共通画像除去部は、前記複数の学習画像のそれぞれについて、除去された前記共通画像領域に隣接する画素の情報を少なくとも用いて、除去された領域の画像データを補完する
請求項２から４のいずれかに記載の画像識別装置。
【請求項６】
前記共通画像除去部は、学習画像全体の１辺の長さに、所定の前記拡大係数を乗じた大きさに基づいて、前記共通の被写体の画像領域を拡大する
請求項３または４に記載の画像識別装置。
【請求項７】
前記共通画像除去部は、学習画像全体の１辺の長さに、第１の拡大係数を乗じた大きさ、または、前記共通の被写体の画像領域の１辺の長さに、第２の拡大係数を乗じた大きさのいずれかを、前記共通の被写体の画像領域の大きさに基づいて選択して、選択した大きさに応じて前記共通の被写体の画像領域を拡大する
請求項３または４に記載の画像識別装置。
【請求項８】
前記特徴量算出部は、前記カテゴリ毎に、前記共通画像除去部により前記共通画像領域が除去されていない前記複数の学習画像における共通の特徴量を更に算出し、
前記識別器は、前記処理済画像から算出した前記特徴量を用いるか、または、前記共通画像領域が除去されていない前記複数の学習画像から算出した前記特徴量を用いるかを選択する
請求項１から７のいずれかに記載の画像識別装置。
【請求項９】
与えられる対象画像が、予め定められたいずれのカテゴリの画像であるかを識別する画像識別方法であって、
予め前記カテゴリに分類されている複数の学習画像のそれぞれから、予め定められた共通の被写体の画像が含まれる共通画像領域を除去した処理済画像を生成する共通画像除去段階と、
前記共通画像除去段階で生成された処理済画像の特徴量を算出する共通特徴量算出段階と、
それぞれの前記処理済画像に対して前記特徴量算出段階において算出した特徴量を用いた画像識別処理により、入力される画像がいずれの前記カテゴリの画像であるかを識別する識別器を予め生成する識別器作成段階と
前記識別器作成段階において前記識別器を生成した後に前記対象画像についてカテゴリを識別する場合に、前記対象画像の特徴量を算出して前記識別器に入力する対象画像特徴量算出段階を備える画像識別方法。
【請求項１０】
入力される画像の特徴量を算出する特徴量算出部と、
予めカテゴリに分類されている複数の学習画像のそれぞれから、予め定められた共通の被写体の画像が含まれる共通画像領域を除去した処理済画像を生成し、前記特徴量算出部に入力する共通画像除去部と、
それぞれの前記処理済画像に対して前記特徴量算出部が算出した特徴量を用いた画像識別処理により、入力される画像がいずれの前記カテゴリの画像であるかを識別する識別器を生成する識別器作成部と
を備える識別器作成装置。
【請求項１１】
予めカテゴリに分類されている複数の学習画像のそれぞれから、予め定められた共通の被写体の画像が含まれる共通画像領域を除去した処理済画像を生成する共通画像除去段階と、
前記共通画像除去段階で生成された処理済画像の特徴量を算出する特徴量算出段階と、
それぞれの前記処理済画像に対して前記特徴量算出段階において算出した特徴量を用いた画像識別処理により、入力される画像がいずれの前記カテゴリの画像であるかを識別する識別器を生成する段階と
を備える識別器作成方法。
【請求項１２】
画像を撮像する撮像システムであって、
撮像対象を撮像した対象画像を取得する撮像部と、
前記対象画像が、予め定められたいずれのカテゴリの画像であるかを識別する画像識別装置と
を備え、
前記画像識別装置は、
入力される画像の特徴量を算出する特徴量算出部と、
予め前記カテゴリに分類されている複数の学習画像のそれぞれから、予め定められた共通の被写体の画像が含まれる共通画像領域を除去した処理済画像を生成し、前記特徴量算出部に入力する共通画像除去部と、
それぞれの前記処理済画像に対して前記特徴量算出部が算出した特徴量を用いた画像識別処理により、入力される画像がいずれの前記カテゴリの画像であるかを識別する識別器を予め生成する識別器作成部と
を有し、
前記特徴量算出部は、前記識別器作成部が前記識別器を生成した後に前記対象画像についてカテゴリを識別する場合に、前記対象画像の特徴量を算出して前記識別器に入力する
撮像システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像識別装置、画像識別方法、識別器作成装置、識別器作成方法、および撮像システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、写真等の画像の特徴を、あらかじめカテゴリ別に分類した学習画像の特徴と比較することにより、画像を分類する方法が知られている。例えば、画像の特徴量により画像を分類する方法は、特許文献１に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−００９４０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
画像の特徴量に応じて画像を分類する方法においては、画像に含まれる被写体の特徴に応じて画像の特徴量が異なるという性質が利用される。例えば、被写体が花である場合の画像の特徴と、被写体が海辺である場合の画像の特徴とは異なる。そこで、分類の対象とする画像が有する特徴をそれぞれのカテゴリの画像が有する特徴と比較することで、特徴が類似するカテゴリに対象画像を分類することができる。画像の特徴は、一例として、画像の色度および輝度などのパラメータを用いて算出した特徴量を用いて表される。
【０００５】
