(57)【要約】【課題】  物体認識に対して大きな影響を与えない特徴点を間引き、演算量を低減する。【解決手段】  領域ａにフィルタ（分布密度フィルタ）１を作用させた場合は、特徴点の密度が低いため特徴点は間引かれる。一方、領域ｂにフィルタ１を作用させた場合は、特徴点の分布密度が高いため特徴点は残る。また領域ｃにフィルタ（縦線フィルタ）３を作用させた場合、特徴点は横線の分布を示し特徴点の分布密度が小さくなるため、ここでは間引き候補であるが、フィルタ（横線フィルタ）を適用する際に大きな値を示すので特徴点が残る。また、領域ｄにフィルタ（縦線フィルタ）３を作用させた場合、特徴点は縦線の分布を示し分布密度が大きくなるため、特徴点は残る。このように、特徴点に対してフィルタリング処理を行うことにより、物体認識に対して大きな影響を与えない特徴点を、効果的に間引くことができる。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め登録した登録画像のモデルデータと、入力画像における認識対象物体より抽出した特徴点のデータとの相関をとり、前記認識対象物体の認識を行う物体認識装置であって、
前記認識対象物体を含む画像データを取得する入力画像取得部と、
前記入力画像取得部により入力された画像データから特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
前記特徴点抽出部により抽出された特徴点の分布状態を判定し、該分布状態の判定結果に基づき特徴点の間引きを行い、残った特徴点を選択する特徴点選択部と、
前記特徴点選択部により選択された特徴点のデータを記録した特徴点画像データと、前記モデルデータとの相関をとり、前記認識対象物体の認識を行う物体認識部と、
を備えることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２】
前記登録画像の画像データを取得する登録画像取得部と、
前記登録画像取得部により入力された画像データから特徴点を抽出する登録画像特徴点抽出部と、
前記登録画像特徴点抽出部により抽出された特徴点の分布状態を判定し、該分布状態の判定結果に基づき特徴点の間引きを行い、前記登録画像のモデルデータとなる特徴点を選択する登録画像特徴点選択部と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の物体認識装置。
【請求項３】
前記特徴点選択部及び前記登録画像特徴点選択部のいずれかまたは両方において、
画像内の各々の特徴点において、前記特徴点を中心にして設定される所定の領域における他の特徴点の分布状態を判定し、該分布状態の判定結果に応じて、当該特徴点を間引くか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の物体認識装置。
【請求項４】
前記特徴点選択部及び前記登録画像特徴点選択部のいずれかまたは両方において、
画像を複数の所定の領域に分割し、該分割されたそれぞれの分割領域において、特徴点の分布状態を判定し、該分布状態の判定結果に応じて、当該分割領域内の特徴点を間引くか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の物体認識装置。
【請求項５】
前記特徴点選択部及び前記登録画像特徴点選択部は、
特徴点の分布状態を判定して前記特徴点の間引きを行う際に、
間引きを行うか否かの検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の領域における特徴点の分布密度、または、前記分割領域における特徴点の分布密度を判定する第１のフィルタと、
前記検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の領域における特徴点分布の等方性、または、前記分割領域における特徴点分布の等方性を判定する第２のフィルタと、
前記検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の領域における特徴点の分布状態、または、前記分割領域における特徴点の分布状態から縦線の存在を示す特徴点を判定する第３のフィルタと、
前記検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の領域における特徴点の分布状態、または、前記分割領域における特徴点の分布状態から横線の存在を示す特徴点を判定する第４のフィルタと、
前記検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の領域における特徴点の分布状態、または、前記分割領域における特徴点の分布状態から斜線、円弧、及び角点の存在を示す特徴点を判定する第５のフィルタと、
を用いて特徴点の間引き処理を行う
ことを特徴とする請求項３または請求項４に記載の物体認識装置。
【請求項６】
前記第１のフィルタは、間引きの検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の矩形領域内の特徴点の総数と、前記所定の矩形領域の面積とにより特徴点密度を求め、該特徴点密度の値が所定の閾値よりも小さい場合に特徴点を間引き、所定の閾値よりも大きい場合に残す
ことを特徴とする請求項５に記載の物体認識装置。
【請求項７】
前記第２のフィルタは、間引きの検討対象となる特徴点の周りに設定される第１の矩形領域の外周部に沿ってさらに所定の幅をもって第２の矩形領域を設定し、前記第２の矩形領域内の特徴点の総数と、前記第２の矩形領域の面積とにより特徴点密度を求め、該特徴点密度の値が所定の閾値よりも小さい場合に特徴点を間引き、所定の閾値よりも大きい場合に残す
ことを特徴とする請求項５に記載の物体認識装置。
【請求項８】
前記第１のフィルタおよび前記第２のフィルタにおいて、特徴点の間引きを行うか否かを判定する閾値を、画像内のノイズと想定される部分の特徴点密度の平均値の略２倍とする
ことを特徴とする請求項５または請求項６に記載の物体認識装置。
【請求項９】
前記第３のフィルタは、間引きの検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の矩形領域であって縦方向の長さが横方向の長さより長い縦長領域において、前記縦長領域内の特徴点の総数と、前記縦長領域の面積とにより特徴点密度を求め、該特徴点密度の値が所定の閾値よりも小さい場合に特徴点を間引き、所定の閾値よりも大きい場合に残す
ことを特徴とする請求項５に記載の物体認識装置。
【請求項１０】
前記第４のフィルタは、間引きの検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の矩形領域であって横方向の長さが縦方向の長さより長い横長領域において、前記横長領域内の特徴点の総数と、前記横長領域の面積とにより特徴点密度を求め、該特徴点密度の値が所定の閾値よりも小さい場合に特徴点を間引き、所定の閾値よりも大きい場合に残す
ことを特徴とする請求項５に記載の物体認識装置。
【請求項１１】
前記第５のフィルタは、間引きの検討対象となる特徴点の周りに設定される第１の矩形領域と、前記第１の矩形領域の各頂点に、１つの頂点が接して設定される４つの第２の矩形領域とを有し、前記第２の矩形領域の各辺は前記第１の矩形領域に平行であり、かつ第１の矩形領域の辺の長さより短い辺を有するように設定され、
前記第１の矩形領域と前記第２の矩形領域とに含まれる特徴点の総数と、前記第１の矩形領域及び前記第２の矩形領域の面積とにより特徴点密度を求め、該特徴点密度の値が所定の閾値よりも小さい場合に特徴点を間引き、所定の閾値よりも大きい場合に残す
ことを特徴とする請求項５に記載の物体認識装置。
【請求項１２】
前記第３のフィルタ、前記第４のフィルタ、及び前記第５のフィルタにおいて、特徴点の間引きを行うか否かを判定する閾値を、画像内のノイズと想定される部分の特徴点密度の平均値の略２倍とする
ことを特徴とする請求項９から１１のいずれかに記載の物体認識装置。
【請求項１３】
前記第３のフィルタ、第４のフィルタ、及び第５のフィルタを用いて特徴点の間引き判定を行う際に、全てのフィルタにおいて特徴点密度の値が所定の閾値よりも小さいと判定された場合に特徴点を間引き、いずれかのフィルタにおいて特徴点密度の値が所定の閾値よりも大きいと判定された場合は残す
ことを特徴とする請求項６から１２のいずれかに記載の物体認識装置。
【請求項１４】
前記第１のフィルタにおいて設定される所定の矩形領域、および前記第２及び第５のフィルタにおいて設定される第１の矩形領域は正方形状の領域であり、この正方形の辺の長さと、前記第３のフィルタにより設定される縦長領域および前記第４のフィルタにより設定される横長領域の短辺側の長さとが、画像中の検出対象物体に外接する四角形の短辺の長さの略１／２から１／５である
ことを特徴とする請求項６から１３のいずれかに記載の物体認識装置。
【請求項１５】
前記特徴点選択部において、特徴点の分布状態を取得するために、画像内の特徴点のインテグラルイメージを使用する
ことを特徴とする請求項１から１４のいずれかに記載の物体認識装置。
【請求項１６】
前記インテグラルイメージとして、入力画像の縦軸、横軸に平行なインテグラルイメージを用い、さらに所望の場合には、入力画像の縦軸、横軸と所定の角度の傾きを持つインテグラルイメージを用いる
ことを特徴とする請求項１５に記載の物体認識装置。
【請求項１７】
予め登録した登録画像のモデルデータと、入力画像における認識対象物体より抽出した特徴点のデータとの相関をとり、前記認識対象物体の認識を行う物体認識装置における物体認識方法であって、
前記認識対象物体を含む画像データを取得する入力画像取得手順と、
前記入力画像取得手順により入力された画像データから特徴点を抽出する特徴点抽出手順と、
前記特徴点抽出手順により抽出された特徴点の分布状態を判定し、該分布状態の判定結果に基づき特徴点の間引きを行い、残った特徴点を選択する特徴点選択手順と、
前記特徴点選択手順により選択された特徴点のデータを記録した特徴点画像データと、前記モデルデータとの相関をとり、前記認識対象物体の認識を行う物体認識手順と、
を含むことを特徴とする物体認識方法。
【請求項１８】
予め登録した登録画像のモデルデータと、入力画像における認識対象物体より抽出した特徴点のデータとの相関をとり、前記認識対象物体の認識を行う物体認識装置内のコンピュータに、
前記認識対象物体を含む画像データを取得する入力画像取得手順と、
前記入力画像取得手順により入力された画像データから特徴点を抽出する特徴点抽出手順と、
前記特徴点抽出手順により抽出された特徴点の分布状態を判定し、該分布状態の判定結果に基づき特徴点の間引きを行い、残った特徴点を選択する特徴点選択手順と、
前記特徴点選択手順により選択された特徴点のデータを記録した特徴点画像データと、前記モデルデータとの相関をとり、前記認識対象物体の認識を行う物体認識手順と、
を実行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、入力画像中から、予め登録した認識対象である１種以上の物体の、位置、回転角、及びスケーリングを検出する、物体認識装置、物体認識方法、及びコンピュータプログラムに係わる。
【背景技術】
【０００２】
入力画像中から、予め登録した認識対象物体の位置、回転角などを検出する方法としては、相関法、フーリエ記述子法、モーメント法、ハフ変換法などが良く知られている。これらの方法はいずれも、入力された画像より抽出された特徴点に基づき処理を行うものである。画像内から特徴点を抽出する方法は種々のものが考えられているが、その周囲で輝度値が大きく変化する点を特徴点とする場合が多い。この輝度変化は、例えばラプラシアン（Laplacian）フィルタやモラベック（Moravec）フィルタなどを用いて得ることができる。
【０００３】
このうち、相関法は、上記のようにして得られた認識対象物体のモデル画像の特徴点と、入力画像から得られた特徴点とを用い、それらの間の相関を、可能な全ての位置、全ての回転について試行錯誤的に計算するものである。この方法は入力時のノイズや、物体の一部欠落などに対して、非常に頑健な性能を示す。しかし、その一方で非常に計算量が多いと言う問題がある。
この計算量を削減する方法として、縮小モデル、縮小入力を作成し、それらを用いて階層的に探索を行う方法がある。つまり縮小データを用いて候補位置を粗く算出し、順次大きな画像でその候補をより詳細に絞り込むものである。しかし、この方法によれば、縮小画像を作成する処理が新たに発生し、また認識対象によっては縮小画像において重要な特徴が欠落し、その結果認識能力の頑健性を損なうという問題がある。
【０００４】
また、計算量を削減する別の方法として、一般化ハフ変換がある。これは上記の特徴点に加え、その点におけるベクトル特徴を用いるものである。このようなベクトル特徴は、例えば、Prewittフィルタ、あるいはSobelフィルタなどにより得ることができる。このベクトル特徴を用いることにより、物体の回転に対する候補を効率良く発見することが可能となる。この方法については以下の文献に詳細が記載されている（非特許文献１を参照）。