しかしながら、学習画像の中には、カテゴリの分類に必要な被写体以外の被写体が写っている場合がある。例えば、カテゴリとしては「花」に属する画像であっても、花と一緒に所定の人物が写っている場合がある。このような場合、花と一緒に所定の人物が写っている画像の特徴量と、花のみが写っている画像の特徴量とは異なる。従って、花と一緒に所定の人物が写っている画像を学習画像として用いると、画像の分類の判断に用いる特徴量の誤差が大きくなり、誤ったカテゴリに画像を分類する場合が生じる。例えば、学習画像が、カテゴリによらず写っている家族等の身内画像を含む場合には、特徴量の算出には身内画像が用いられないことが好ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、与えられる対象画像が、予め定められたいずれのカテゴリの画像であるかを識別する画像識別装置であって、入力される画像の特徴量を算出する特徴量算出部と、予めカテゴリに分類されている複数の学習画像のそれぞれから、予め定められた共通の被写体の画像が含まれる共通画像領域を除去した処理済画像を生成し、特徴量算出部に入力する共通画像除去部と、それぞれの処理済画像に対して特徴量算出部が算出した特徴量を用いた画像識別処理により、入力される画像がいずれのカテゴリの画像であるかを識別する識別器を予め生成する識別器作成部とを備え、特徴量算出部は、識別器作成部が識別器を生成した後に対象画像についてカテゴリを識別する場合に、対象画像の特徴量を算出して識別器に入力する画像識別装置を提供する。
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明の第２の態様においては、共通画像除去部は、共通の被写体の画像領域として指定される領域を、予め定められた拡大係数で拡大した領域を、共通画像領域とする画像識別装置を提供する。
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の第３の態様においては、共通画像除去部は、共通の被写体の画像に外接する領域を共通の被写体の画像領域とし、当該領域を拡大係数で拡大した領域を、共通画像領域とする画像識別装置を提供する。
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の第４の態様においては、共通画像除去部は、予め与えられる参照画像を用いて画像マッチングすることで、複数の学習画像から共通の被写体の画像を抽出する画像識別装置を提供する。
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明の第５の態様においては、共通画像除去部は、複数の学習画像のそれぞれについて、除去された共通画像領域に隣接する画素の情報を少なくとも用いて、除去された領域の画像データを補完する画像識別装置を提供する。
【００１１】
上記課題を解決するために、本発明の第６の態様においては、共通画像除去部は、学習画像全体の１辺の長さに、所定の拡大係数を乗じた大きさに基づいて、共通の被写体の画像領域を拡大する画像識別装置を提供する。
【００１２】
上記課題を解決するために、本発明の第７の態様においては、共通画像除去部は、学習画像全体の１辺の長さに、第１の拡大係数を乗じた大きさ、または、共通の被写体の画像領域の１辺の長さに、第２の拡大係数を乗じた大きさのいずれかを、共通の被写体の画像領域の大きさに基づいて選択して、選択した大きさに応じて共通の被写体の画像領域を拡大する画像識別装置を提供する。
【００１３】
上記課題を解決するために、本発明の第８の態様においては、特徴量算出部は、複数種類の方法で特徴量を算出でき、特徴量算出部は、カテゴリ毎に、共通画像除去部により共通画像領域が除去されていない複数の学習画像における共通の特徴量を更に算出し、識別器は、いずれの方法で算出した特徴量を比較するかに応じて、処理済画像から算出した特徴量を用いるか、または、学習画像から算出した特徴量を用いるかを選択する画像識別装置を提供する。
【００１４】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態に係る画像識別装置１００の構成を示す。
【図２】学習画像において共通画像領域を指定する方法の一例を示す。
【図３】除去した共通画像領域の画像データが補完された学習画像を示す。
【図４】分類する対象画像の一例を示す。
【図５】除去した共通画像領域の画像データを補完しない場合の画像の一例を示す。
【図６Ａ】共通画像領域が正しく指定されない場合の一例を示す。
【図６Ｂ】共通画像領域が正しく指定されない場合に補完された画像の一例を示す。
【図７】拡大した共通画像領域を生成する方法の一例を示す。
【図８】拡大した共通画像領域を生成する方法の他の例を示す。
【図９】参照画像の一例を示す。
【図１０】共通画像領域を除去するか否かを選択することができる画像識別装置１００の構成を示す。
【図１１Ａ】識別器５０−１を作成する動作フローを示す。
【図１１Ｂ】識別器５０−２を作成する動作フローを示す。
【図１１Ｃ】対象画像を分類する動作フローを示す。
【図１２】他の実施形態に係る撮像システム１５０の構成を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１７】
図１は、本実施形態に係る画像識別装置１００の構成を示す。画像識別装置１００は、共通画像除去部２０、特徴量算出部３０、識別器作成部４０、および、識別器５０を備える。画像識別装置１００は、与えられる対象画像が、予め定められたいずれのカテゴリに属する画像であるかを識別する。
【００１８】
共通画像除去部２０は、予めカテゴリに分類されている複数の学習画像のそれぞれから、予め定められた共通の被写体の画像が含まれる共通画像領域を除去した処理済画像を生成し、特徴量算出部３０に入力する。特徴量算出部３０は、入力される画像の特徴量を算出する。
【００１９】