この技術によれば、ベクトル特徴を用いることにより、回転に対する試行錯誤を削減し、その結果として全体の計算量を削減しようとするものである。しかし、この特徴ベクトルを求めるためには、相関法に比較して付加的な処理が発生する。またこの技術は、特徴点における法線、あるいは接線などのベクトル特徴を必要とする。この時、例えば照明方向の偏りなどにより、その法線、接線の計算に系統的な誤差が発生する可能性がある。このような場合、その誤差を含んだ法線、接線を用いて計算した結果にも誤差が含まれることになる。
【０００５】
計算量を削減するもう一つの方法として、特徴点の削減がある。つまり、相関法における計算量は、モデルの特徴点数と入力の特徴点数の積に比例する。従って、いったん抽出したモデルの特徴点を乱数的に間引くことにより数を削減し、その結果として計算量を削減する。ただし、この方法を単純に実行すると、認識能力の頑健性が劣化する。頑健性の劣化を許容範囲内に留める方法として、モデルデータの間引き率を変更しながら、そのモデルの認識対象識別能力を、他のモデルデータ、あるいは仮想的に作成した評価用入力データを用いて評価する方法がある。それにより、認識能力の劣化の度合いを、許容される範囲内に留めるものである。しかし、この方法では、特徴点数の削減も、ある範囲に留まってしまう。
【０００６】
また、同じ間引き率において、間引きの方法をかえた複数のモデルを生成し、そのモデルの認識対象識別能力を、他のモデルデータ、あるいは仮想的に作成した評価用入力データを用いて評価し、その複数モデルのうちから最も適合度の高いものを選択し、それを実際の認識処理において用いるモデルとする方法もある。これは、認識能力を維持したまま、より削減率の大きなモデルを選択できるという効果があるが、試行錯誤を行うために処理量が増大するという問題がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】D.H.Ballard, "Generalizing The Hough Transform To Detect Arbitrary Shapes",Pattern Recognition,Vol.13,no.２,pp.111-122,1981
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記の「相関法において特徴点の削減により演算量を削減する方法」の問題の原因は、全ての特徴点を同等に取り扱うことに起因するものである。入力画像から特徴点を抽出する方法の多くは、局所的な輝度変化の大きな点を特徴点として抽出するものである。このようにして得られる特徴点の中には、その物体の認識に対して大きな影響を与える点と、影響の少ない点がある。もしも、全体の削減率は同じであるとしても、認識に対して大きな影響を与える点の削減率を小さく、そうでない点の削減率を大きくすることができれば、より効果的に計算量の削減を行うことが可能となる。
【０００９】
この場合、認識への影響の大きな特徴点は、その周囲の特徴点分布に偏りがある点であると考えられる。すなわち、認識結果に大きな影響を与える特徴点は、何らかの構造の一部の点であると考えられる。例えば、認識結果に大きな影響を与える物体の輪郭に相当する部分の特徴点は、巨視的に見た場合、直線や円弧や角の一部を構成すると考えられる。このような特徴点の場合、その周囲の他の特徴点の分布に、なんらかの偏りがあるものと考えられる。
一方、認識結果に大きな影響を与えない特徴点は、上記のような構造を持たない点であると考えられる。その代表は物体の肌理やノイズに起因する特徴点である。物体の表面は様々な性状を持ち、それが特徴点として検出される場合がある。また入力画像中にさまざまな原因でノイズが混入することは避けられない。このようなノイズに起因する特徴点の分布は統計的に均質、等方的であると考えられる。
【００１０】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、本発明の目的は、物体認識に対して大きな影響を与えない特徴点を選択して間引くことができ、認識性能の劣化を最小限にとどめると共に、物体認識の際に行われる演算量を低減することができる、物体認識装置、物体認識方法、及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、請求項１記載の発明は、予め登録した登録画像のモデルデータと、入力画像における認識対象物体より抽出した特徴点のデータとの相関をとり、前記認識対象物体の認識を行う物体認識装置であって、前記認識対象物体を含む画像データを取得する入力画像取得部と、前記入力画像取得部により入力された画像データから特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記特徴点抽出部により抽出された特徴点の分布状態を判定し、該分布状態の判定結果に基づき特徴点の間引きを行い、残った特徴点を選択する特徴点選択部と、前記特徴点選択部により選択された特徴点のデータを記録した特徴点画像データと、前記モデルデータとの相関をとり、前記認識対象物体の認識を行う物体認識部と、を備えることを特徴とする物体認識装置である。
【００１２】
この発明によれば、登録画像のモデルデータと、入力画像における認識対象物体より抽出した特徴点のデータとの相関をとり、前記認識対象物体の認識を行う物体認識装置において、入力画像取得部により入力画像を取得し、特徴点抽出部により認識対象物体の特徴点を抽出する。この特徴点の抽出は、上記非特許文献１における特徴点抽出に示される２次微分（ラプラシアン）法あるいはモラベックの方法などを用いて行われる。そして、特徴点選択部では、特徴点抽出部により抽出された特徴点の分布状態（分布密度、等方性等）を判定し、該分布状態の判定結果に基づき、物体認識に対して大きな影響を与えない特徴点（例えば、分布密度の低い特徴点）の間引きを行う。そして、物体認識部では、モデルデータと、特徴点選択部により選択された認識対象物体の特徴点のデータとの間で相関をとり、認識対象物体の位置、回転角度、及びスケーリングを検出する。
これにより、物体認識に対して大きな影響を与えない特徴点を選択して間引くことができる。このため、認識性能の劣化を最小限にとどめると共に、物体認識の際に行われる演算量を低減することができる。
【００１３】
また、請求項２記載の発明は、前記登録画像の画像データを取得する登録画像取得部と、前記登録画像取得部により入力された画像データから特徴点を抽出する登録画像特徴点抽出部と、前記登録画像特徴点抽出部により抽出された特徴点の分布状態を判定し、該分布状態の判定結果に基づき特徴点の間引きを行い、前記登録画像のモデルデータとなる特徴点を選択する登録画像特徴点選択部と、を備えることを特徴とする。
【００１４】
この発明によれば、登録画像取得部は、撮像装置あるいはＣＡＤシステムから、後に認識対象物体を認識するために用いる登録画像の画像データを入力する。登録画像特徴点抽出部は、上記登録画像よりこの特徴点を抽出する。この特徴点の抽出は、上記２次微分（ラプラシアン）法あるいはモラベックの方法などを用いて行われる。そして、登録画像特徴点選択部は、登録画像特徴点抽出部により抽出された特徴点の分布状態（分布密度、等方性等）を判定し、該分布状態の判定結果に基づき、物体認識に対して大きな影響を与えない特徴点（例えば、分布密度の低い特徴点）の間引きを行う。
これにより、登録画像（モデルデータ）についても、物体認識に対して大きな影響を与えない特徴点を選択して間引くことができる。このため、認識性能の劣化を最小限にとどめると共に、物体認識の際に行われる演算量を低減することができる。
【００１５】
また、請求項３記載の発明は、前記特徴点選択部及び前記登録画像特徴点選択部のいずれかまたは両方において、画像内の各々の特徴点において、前記特徴点を中心にして設定される所定の領域における他の特徴点の分布状態を判定し、該分布状態の判定結果に応じて、当該特徴点を間引くか否かを判定することを特徴とする。
この発明によれば、特徴点選択部及び登録画像特徴点選択部により特徴点の選択を行う際に、各特徴点ごとに、その周辺の他の特徴点の分布状態（分布密度、等方性等）を判定し、当該特徴点を間引くか否かを判定する。これにより、個々の特徴点ごとに間引くか否かを判定することができる。
【００１６】
また、請求項４記載の発明は、前記特徴点選択部及び前記登録画像特徴点選択部のいずれかまたは両方において、画像を複数の所定の領域に分割し、該分割されたそれぞれの分割領域において、特徴点の分布状態を判定し、該分布状態の判定結果に応じて、当該分割領域内の特徴点を間引くか否かを判定することを特徴とする。
この発明によれば、特徴点選択部及び登録画像特徴点選択部により特徴点の選択を行う際に、対象となる特徴点画像を複数の小領域に分割し、それぞれの分割領域内において特徴点の分布状態を判定し、当該分割領域内の特徴点を間引くか否かを判定する。これにより、物体認識の際に、さらに演算量を低減することができる。
【００１７】
また、請求項５記載の発明は、前記特徴点選択部及び前記登録画像特徴点選択部は、特徴点の分布状態を判定して前記特徴点の間引きを行う際に、間引きを行うか否かの検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の領域における特徴点の分布密度、または、前記分割領域における特徴点の分布密度を判定する第１のフィルタと、前記検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の領域における特徴点分布の等方性、または、前記分割領域における特徴点分布の等方性を判定する第２のフィルタと、前記検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の領域における特徴点の分布状態、または、前記分割領域における特徴点の分布状態から縦線の存在を示す特徴点を判定する第３のフィルタと、前記検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の領域における特徴点の分布状態、または、前記分割領域における特徴点の分布状態から横線の存在を示す特徴点を判定する第４のフィルタと、前記検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の領域における特徴点の分布状態、または、前記分割領域における特徴点の分布状態から斜線、円弧、及び角点の存在を示す特徴点を判定する第５のフィルタと、を用いて特徴点の間引き処理を行うことを特徴とする。
【００１８】
この発明によれば、物体認識に対して大きな影響を与えない特徴点の間引く際には、特徴点の分布密度を判定する第１のフィルタを使用して、特徴点の分布密度が低い場合は間引く。また、特徴点分布の等方性を判定する第２のフィルタを用いて、特徴点分布に等方性がある（局所性がない）場合は、特徴点を間引く。また、特徴点の分布状態から縦線の存在を示す特徴点を判定する第３のフィルタと、特徴点の分布状態から横線の存在を示す特徴点を判定する第４のフィルタと、特徴点の分布状態から斜線、円弧、及び角点の存在を示す特徴点を判定する第５のフィルタとを用い、この第３と第４と第５のフィルタにより、縦線、横線、斜線、円弧及び角点を示す特徴点のいずれもが検出されない場合に、特徴点を間引く。これにより、物体認識に対して大きな影響を与えない特徴点を効率的に間引くことができる。
【００１９】
また、請求項６記載の発明は、前記第１のフィルタは、間引きの検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の矩形領域内の特徴点の総数と、前記所定の矩形領域の面積とにより特徴点密度を求め、該特徴点密度の値が所定の閾値よりも小さい場合に特徴点を間引き、所定の閾値よりも大きい場合に残すことを特徴とする。
この発明によれば、間引きの検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の矩形領域（測定領域）内の特徴点の総数と、この所定の矩形領域の面積とにより特徴点密度を求め、この値（特徴点密度）が所定の閾値よりも小さければ特徴点を間引き、所定の閾値よりも大きければ特徴点を残す。この閾値は、例えば、ノイズと想定される部分の平均値の２倍程度とすることが望ましい（閾値≒平均ノイズ特徴点密度×領域面積×２）。すなわち、密度が薄い中の特徴点、孤立した特徴点は、物体検出に寄与しないと考えられるため、これを間引く。
これにより、第１のフィルタを用いて、ノイズに起因する特徴点を容易に間引くことができる。
【００２０】
また、請求項７記載の発明は、前記第２のフィルタは、間引きの検討対象となる特徴点の周りに設定される第１の矩形領域の外周部に沿ってさらに所定の幅をもって第２の矩形領域を設定し、前記第２の矩形領域内の特徴点の総数と、前記第２の矩形領域の面積とにより特徴点密度を求め、該特徴点密度の値が所定の閾値よりも小さい場合に特徴点を間引き、所定の閾値よりも大きい場合に残すことを特徴とする。