識別器作成部４０は、特徴量算出部３０が算出した学習画像の特徴量に応じて、識別器５０を予め作成する。識別器５０は、それぞれの処理済画像に対して特徴量算出部３０が算出した特徴量を用いた画像識別処理により、入力される画像がいずれのカテゴリの画像であるかを識別する。画像識別装置１００は、対象画像の分類に先立って、画像識別装置１００の製造者又は使用者により入力される学習画像に基づいて識別器５０を作成してよい。以下、各部の動作について詳細を説明する。
【００２０】
共通画像除去部２０は、予めカテゴリに分類されている複数の学習画像のそれぞれから、予め定められた共通の被写体の画像が含まれる共通画像領域を除去した処理済画像を生成する。具体的には、共通画像除去部２０は、予め、「花見」、「海辺」、「祭り」、「結婚式」などのカテゴリに分類されている被写体が写った複数の学習画像を取得する。
【００２１】
続いて、共通画像除去部２０は、取得した学習画像に含まれている共通画像領域を除去する。共通画像領域は、学習画像のカテゴリによらず学習画像に含まれる所定の被写体が含まれる領域である。例えば、共通画像領域は、身内などの予め定められた人物を示す画像に外接する領域であってよい。
【００２２】
共通画像除去部２０は、共通画像領域を示す共通画像情報を外部から取得してよい。例えば、共通画像除去部２０は、画像識別装置１００の使用者が指定した位置情報に基づいて、共通画像領域を決定してよい。共通画像除去部２０は、画像識別装置１００の使用者に共通画像領域を指定させるべく、学習画像を表示してよい。共通画像除去部２０は、共通画像領域の境界線を示す情報を当該位置情報として取得してよく、共通画像領域の四隅の位置を示す情報を当該位置情報として取得してもよい。
【００２３】
特徴量算出部３０は、共通画像除去部２０が生成した処理済画像を受け取る。特徴量算出部３０は、受け取った処理済画像に基づいて、カテゴリ毎に、複数の処理済画像が共通に有する特徴量を算出する。例えば、特徴量算出部３０は、処理済画像に含まれるエッジの数に対応する情報を特徴量の成分としてよい。具体的には、特徴量算出部３０は、処理済画像の領域を所定の画素数から成る複数の領域に分割した上で、分割した複数の領域の一部または全ての領域に含まれるエッジの数を積算してよい。なお、エッジとは、隣接する画素間で輝度または色度が所定量以上変化する箇所である。
【００２４】
特徴量算出部３０は、処理済画像の色情報を数値化することにより、特徴量の成分を算出してもよい。例えば、特徴量算出部３０は、学習画像の色空間をＨＳＶ色空間に変換した上で、色空間を構成する各色の発生頻度に基づいてヒストグラムを生成してよい。特徴量算出部３０は、各色の発生頻度の数値情報を特徴量の成分としてよい。
【００２５】
また、特徴量算出部３０は、処理済画像の輝度情報を数値化することにより、特徴量の成分を算出してもよい。例えば、特徴量算出部３０は、処理済画像の輝度の平均および分散を、特徴量の成分としてよい。特徴量算出部３０は、処理済画像の輝度に所定の変換を施した上で、変換後の空間におけるエネルギーおよび分散を特徴量の成分としてもよい。特徴量算出部３０は、一例として、処理済画像の色空間をＨＳＶ色空間に変換した上で、変換後の色空間におけるエネルギーおよび分散を特徴量の成分としてよい。
【００２６】
特徴量算出部３０は、学習画像に含まれるメタ情報に基づいて、特徴量の成分を算出してもよい。具体的には、学習画像がＭＰＥＧ−７に準拠して生成された画像である場合には、映像信号特徴記述子に示されるエッジに関する情報、色の発生頻度に関する情報、および輝度に関する情報等を用いてよい。
【００２７】
識別器作成部４０は、特徴量算出部３０が算出したそれぞれの学習画像の特徴量、および、それぞれの学習画像のカテゴリを取得する。識別器作成部４０は、学習画像が属するカテゴリと、それぞれの学習画像の特徴量との対応関係に基づいて、それぞれのカテゴリの特徴量が分布する領域の境界値を算出する。
【００２８】
例えば、学習画像の特徴量を、ｎ個の成分を有するベクトル（すなわち、ｎ次元のベクトル。以下、特徴量ベクトルと称する）として説明する。識別器作成部４０は、第１のカテゴリおよび第２のカテゴリにおける特徴量の境界を、第１のカテゴリに属する学習画像の各特徴量ベクトルから当該境界までの距離、および、第２のカテゴリに属する学習画像の各特徴量ベクトルから当該境界までの距離に基づいて算出してよい。
【００２９】
一例として識別器作成部４０は、第１のカテゴリに属する学習画像の各特徴量ベクトルから当該境界までの距離の最小値と、第２のカテゴリに属する学習画像の各特徴量ベクトルから当該境界までの距離の最小値とが、最も大きくなるような境界を選択してよい。また、識別器作成部４０は、ｘ軸の所定の値ｘ１において、第１のカテゴリに属する複数の学習画像の特徴量ベクトルからの距離と、第２のカテゴリに属する複数の学習画像の特徴量ベクトルからの距離とが等しくなるｙ軸の値ｙ１を算出することにより、ｘ１およびｙ１を境界値としてよい。識別器作成部４０は、ｘ軸の複数の値に対して当該境界値を算出した上で、算出した複数の境界値を接続することにより、カテゴリ間の境界を決定してよい。識別器作成部４０は、いわゆるサポートベクトルマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ、ＳＶＭ）により、当該境界を算出してよい。
【００３０】
また、識別器作成部４０は、各学習画像の特徴量ベクトルを最大固有ベクトルの軸方向に射影した値を用いて、各カテゴリの特徴量の境界を算出してもよい。ここで、最大固有ベクトルの軸方向とは、各特徴量ベクトルをｎ次元空間にプロットした場合に得られる分布が、最も広く分散している方向であってよい。つまり、当該方向は、当該分布における分散の最大固有ベクトルの方向であってよい。識別器作成部４０は、いわゆる判別分析法により、カテゴリ間の境界を算出してよい。
【００３１】
例えば、第１のカテゴリに属する学習画像の各特徴量ベクトルを、最大固有ベクトルの軸方向に射影した値がＡ以上Ｂ以下（ＡおよびＢは実数）の範囲に含まれ、第２のカテゴリに属する学習画像の各特徴量ベクトルを、当該最大固有ベクトルの軸方向に射影した値がＣ以上Ｄ以下（ＣおよびＤは実数）に分布しているとする。識別器作成部４０は、ＢおよびＣの間の値を、第１のカテゴリおよび第２のカテゴリに対応する特徴量分布領域の境界値としてよい。識別器作成部４０は、一例として、ＢおよびＣの中間値を境界値としてよい。
【００３２】
識別器作成部４０は、最大固有ベクトルの軸方向に特徴量ベクトルを射影した値の確率密度分布関数に基づいて、カテゴリ毎の境界値を算出してもよい。例えば、上記の例において、ＢがＣよりも大きい場合には、第１のカテゴリに属する学習画像の特徴量分布領域と、第２のカテゴリに属する学習画像の特徴量分布領域とが重複する。そこで、識別器作成部４０は、当該軸のＢ以上Ｃ以下の領域において、第１のカテゴリに属する学習画像における発生確率と第２のカテゴリに属する学習画像における発生確率とが等しくなる当該軸上の値を、第１のカテゴリおよび第２のカテゴリの間の境界値としてよい。
【００３３】
なお、上述したベクトルの成分は、例えば画像の色度に基づく成分、画像の輝度に基づく成分等であってよい。また、識別器作成部４０は、複数種類の特徴量ベクトルを用いて、識別器を作成してもよい。例えば識別器作成部４０は、特徴量ベクトルの種類ごとに下位の識別器を作成してよい。また、識別器作成部４０は、複数の下位の識別器に対して、１つの上位の識別器を作成してよい。
【００３４】
この場合、下位の識別器は、与えられる対象画像における、対応する種類の特徴量ベクトルに基づいて、上述したカテゴリの判別をそれぞれ行う。上位の識別器は、下位の識別器における判別結果に基づいて、当該対象画像のカテゴリを決定する。上位の識別器は、下位の識別器におけるカテゴリ判別結果の多数決により、対象画像のカテゴリを決定してよい。また、識別器作成部４０は、複数の特徴量ベクトルを組み合わせた特徴量ベクトルを用いて、上述した識別器（または、下位の識別器）を作成してもよい。
【００３５】
識別器作成部４０は、算出したカテゴリ間の特徴量の境界値を識別器５０に入力する。識別器５０は、学習画像のカテゴリ、特徴量の種別、および、それぞれのカテゴリにおける特徴量の境界値を対応付けて記憶媒体に記憶する。
【００３６】
画像識別装置１００の使用者が対象画像を分類する場合には、特徴量算出部３０は、分類する対象画像の入力を受ける。特徴量算出部３０は、学習画像の特徴量の算出に用いた方法と同一の方法を用いて、対象画像の特徴量を算出する。例えば、特徴量算出部３０は、学習画像の特徴量の算出においてエッジの数に対応する情報を用いた場合には、対象画像のエッジの数を積算することにより、対象画像の特徴量を算出してよい。
【００３７】
特徴量算出部３０が複数の特徴量を用いて学習画像の特徴量を生成した場合には、特徴量算出部３０は、学習画像の特徴量の算出に用いた複数の方法から一つ以上の方法を選択して、対象画像の特徴量を算出してよい。例えば、特徴量算出部３０が、エッジの数、色の発生頻度、および輝度に基づいて学習画像の特徴量を算出した場合、特徴量算出部３０は、いずれかの方法を用いて対象画像の特徴量を算出してよい。また、特徴量算出部３０は、複数の方法を組み合わせて対象画像の特徴量を算出してもよい。
【００３８】
特徴量算出部３０は、算出した対象画像の特徴量を識別器５０に入力する。識別器５０は、入力された対象画像の特徴量が、どのカテゴリに属するかを識別する。例えば、カテゴリ間の境界を、上述した判別分析法で算出する場合において、最大固有ベクトルの軸における、第１のカテゴリに対応する特徴量分布領域が１０以上５０以下であり、第２のカテゴリに対応する特徴量分布領域が５０以上１００以下とする。この場合において、例えば特徴量ベクトルを当該軸に射影した値が３０の対象画像が与えられた場合、識別器５０は、当該対象画像を第１のカテゴリに分類する。
【００３９】
以上のように、本実施形態に係る画像識別装置１００は、学習画像のカテゴリによらず学習画像に共通に含まれる被写体の画像を除去した学習画像の特徴量を算出するので、特徴量算出部３０において算出する学習画像の特徴量の精度が向上する。その結果、識別器５０が記憶するカテゴリ間の特徴量分布領域の境界値の精度が向上する。画像識別装置１００は、当該識別器５０を用いて対象画像を分類することにより、対象画像を適切なカテゴリに分類することができる。
【００４０】
図２は、学習画像において共通画像領域を指定する方法の一例を示す。学習画像２００（２００−１、２００−２）は、第１のカテゴリに属する背景（網掛け模様）を有する。学習画像２１０（２１０−１、２１０−２）は、第２のカテゴリに属する背景（横縞模様）を有する。共通画像領域２２０（２２０−１、２２０−２）および共通画像領域２３０（２３０−１、２３０−２）は、それぞれ学習画像２００および学習画像２１０から除去する領域を示す。共通画像除去部２０は、カテゴリによらず写っている被写体の画像に外接する領域を共通画像領域２２０としてよい。例えば、共通画像領域２２０は、学習画像２００に含まれる所定の人物に外接する領域であってよい。
【００４１】
具体的には、共通画像除去部２０は、学習画像２００の水平方向の辺と平行な線が、除去する被写体の画像と接する位置を、共通画像領域２２０の水平方向の領域の端部としてよい。また、共通画像除去部２０は、学習画像２００の垂直方向の辺と平行な線が、除去する被写体の画像と接する位置を、共通画像領域２２０の垂直方向の領域の端部としてよい。
【００４２】
共通画像領域２２０は、一例として、画像識別装置１００の使用者が領域を示す線を指定することにより定められてもよい。また、共通画像領域２２０は、画像識別装置１００の使用者が指定する共通画像領域２２０の四隅の位置情報に基づいて定められてもよい。当該位置情報は、例えば、学習画像全体の四隅のいずれかを原点とする座標であってよい。