この発明によれば、第２のフィルタは、上述した第１のフィルタの矩形領域（測定領域）の外周領域である第２の矩形領域における特徴点の分布を検出する。この外周領域の幅は予め設定されている。そして、第２の矩形領域内の特徴点の総数と、この第２の矩形領域の面積とにより特徴点密度を求め、この値（特徴点密度）が所定の閾値よりも小さければ特徴点を間引き、所定の閾値よりも大きければ特徴点を残す。すなわち、物体の肌理やノイズに起因する特徴点など、認識結果に大きな影響を与えない特徴点の分布は統計的に均質、等方的であり、この特徴点を第２のフィルタを用いて間引く。
これにより、第２のフィルタを用いて、特徴点の周りの特徴点分布に等方性がある（局所性がない）場合は、この特徴点を間引くことができる。このため、物体の肌理やノイズに起因する特徴点を容易に間引くことができる。
【００２１】
また、請求項８記載の発明は、前記第１のフィルタおよび前記第２のフィルタにおいて、特徴点の間引きを行うか否かを判定する閾値を、画像内のノイズと想定される部分の特徴点密度の平均値の略２倍とすることを特徴とする。
これにより、第１及び第２のフィルタを用いて、ノイズと想定される特徴点および等方性を示す特徴点を容易に間引くことができる。すなわち、物体の肌理やノイズに起因する特徴点など、認識結果に大きな影響を与えない特徴点を間引くことにより、物体認識における演算量の低減が図れる。
【００２２】
また、請求項９記載の発明は、前記第３のフィルタは、間引きの検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の矩形領域であって縦方向の長さが横方向の長さより長い縦長領域において、前記縦長領域内の特徴点の総数と、前記縦長領域の面積とにより特徴点密度を求め、該特徴点密度の値が所定の閾値よりも小さい場合に特徴点を間引き、所定の閾値よりも大きい場合に残すことを特徴とする。
この発明によれば、第３のフィルタは、間引き検討対象となる特徴点を中心位置とする縦方向（垂直方向）の長さが横方向（水平方向）の長さより長い矩形状の縦長領域を設定し、この縦長領域における特徴点の分布密度を求める。縦長領域の縦方向及び横方向の長さは予め設定されており、縦方向の長さと横方向の長さから縦長領域の面積を求め、この面積にて縦長領域に含まれる特徴点の総数を除算することにより、特徴点の分布密度を求める。
これにより、第３のフィルタを用いて、縦線の存在示す特徴点を容易に選択することができる。
【００２３】
また、請求項１０記載の発明は、前記第４のフィルタは、間引きの検討対象となる特徴点の周りに設定される所定の矩形領域であって横方向の長さが縦方向の長さより長い横長領域において、前記横長領域内の特徴点の総数と、前記横長領域の面積とにより特徴点密度を求め、該特徴点密度の値が所定の閾値よりも小さい場合に特徴点を間引き、所定の閾値よりも大きい場合に残すことを特徴とする。
この発明によれば、第４のフィルタは、間引き検討対象となる特徴点を中心位置とする横方向（水平方向）の長さが縦方向（垂直方向）の長さより長い矩形状の横長領域を設定し、この横長領域における特徴点の分布密度を求める。横長領域の横方向及び縦方向の長さは予め設定されており、横方向の長さと縦方向の長さから横長領域の面積を求め、この面積にて横長領域に含まれる特徴点の総数を除算することにより、特徴点の分布密度を求める。
これにより、第４のフィルタを用いて、横線の存在示す特徴点を容易に選択することができる。
【００２４】
また、請求項１１記載の発明は、前記第５のフィルタは、間引きの検討対象となる特徴点の周りに設定される第１の矩形領域と、前記第１の矩形領域の各頂点に、１つの頂点が接して設定される４つの第２の矩形領域とを有し、前記第２の矩形領域の各辺は前記第１の矩形領域に平行であり、かつ第１の矩形領域の辺の長さより短い辺を有するように設定され、前記第１の矩形領域と前記第２の矩形領域とに含まれる特徴点の総数と、前記第１の矩形領域及び前記第２の矩形領域の面積とにより特徴点密度を求め、該特徴点密度の値が所定の閾値よりも小さい場合に特徴点を間引き、所定の閾値よりも大きい場合に残すことを特徴とする。
この発明によれば、第５のフィルタは、間引きの検討対象となる特徴点を中心とする第１の矩形領域（測定領域）を成す矩形（例えば、正方形）の各頂点に、各辺が測定領域の正方形に平行となるように、測定領域の辺の長さより短い辺を有する第２の矩形領域（サブ測定領域）を設定する。そして、測定領域の面積とサブ測定領域の面積との合計面積ににより、測定領域とサブ測定領域とに含まれる特徴点の総数を除算し、測定領域とサブ測定領域とにおける特徴点の分布密度を求める。そして、特徴点密度の値が所定の閾値よりも小さい場合に特徴点を間引く。
これにより、第５のフィルタを用いて、斜め線、円弧、角点を示す特徴点を容易に抽出することができる。
【００２５】
また、請求項１２記載の発明は、前記第３のフィルタ、前記第４のフィルタ、及び前記第５のフィルタにおいて、特徴点の間引きを行うか否かを判定する閾値を、画像内のノイズと想定される部分の特徴点密度の平均値の略２倍とすることを特徴とする。
この発明によれば、第３のフィルタ、第４のフィルタ、及び第５のフィルタにおいて特徴点の間引きを行うか否かを判定する閾値を、画像内のノイズと想定される部分の特徴点密度の平均値の略２倍とする。
これにより、第３のフィルタ、第４のフィルタ、及び第５のフィルタを用いて、縦線、横線、斜め線、円弧、角点を示す特徴点を、ノイズと想定される特徴点と区別して抽出することができる。
【００２６】
また、請求項１３記載の発明は、前記第３のフィルタ、第４のフィルタ、及び第５のフィルタを用いて特徴点の間引き判定を行う際に、全てのフィルタにおいて特徴点密度の値が所定の閾値よりも小さいと判定された場合に特徴点を間引き、いずれかのフィルタにおいて特徴点密度の値が所定の閾値よりも大きいと判定された場合は残すことを特徴とする。
この発明によれば、第３のフィルタ、第４のフィルタ、及び第５のフィルタの全てのフィルタにおいて特徴点密度の値が所定の閾値よりも小さいと判定された場合に、特徴点を間引き、いずれかの値が大きければ残す。これにより、縦線、横線、斜め線、円弧、角点を示す特徴点を選択することができる。
【００２７】
また、請求項１４記載の発明は、前記第１のフィルタにおいて設定される所定の矩形領域、および前記第２及び第５のフィルタにおいて設定される第１の矩形領域は正方形状の領域であり、この正方形の辺の長さと、前記第３のフィルタにより設定される縦長領域および前記第４のフィルタにより設定される横長領域の短辺側の長さとが、画像中の検出対象物体に外接する四角形の短辺の長さの略１／２から１／５であることを特徴とする。