【００４３】
なお、共通画像領域２２０および共通画像領域２３０は、学習画像２００および学習画像２１０内のいずれの位置にあってもよい。また、共通画像領域２２０および共通画像領域２３０は、学習画像２００および学習画像２１０の大きさに対していずれの比率を有する大きさであってもよい。
【００４４】
共通画像除去部２０は、複数の学習画像２００および学習画像２１０のそれぞれについて、除去された共通画像領域２２０および共通画像領域２３０に隣接する画素の情報を少なくとも用いて、除去された領域の画像データを補完してよい。例えば、共通画像除去部２０は、共通画像領域２２０に隣接する所定の数の画素と同一の画素を、除去した共通画像領域２２０内に複写することにより、除去された領域の画像データを補完してよい。
【００４５】
図３は、除去した共通画像領域の画像データが補完された画像の一例を示す。学習画像３００および学習画像３１０は、共通画像除去部２０が除去した図３に示す共通画像領域２２０および共通画像領域２３０を、学習画像２００および学習画像２１０の背景画像で補完した画像である。
【００４６】
共通画像領域３２０−１および共通画像領域３２０−２は、それぞれ、図２に示した共通画像領域２２０−１および共通画像領域２２０−２の領域を、共通画像領域３２０−１および共通画像領域３２０−２に隣接する画素の画像データにより補完した領域である。同様に、共通画像領域４３０−１および共通画像領域４３０−２は、それぞれ、共通画像領域２３０−１および共通画像領域２３０−２の領域を、共通画像領域３２０−１および共通画像領域３２０−２に隣接する画素の画像データにより補完した領域である。
【００４７】
特徴量算出部３０は、学習画像３００および学習画像３１０の特徴量を算出する。識別器５０は、学習画像３００および学習画像３１０の特徴量を、それぞれが属するカテゴリの名称に対応付けて記憶してよい。例えば、識別器５０は、学習画像３００の模様が花見の風景を示す場合には、カテゴリ名「花見」に対応付けて、学習画像３００−１および学習画像３００−２の特徴量を記憶してよい。識別器５０は、学習画像３１０の模様が海辺の風景を示す場合には、カテゴリ名「海辺」に対応付けて、学習画像３１０−１および学習画像３１０−２の特徴量を記憶してよい。
【００４８】
特徴量算出部３０は、学習画像３００および学習画像３１０のそれぞれに含まれる学習画像の特徴量の平均値を算出してもよい。識別器５０は、算出した学習画像３００および学習画像３１０のそれぞれに含まれる学習画像の特徴量の平均値を、それぞれが属するカテゴリの名称に対応付けて記憶してもよい。具体的には、識別器５０は、学習画像３００−１および学習画像３００−２の特徴量の平均値を、「花見」に対応付けて記憶してもよい。同様に、識別器５０は、学習画像５１０−１および学習画像５１０−２の特徴量の平均値を、「海辺」に対応付けて記憶してよい。
【００４９】
以上説明した補完処理を施すことにより、カテゴリの特徴を示す画像の領域が大きくなる。従って、画像識別装置１００は、算出する学習画像特徴量の精度を向上することができる。
【００５０】
図４は、分類する対象画像の一例を示す。同図において、対象画像４００−１は、図２に示した学習画像２００の背景に類似する背景内に所定の人物の画像を含む画像である。対象画像４００−２は、学習画像２１０の背景に類似する背景内に所定の人物の画像を含む画像である。
【００５１】
特徴量算出部３０は、対象画像４００−１および対象画像４００−２の特徴量を算出する。特徴量算出部３０は、所定の人物が含まれる領域の画像を除去することなく、特徴量を算出する。識別器５０は、特徴量算出部３０が算出したそれぞれの画像の特徴量が、どのカテゴリに属するかを識別する。
【００５２】
具体的には、識別器５０は、対象画像４００−１の特徴量と、図３に示した学習画像３００および学習画像３１０の特徴量を用いて定めた各カテゴリの特徴量分布領域との距離を算出する。対象画像４００−１の背景は、学習画像３００の画像と類似しているので、対象画像４００−１の特徴量は、学習画像３１０の特徴量分布領域よりも学習画像３００の特徴量分布領域に近い値を有する。そこで、識別器５０は、対象画像４００−１の特徴量は学習画像３００に近いと判断する。例えば、識別器５０は、対象画像４００−１をカテゴリ「花見」に分類する。
【００５３】
また、対象画像４００−２の背景は、学習画像３１０の背景と類似しているので、対象画像４００−２の特徴量は、学習画像３００の特徴量分布領域よりも学習画像３１０の特徴量分布領域に近い値を有する。そこで、識別器５０は、対象画像４００−２の特徴量は学習画像３１０に近いと判断する。例えば、識別器５０は、対象画像４００−２をカテゴリ「海辺」に分類する。
【００５４】
図５は、除去した共通画像領域の画像データを補完しない場合の学習画像を示す。共通画像除去部２０は、除去した共通画像領域の画像データを補完しないで、模様を有しない画像データにより補完してもよい。図５に示す学習画像５００および学習画像５１０は、図２に示した共通画像領域２２０および共通画像領域２３０が除去された領域が、模様を有しない共通画像領域５２０および共通画像領域５３０により補完されている。
【００５５】
共通画像領域５２０および共通画像領域５３０内においては、特徴量の算出に用いる色度および輝度が変化しない。また、共通画像領域５２０および共通画像領域５３０は、画像のエッジも含まないので、特徴量の算出に対する影響が小さい。従って、共通画像領域５２０を含む学習画像５００の特徴量、および、共通画像領域５３０を含む学習画像５１０の特徴量は、それぞれ学習画像５００および学習画像５１０の背景領域の特徴量に近い。その結果、特徴量算出部３０は、学習画像５００および学習画像５１０の特徴量を算出することにより、学習画像２００および学習画像２１０から所定の人物が含まれる領域の画像を除去しないで特徴量を算出する場合に比べて、それぞれの背景領域の特徴量に近い特徴量を算出することができる。
【００５６】
以上のように、本実施形態に係る画像識別装置１００によれば、画像の属するカテゴリごとに高い精度で特徴量を算出することができる。その結果、対象画像の分類精度が向上する。しかし、画像識別装置１００の使用者が共通画像領域を指定する場合に、除去すべき画像領域を指定しなかった場合には、精度が低下する。
【００５７】
図６Ａは、共通画像領域が正しく指定されない場合の一例を示す。同図の学習画像６００に含まれる共通画像領域６２０は、図２における学習画像２００−１に比べて小さな領域が指定されている。その結果、除去すべき所定の人物の頭部の一部および洋服の一部が除去されない。本来除去すべき被写体の一部が残った画像を用いて特徴量を算出すると、特徴量に誤差が生じる。特に、共通画像領域６２０に外接する画像により、共通画像領域６２０を補完する場合、背景の色および模様と異なる特徴を有する部分が残されると、当該部分により共通画像領域６２０が補完される。
【００５８】
図６Ｂは、共通画像領域が正しく指定されない場合に補完された場合の画像の一例を示す。共通画像領域６３０の一部の領域は、図６Ａに示す所定の人物の洋服の一部の模様により補完されている。その結果、特徴量算出部３０は、学習画像６００に含まれる背景の特徴と異なる特徴を有する画像に基づいて特徴量を算出するので、学習画像６００の特徴量に含まれる誤差が大きくなる。
【００５９】
そこで、共通画像除去部２０は、共通の被写体の画像領域として指定される領域を予め定められた拡大係数で拡大した領域を、共通画像領域としてよい。例えば、共通画像除去部２０は、学習画像全体の１辺の長さに、所定の拡大係数を乗じた大きさに基づいて、共通の被写体の画像領域を拡大してよい。具体的には、共通画像除去部２０は、学習画像全体の１辺の長さに所定の拡大係数を乗じた長さを、画像識別装置１００の使用者が指定した画像領域の４辺に付加することにより、拡大した共通画像領域を生成してよい。
【００６０】
ここで、共通画像除去部２０が除去する共通画像領域を大きくすると、除去すべき被写体が残存する可能性が低くなる反面、特徴量の算出に用いることができる画像領域が小さくなる。これに対して、共通画像除去部２０が除去する共通画像領域を小さくすると、除去すべき被写体が残存する可能性が高くなる。そこで、一例として、共通画像除去部２０は、学習画像全体のいずれかの１辺の長さの略１／３０の長さを、画像識別装置１００の使用者が指定した画像領域の４辺に付加することにより、拡大した共通画像領域を生成してよい。
【００６１】
図７は、拡大した共通画像領域を生成する方法の一例を示す。同図において、学習画像７００−１の画像の水平方向の１辺の長さはＨ、垂直方向の１辺の長さはＶである。共通画像領域７２０−１は、画像識別装置１００の使用者が指定した共通画像領域である。
【００６２】
学習画像７００−２は、共通画像領域７２０−１を拡大した共通画像領域７２０−２を有する。Ｈ１は、学習画像７００−１および学習画像７００−２を重ね合わせた場合の、共通画像領域７２０−１の垂直方向の左辺と共通画像領域７２０−２の垂直方向の左辺との間の距離を示す。Ｈ２は、学習画像７００−１および学習画像７００−２を重ね合わせた場合の、共通画像領域７２０−１の垂直方向の右辺と共通画像領域７２０−２の垂直方向の右辺との間の距離を示す。Ｈ１およびＨ２は、学習画像７００−１のいずれかの１辺の長さに所定の拡大係数を乗じた長さであってよい。
【００６３】
Ｖ１は、学習画像７００−１および学習画像７００−２を重ね合わせた場合の、共通画像領域７２０−１の水平方向の上辺と共通画像領域７２０−２の水平方向の上辺との間の距離を示す。Ｖ２は、学習画像７００−１および学習画像７００−２を重ね合わせた場合の、共通画像領域７２０−１の水平方向の下辺と共通画像領域７２０−２の水平方向の下辺との間の距離を示す。Ｖ１およびＶ２は、学習画像７００−１のいずれかの１辺の長さに所定の拡大係数を乗じた長さであってよい。
【００６４】
共通画像除去部２０は、共通画像領域７２０−１の４辺のそれぞれに、Ｈ１、Ｈ２、Ｖ１、またはＶ２の長さを付加することにより、共通画像領域７２０−２を生成してよい。Ｈ１、Ｈ２、Ｖ１、およびＶ２のそれぞれは、Ｈに所定の拡大係数を乗じた値であってよい。また、Ｈ１、Ｈ２、Ｖ１、およびＶ２は、Ｖに所定の拡大係数を乗じた値であってもよい。このように、共通画像除去部２０が拡大した共通画像領域を生成することにより、学習画像のカテゴリに属しない被写体の画像が共通画像領域内に含まれなくなる。その結果、特徴量算出部３０が算出する学習画像の特徴量の精度が向上する。
【００６５】
図８は、拡大した共通画像領域を生成する方法の他の一例を示す。共通画像除去部２０は、共通の被写体の画像に外接する領域を共通の被写体の画像領域とし、当該領域を拡大係数で拡大した領域を、共通画像領域としてもよい。具体的には、共通画像除去部２０は、画像識別装置１００の使用者が共通の被写体の画像にほぼ外接する共通画像領域８２０−１を指定した場合に、共通画像領域８２０−１の１辺の長さに所定の拡大係数を乗じた長さを共通画像領域８２０−１の４辺に付加することにより、拡大した共通画像領域８２０−２を生成してよい。
【００６６】
共通画像除去部２０は、共通画像領域８２０−１の水平方向の辺の長さに所定の拡大係数を乗じた長さを共通画像領域８２０−１の水平方向の辺に付加することにより、共通画像領域８２０−２の水平方向の辺の長さを決定してよい。また、共通画像除去部２０は、共通画像領域８２０−１の垂直方向の辺の長さに所定の拡大係数を乗じた長さを共通画像領域８２０−１の垂直方向の辺に付加することにより、共通画像領域８２０−２の垂直方向の辺の長さを決定してよい。以上の手順により、共通画像除去部２０は、共通画像領域８２０−１を拡大した共通画像領域８２０−２を生成することができる。