この発明によれば、第１のフィルタにおける所定の矩形領域、第２及び第５のフィルタにおける第１の矩形領域（内側の矩形領域）は正方形状の領域であり、この正方形の辺の長さと、第３のフィルタの縦長領域及び第４のフィルタの横長領域における短辺側の長さとを、画像中の検出対象物体に外接する四角形の短辺の長さの略１／２から１／５とする。この正方形の大きさ（辺の長さ）は、画像中の検出対象物体の大きさ、および、その物体の形状の複雑さに依存するが、一般的には、その物体に外接する四角形の短辺の長さの１／２から１／５程度が望ましい。この大きさが小さすぎると、空間分布の揺らぎが大きくなり、判定の誤りが多くなり、またこの大きさが大きすぎると、形状の特徴が平均化されてしまい、空間分布が見えにくくなるからである。
これにより、適切な大きさのフィルタを用いて、特徴点の画像データから物体認識に寄与する特徴点を効果的に選択することができる。
【００２８】
また、請求項１５記載の発明は、前記特徴点選択部において、特徴点の分布状態を取得するために、画像内の特徴点のインテグラルイメージを使用することを特徴とする。これにより、特徴点の間引き処理を容易かつ高速に行うことができる。
【００２９】
また、請求項１６記載の発明は、前記インテグラルイメージとして、入力画像の縦軸、横軸に平行なインテグラルイメージを用い、さらに所望の場合には、入力画像の縦軸、横軸と所定の角度の傾きを持つインテグラルイメージを用いることを特徴とする。
これにより、画像の斜め方向についても積極的に特徴点のフィルタリング処理を行うことができる。
【００３０】
また、請求項１７記載の発明は、予め登録した登録画像のモデルデータと、入力画像における認識対象物体より抽出した特徴点のデータとの相関をとり、前記認識対象物体の認識を行う物体認識装置における物体認識方法であって、前記認識対象物体を含む画像データを取得する入力画像取得手順と、前記入力画像取得手順により入力された画像データから特徴点を抽出する特徴点抽出手順と、前記特徴点抽出手順により抽出された特徴点の分布状態を判定し、該分布状態の判定結果に基づき特徴点の間引きを行い、残った特徴点を選択する特徴点選択手順と、前記特徴点選択手順により選択された特徴点のデータを記録した特徴点画像データと、前記モデルデータとの相関をとり、前記認識対象物体の認識を行う物体認識手順と、を含むことを特徴とする物体認識方法である。
【００３１】
また、請求項１８記載の発明は、予め登録した登録画像のモデルデータと、入力画像における認識対象物体より抽出した特徴点のデータとの相関をとり、前記認識対象物体の認識を行う物体認識装置内のコンピュータに、前記認識対象物体を含む画像データを取得する入力画像取得手順と、前記入力画像取得手順により入力された画像データから特徴点を抽出する特徴点抽出手順と、前記特徴点抽出手順により抽出された特徴点の分布状態を判定し、該分布状態の判定結果に基づき特徴点の間引きを行い、残った特徴点を選択する特徴点選択手順と、前記特徴点選択手順により選択された特徴点のデータを記録した特徴点画像データと、前記モデルデータとの相関をとり、前記認識対象物体の認識を行う物体認識手順と、を実行させるためのプログラムである。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の実施形態に係わる物体認識装置の構成を示す図である。
【図２】相関法による物体認識の処理フローを示す図である。
【図３】特徴点抽出処理により得られる特徴点の例を示す図である。
【図４】従来の定率間引きの例を示す図である。
【図５】本発明における特徴点選択方法の基本的な考え方を説明するための図である。
【図６】フィルタの例と使用手順を示す図である。
【図７】フィルタを実際に作用させた場合の例を示す図である。
【図８】フィルタリング処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】インテグラルイメージについて説明するための図である。
【図１０】インテグラルイメージにおける特徴点の計算方法を説明するための図である。
【図１１】インテグラルイメージを用いてフィルタリング処理を行う基本的な例を示す図である。
【図１２】フィルタとインテグラルイメージとを用いて特徴点の分布状態を計算する例を示す図である。
【図１３】分割した小領域ごとにフィルタリング処理を行う例を示す図である。
【図１４】斜め方向のインテグラルイメージの例を示す図である。
【図１５】斜め方向のインテグラルイメージにおける特徴点の計算方法について説明するための図である。
【図１６】第３の実施形態において使用されるフィルタの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
（概要）
前述したように、二次元的な位置姿勢判別方法として、物体の標準画像（モデルデータ）、また入力画像のそれぞれから特徴点を検出し、それらの相関を求める方法、あるいはそれと数学的に同等であるが、投票処理により求める方法がある。これらの方法において必要とされる演算量は、一般的には、モデルの特徴点数（Ｍ）と、入力画像の特徴点数（Ｎ）の積に比例する。従って、それらを削減すれば、必要とされる処理量も削減することができる。この削減方法として、特徴点をランダムに間引く方法、また複数の間引き処理を行い、それらのそれぞれの認識能力を評価することにより、より適切なモデルを選択する方法などがある。
【００３４】
この場合、間引きの量が大きくなれば、いずれにしても認識能力は低下して行くことになる。一方、モデル、および入力画像から抽出される特徴点には、一般的に、撮像手段のノイズに起因するものがある。これらは当然ながら削除しても、認識能力には影響を与えない。また認識対象の物体特徴に起因する特徴点であったとしても、それの認識結果に与える影響には軽重がある。多くの場合、物体の輪郭に係わる特徴量の方が、物体内部に係わる特徴量よりも、物体の位置姿勢認識には有効である。
【００３５】
このため、本発明の物体認識装置では、抽出された特徴点中から、ノイズに起因すると思われる点、また認識結果に与える影響が軽いと判断される点を選択的に間引く。それにより、認識能力を維持しつつ、演算量を小さくする。上記特徴点を間引くか否かは、間引き検討対象の特徴点の周囲の他の特徴点の分布から判定する。つまり、「特徴点密度の薄いところにある特徴点、孤立した特徴点は、間引く」、また、「その特徴点の周囲の他の特徴点の分布が等方的である場合、間引く」、と言うことにより、特徴点数を削減する。つまり、何らかの構造の中にあると考えられる特徴点を残し、そうでないものを間引くという処理を行う。この処理の高速化のために特徴点のインテグラルイメージ処理を用いる。なお、上記の処理は特徴点単位ではなく、小領域単位に行っても良い。このようにして、識能力の低下を最小限にとどめ、かつ高速化を実現する。