【００６７】
具体的には、Ｈ３は、学習画像８００−１および学習画像８００−２を重ね合わせた場合の、共通画像領域８２０−１の垂直方向の左辺と共通画像領域８２０−２の垂直方向の左辺との間の距離を示す。Ｈ４は、学習画像８００−１および学習画像８００−２を重ね合わせた場合の、共通画像領域８２０−１の垂直方向の右辺と共通画像領域８２０−２の垂直方向の右辺との間の距離を示す。Ｈ３およびＨ４は、共通画像領域８２０−１の水平方向の辺の長さに所定の拡大係数を乗じた長さであってよい。
【００６８】
Ｖ３は、学習画像８００−１および学習画像８００−２を重ね合わせた場合の、共通画像領域８２０−１の水平方向の上辺と共通画像領域８２０−２の水平方向の上辺との間の距離を示す。Ｖ４は、学習画像８００−１および学習画像８００−２を重ね合わせた場合の、共通画像領域８２０−１の水平方向の下辺と共通画像領域８２０−２の水平方向の下辺との間の距離を示す。Ｖ３およびＶ４は、共通画像領域８２０−１の垂直方向の辺の長さに所定の拡大係数を乗じた長さであってよい。
【００６９】
共通画像除去部２０は、学習画像全体の１辺の長さに、第１の拡大係数を乗じた大きさ、または、共通の被写体の画像領域の１辺の長さに、第２の拡大係数を乗じた大きさのいずれかを、共通の被写体の画像領域の大きさに基づいて選択して、選択した大きさに応じて共通の被写体の画像領域を拡大してもよい。例えば、共通の被写体の画像領域が所定の大きさ以上の場合に、学習画像全体の１辺の長さに第１の拡大係数を乗じた大きさを当該画像領域に付加すると、カテゴリに属する画像の特徴量を算出する上で十分な画像領域を確保できない場合がある。そこで、共通の被写体の画像領域が所定の大きさ以上の場合に、共通画像除去部２０は、共通の被写体の画像領域の１辺の長さに第２の拡大係数を乗じた大きさを当該画像領域に付加することにより、除去する共通画像領域を生成してよい。
【００７０】
共通の被写体の画像領域が所定の大きさ未満の場合には、学習画像全体の１辺の長さに第１の拡大係数を乗じた大きさを当該画像領域に付加しても、特徴量を算出する上で十分な画像領域を確保することができる。そこで、共通の被写体の画像領域が所定の大きさ未満の場合に、共通画像除去部２０は、学習画像全体の１辺の長さに第２の拡大係数を乗じた大きさを当該画像領域に付加することにより、除去する共通画像領域を生成してよい。
【００７１】
共通画像除去部２０は、予め与えられる参照画像を用いて画像マッチングすることで、複数の学習画像から共通の被写体の画像を抽出してもよい。例えば、画像識別装置１００の使用者が予め選択した所定の人物等の画像を参照画像として使用してよい。
【００７２】
図９は、参照画像の一例を示す。参照画像９００は、一例として、図２に示した共通画像領域２２０−１に含まれる画像と等しい画像であってよい。共通画像除去部２０は、参照画像９００の特徴量を算出して記憶する。
【００７３】
例えば、共通画像除去部２０は、学習画像８００における共通画像領域８２０−１を抽出するにあたって、学習画像８００の所定の位置から一定の間隔ごとに、参照画像９００と等しい大きさの領域を選択する。共通画像除去部２０は、選択したそれぞれの領域における特徴量を算出する。共通画像除去部２０は、それぞれの領域における特徴量と参照画像９００の特徴量とを比較し、最も近い特徴量を有する領域を共通画像領域８２０−１であると判断してよい。
【００７４】
以上の実施形態においては、共通画像領域を除去した上で学習画像の特徴量を算出する方法について説明した。しかしながら、画像識別装置１００は、条件に応じて、学習画像の特徴量の算出時に共通画像領域を除去するか否かを選択してもよい。
【００７５】
図１０は、共通画像領域を除去するか否かを選択することができる画像識別装置１００の構成を示す。同図において、特徴量算出部３０は、特徴量算出部３０−１、特徴量算出部３０−２、および特徴量算出部３０−３を有する。識別器作成部４０は、識別器作成部４０−１および識別器作成部４０−２を有する。識別器５０は、識別器５０−１、識別器５０−２、および選択部５２を有する。
【００７６】
特徴量算出部３０−１は、共通画像除去部２０により共通画像領域を除去された画像の特徴量を算出する。識別器作成部４０−１は、特徴量算出部３０−１が算出した特徴量に基づいて識別器５０−１を作成する。
【００７７】
本実施形態において、特徴量算出部３０−２の演算能力は特徴量算出部３０−１の演算能力よりも高いので、特徴量算出部３０−２は、所定時間内に特徴量算出部３０−１よりも多くの種類の方法で高精度に特徴量を算出できる。特徴量算出部３０−２が高精度に特徴量を算出できる場合には、特徴量の算出対象となる画像領域の面積が大きいことが好ましい。そこで、特徴量算出部３０−２は、共通画像領域が除去されていない学習画像の特徴量を算出する。識別器作成部４０−２は、特徴量算出部３０−２が算出した特徴量に基づいて、識別器５０−２を作成する。
【００７８】
選択部５２は、識別器５０−１および識別器５０−２のいずれを用いて対象画像を分類するかを選択する。選択部５２は、画像識別装置１００の使用者が入力した選択情報に基づいて、使用する識別器を選択してよい。選択部５２は、特徴量算出部３０−３から入力される対象画像の特徴量を、選択した識別器に入力する。例えば、選択部５２は、短時間で対象画像を分類する場合には識別器５０−１を選択し、多くの種類の方法を用いて算出した特徴量を用いて対象画像を高精度に分類する場合には、識別器５０−２を選択してよい。
【００７９】
特徴量算出部３０−３は、対象画像の特徴量を算出する。特徴量算出部３０−３は、選択部５２が選択した識別器の作成に用いられた特徴量算出方法を用いて、対象画像の特徴量を算出する。このように、本実施形態に係る画像識別装置１００においては、複数の識別器を選択できるので、分類時間、および、分類に求められる精度等に応じて、最適な識別器を用いて対象画像を分類することができる。
【００８０】
なお、特徴量算出部３０−１、特徴量算出部３０−２、および特徴量算出部３０−３は、同一のハードウェアを用いることにより構成してもよい。例えば、特徴量算出部３０−１としてコンピュータを機能させるプログラム、特徴量算出部３０−２としてコンピュータを機能させるプログラム、および特徴量算出部３０−３としてコンピュータを機能させるプログラム等により同一のコンピュータを動作させることによって、特徴量算出部３０−１、特徴量算出部３０−２、および特徴量算出部３０−３を構成してよい。
【００８１】
同様に、識別器４０−１および識別器４０−２は、同一のハードウェアを用いることにより構成してもよい。例えば、識別器４０−１としてコンピュータを機能させるプログラム、および、識別器４０−２としてコンピュータを機能させるプログラムによりコンピュータを動作させることによって、識別器４０−１および識別器４０−２を構成してよい。
【００８２】
図１１Ａは、識別器５０−１を作成する動作フローを示す。共通画像除去部２０は、学習画像および共通画像情報を取得して（Ｓ１０１）、共通画像領域を除去する（Ｓ１０２）。特徴量算出部３０−１は、共通画像領域を除去した状態における学習画像の特徴量を算出する（Ｓ１０３）。識別器作成部４０−１は、算出された学習画像の特徴量に基づいて、共通画像領域を除去した学習画像を用いた場合の識別器５０−１を作成する（Ｓ１０４）。
【００８３】
図１１Ｂは、識別器５０−２を作成する動作フローを示す。特徴量算出部３０−２は、学習画像を取得して（Ｓ１１１）、学習画像の特徴量を算出する（Ｓ１１２）。識別器作成部４０−２は、算出された学習画像の特徴量に基づいて、共通画像を除去しない学習画像を用いた場合の識別器５０−２を作成する（Ｓ１１３）。
【００８４】
図１１Ｃは、対象画像を分類する動作フローを示す。特徴量算出部３０−３は、対象画像を取得する（Ｓ１２１）。選択部５２は、外部から入力される情報に基づいて、対象画像の分類に用いる識別器を選択する（Ｓ１２２）。
【００８５】
特徴量算出部３０−３は、選択部５２が識別器５０−１を選択した場合には（Ｓ１２３）、特徴量算出部３０−１が用いた特徴量算出方法を用いて対象画像の特徴量を算出する（Ｓ１２４）。選択部５２は、特徴量算出部３０−３から入力された特徴量を識別器５０−１に入力する。識別器５０−１は、入力された特徴量に対応する対象画像を最適なカテゴリに分類する（Ｓ１２５）。
【００８６】
特徴量算出部３０−３は、選択部５２が識別器５０−２を選択した場合には（Ｓ１２３）、特徴量算出部３０−２が用いた特徴量算出方法を用いて対象画像の特徴量を算出する（Ｓ１２６）。選択部５２は、特徴量算出部３０−４から入力された特徴量を識別器５０−２に入力する。識別器５０−２は、入力された特徴量に対応する対象画像を最適なカテゴリに分類する（Ｓ１２７）。
【００８７】
図１２は、他の実施形態に係る撮像システム１５０の構成を示す。撮像システム１５０は、図１に示した画像識別装置１００に対して、撮像部１２０をさらに備える。例えば、撮像システム１５０はデジタルカメラであってよい。撮像部１２０は、撮像対象を撮像した対象画像を特徴量算出部３０に入力する。識別器５０は、特徴量算出部３０が算出した対象画像の特徴量を、予め特徴量を算出した各カテゴリのうち、特徴量が最も近いカテゴリに分類する。識別器５０は、分類したカテゴリに応じた情報を、対象画像のメタ情報領域に付加してよい。
【００８８】
撮像システム１５０は、撮像システム１５０の使用者の操作に応じて、外部の記憶媒体から取得した対象画像をカテゴリ毎に分類して表示してよい。また、撮像システム１５０は、対象画像のメタ情報領域に当該対象画像が属するカテゴリに応じた情報を付して、外部装置に出力してよい。このように、撮像システム１５０が取得した対象画像をカテゴリに分類することにより、関連する画像を検索したり、関連する画像ごとに保存したり、関連する画像だけを連続して表示したりすることができる。
【００８９】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【００９０】
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【００９１】
２０  共通画像除去部、３０  特徴量算出部、４０  識別器作成部、５０  識別器、５２  選択部、１００  画像識別装置、１２０  撮像部、１５０  撮像システム、２００  学習画像、２１０  学習画像、２２０  共通画像領域、２３０  共通画像領域、３００  学習画像、３１０  学習画像、４００  対象画像、５００、学習画像、５１０  学習画像、５２０  共通画像領域、５３０  共通画像領域、６００  学習画像、６２０  共通画像領域、６３０  共通画像領域、７００  学習画像、７２０  共通画像領域、８００  学習画像、８２０  共通画像領域、９００  参照画像
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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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１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１２】
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