【００３６】
［第１の実施形態］
（物体認識装置の構成）
図１は、本発明の実施形態に係わる物体認識装置の構成を示す図である。本発明の物体認識装置は、入力画像における認識対象物体から、登録画像に一致する認識対象物体を相関法により検出する際、登録画像より抽出した特徴点を間引いてモデルデータを生成すると共に、認識対象物体の入力画像より抽出した特徴点を間引くことで、相関における演算量を低減するものである。
【００３７】
図１に示す物体認識装置は、登録画像データ生成系統１０、モデルデータ記憶部２０、及び対象物体認識系統３０を有している。登録画像データ生成系統１０は、登録画像から特徴点を抽出し、登録画像より抽出した特徴点を、後述するフィルタ（図６を参照）を用いたフィルタリング処理により間引いて、登録画像の特徴点データ数を削減し、当該登録画像に対応するモデルデータを生成する。対象物体認識系統３０は、入力画像における認識対象物体より特徴点を抽出し、認識対象物体の画像と登録画像との相関を判定する。
【００３８】
上記登録画像データ生成系統１０は、登録画像取得部１１、登録画像特徴点抽出部１２、登録画像特徴点２値化部１３、及び登録画像特徴点選択部１４を有している。登録画像取得部１１は、撮像装置あるいはＣＡＤシステムから、後に認識対象物体を認識するために用いる登録画像の画像データを入力する。登録画像特徴点抽出部１２は、上記登録画像より抽出した特徴点（ピクセル単位）を、２次微分（ラプラシアン）法あるいはモラベックの方法などを用いて抽出する。
登録画像特徴点２値化部１３は、登録画像の特徴点のピクセルと、この特徴点以外のピクセルとの階調度による２値化を行う。例えば、登録画像特徴点２値化部１３は、予め設定した階調度の閾値により、登録画像の特徴点のピクセルの階調度を「１」、特徴点以外のピクセルの階調度を「０」とする。ここで、予め設定した閾値は、例えば大津の方法によって得られる閾値を用いることができる。
【００３９】
登録画像特徴点選択部１４は、登録画像における特徴点の分布状態を取得し、取得した分布状態を判定し、該分布状態の判定結果に基づき特徴点の間引きを行う。この場合に、後述するフィルタ（図６を参照）を用いたフィルタリング処理により、所定の閾値以上となる特徴点を残し、閾値未満の特徴点を間引く。そして、この間引かれなかった特徴点から構成されるモデルデータを生成してモデルデータ記憶部２０に記憶する。
【００４０】
次に、対象物体認識系統３０は、入力画像取得部３１、特徴点抽出部３２、特徴点２値化部３３、特徴点選択部３４、及び物体認識部３５（評価値計算部３６と認識対象物体判定部３７を含む）を有している。入力画像取得部３１は、カメラなどの撮像装置から、認識対象物体を含んだ入力画像の画像データを入力する。特徴点抽出部３２は、上記入力画像における認識対象物体より、認識対象物体の特徴点（ピクセル単位）の座標値を、上記登録画像特徴点抽出部１２と同様の手法を用いて抽出する。
特徴点２値化部３３は、認識対象物体の特徴点のピクセルと、この特徴点以外のピクセルとの階調度による２値化を行う。例えば、特徴点２値化部３３は、予め設定した階調度の閾値により、特徴点のピクセルの階調度を「１」、特徴点以外のピクセルの階調度を「０」とする。ここで、予め設定した閾値は、登録画像特徴点２値化部１３と同様の数値を用いる。
【００４１】
特徴点選択部３４は、認識対象物体を含む入力画像における特徴点の分布状態を取得し、取得した分布状態を判定し、該分布状態の判定結果に基づき特徴点の間引きを行う。この場合に、後述するフィルタ（図６を参照）を用いたフィルタリング処理により、所定の閾値以上となる特徴点を残し、閾値未満の特徴点を間引く。
【００４２】
物体認識部３５では、評価値計算部３６により、登録画像（モデルデータ）と、認識対象物体の特徴点画像データとの間で、相関法（またはは投票法）により、評価値の算出を行う。この評価値の計算においては、認識対象物体の特徴点画像の位置、角度を変えながらベクトル特徴抽出処理等を行い、位置、角度ごとの評価値データを算出する。この場合に、例えば、認識対象物体の登録画像に対する回転角θを算出する場合、モデルデータの基準点を中心に、単位角度毎に回転させ、この回転角毎に評価値の算出を行うようにする。また、評価値計算部３６では、スケーリングを行う場合に、認識対象物体の画像を拡大、縮小して、それぞれの評価値を算出する。
【００４３】
認識対象物体判定部３７では、評価値計算部３６により算出された評価値のピーク探索を行う。この評価値ピーク探索においては、評価値がピークになる場合の位置、角度が、検出位置、検出角度（回転角θ）となる。
また、対象物体認識系統３０に接続されている詳細検出部４１は、認識対象物体の位置を詳細に知る必要がある場合、物体認識部３５が抽出した位置及び回転角θを基に、より認識対象物体の配置された位置を詳細に抽出する処理を行う。そのため、詳細な認識対象物体の配置位置の抽出の必要がなければ、詳細検出部４１を設ける必要はない。
【００４４】
上記構成において、登録画像特徴点選択部１４及び特徴点選択部３４が、本発明の特徴となる部分であり、特徴点の選択の際に、後述するフィルタ１〜５（図６を参照）を用いたフィルタリング処理を行うことにより、物体認識に影響の少ない特徴点を効果的に間引くことができる。これにより、特徴点の相関演算における演算量を低減できる。
【００４５】
なお、図１に示す物体認識装置を構成する各処理部は専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、各処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。
すなわち、物体認識装置は内部にコンピュータシステムを有している。そして、上述した処理に関する一連の処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。また、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
そして、登録画像データ生成系統１０内の登録画像取得部１１、登録画像特徴点抽出部１２、登録画像特徴点２値化部１３、登録画像特徴点選択部１４、対象物体認識系統３０内の入力画像取得部３１、特徴点抽出部３２、特徴点２値化部３３、特徴点選択部３４、物体認識部３５、及び詳細検出部４１における各処理の全部または１部の機能は、ＣＰＵ等の中央演算処理装置がＲＯＭやＲＡＭ等の主記憶装置に上記プログラムを読み出して、情報の加工、演算処理を実行することにより、実現されるものである。
【００４６】
また、図１に示す物体認識装置は、周辺機器として入力装置、表示装置等（いずれも図示せず）が接続されているものとする。ここで、入力装置としては、キーボード、マウス等の入力デバイスのことをいう。表示装置とは、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）や液晶表示装置等のことをいう。
【００４７】
（本発明の物体認識装置で用いられる相関法についての説明）
図２は、本発明の物体認識装置において用いられる相関法による物体認識の処理フローを示す図である。図の左側に示す処理フロー（ステップＳ１１〜Ｓ１５）は、モデル登録時の処理フローを示し、図の右側には、物体検出時の処理フロー（ステップＳ２１〜Ｓ２９）を示している。なお、図２に示す処理フローは、ステップＳ１４及びステップＳ２４に示す特徴点選択の処理ステップ（本発明の特徴部分となる処理ステップ）を除き、特許文献１等の従来の物体認識装置において通常使用されている処理ステップである。このため、図１に示す処理フローについては、その概要について簡単にだけ説明する（ステップＳ１４及びＳ２４における特徴点選択処理の詳細については後述する）。
【００４８】
図２を参照して、まず、登録画像データ生成系統１０内の各処理部により、モデルデータの登録が行われる。このモデルデータの登録においては、まず、登録画像取得部１１により、カメラ画像入力、またはＣＡＤデータにより、モデル画像を登録画像として入力する（ステップＳ１１）。次に、登録画像特徴点抽出部１２により、「特徴点抽出−１」処理として、モデル画像の特徴点を２次微分（ラプラシアン）法あるいはモラベックの方法等により抽出する（ステップＳ１２）。つまり、周辺の画素（ピクセル（pixel））との値（画素値）の差が大きな点である輪郭線上の点や、表面状態が大きく変わる点などが特徴点となる（ステップＳ１２）。
【００４９】
続いて、登録画像特徴点２値化部１３により、「特徴点抽出−２」処理として、モデル画像における特徴点の２値化処理を予め設定した閾値を用いて行い、２値化データを出力する（ステップＳ１３）。ここで行う２値化手法としては、あらかじめ設定してある閾値による単純２値化法をはじめとして、ある閾値でヒストグラムを２クラスに分割した場合のクラス間分散が最大になるときの閾値を２値化閾値とする大津法、あるいは、階調を持つ画像に対して、局所的濃度に応じて閾値を設定する２値化法等が用いられる。そして、登録画像特徴点選択部１４により、２値化データから特徴点を選択し（ステップＳ１４）、この特徴点を基にモデルデータを作成する（ステップＳ１５）。このモデルデータは、モデルデータ記憶部２０に保存される。
【００５０】
一方、対象物体認識系統３０による物体検出時においては、入力画像取得部３１により、検出対象となるカメラ画像等の入力データを取得する（ステップＳ２１）。次に、特徴点抽出部３２により、「特徴点抽出−１」処理として、モデル画像の特徴点を２次微分（ラプラシアン）法あるいはモラベックの方法等により特徴点を抽出する（ステップＳ２２）。すなわち、周辺画素との値（画素値）の差が大きな点である輪郭線上の点や、表面状態が大きく変わる点などが特徴点となる。続いて、特徴点２値化部３３により、「特徴点抽出−２」処理として、モデル画像における特徴点の２値化処理を予め設定した閾値を用いて行い、２値化データを出力する（ステップＳ２３）。ここで行う２値化手法としては、前述の大津法を用いることができる。そして、２値化データから、特徴点選択の処理を行う（ステップＳ２４）。
【００５１】
そして、評価値計算部３６により、ステップＳ１５で求めたモデルデータと、ステップＳ２４で選択した特徴点との間で、類似度を表す評価値を計算する（ステップＳ２５）。この評価値の計算においては、位置、角度を変えながらベクトル特徴抽出処理等を行い、位置、角度ごとの評価値データを算出し（ステップＳ２６）、認識対象物体判定部３７により、評価値ピーク探索を行う（ステップＳ２７）。この評価値ピーク探索においては、評価値がピークになる場合の位置、角度が、検出位置、検出角度となる。その後、詳細検出部４１により、詳細検出（検出誤り検出等）処理を行い（ステップＳ２８）、検出した物体の認識結果（検出位置、角度等）を出力して処理を終了する。
【００５２】
なお、ステップＳ２２の「特徴点抽出−１」及びステップＳ２２の「特徴点抽出−２」については、Cannyエッジ検出法等による輪郭線処理に置き換えることができる。すなわち、ステップＳ２２の「特徴点抽出−１」及びステップＳ２２の「特徴点抽出−２」については、特徴点群を求めることができればよく、その抽出方法はどのような方法であってもよい。この求めた特徴点群に対し、ステップＳ２４において、物体検出結果に対する影響が少ないだろうと考えられる点を効果的に間引くようにする。
【００５３】
図３は、特徴点抽出処理により得られる特徴点の例を示す図である。図３（Ａ）は、元画像を示し、図３（Ｂ）は、得られた特徴点の画像の例を示している。例えば、ステップＳ２１における入力データ取得処理により、図３（Ａ）に示すような、検出対象となるカメラ画像等の元画像を取得する。図３（Ａ）に示す元画像に対して、ステップＳ２２の「特徴点抽出−１」及びステップＳ２２の「特徴点抽出−２」の処理を行うことにより、図３（Ｂ）に示す特徴点の画像が得られる。
【００５４】
また、図４は、従来の定率間引きの例を示す図であり、抽出した特徴点に対して、単純に定率間引きを行う例を示したものである。図４において、再上段の画像は抽出した特徴点の全部（１００％）を示しており、各画像の右下の数値は各画像における特徴点数を示している。以下、下段に向かって順番に、間引き率７０％、間引き率５０％、間引き率２５％の画像の例を示している。図に示すように、間引きの程度により、輪郭が徐々に不明瞭になっていくのがわかる。この結果、認識精度も徐々に下がることが感覚的に理解される。このように、特徴点の数を削減、間引けば、演算量が低減され高速化の効果が得られるが、データを間引けば、認識能力は劣化する。この場合、どのレベルまでデータを間引けるかは自明ではなく、そのモデルの形状、他のモデルの形状にも影響を受ける。
【００５５】
図５は、本発明における特徴点選択方法の基本的な考え方について説明するための図である。図５（Ａ）に示す特徴点画像を、図３の定率間引きの例で示したように、全ての点を同等であるとして間引くと、輪郭特徴が大きく損なわれる。例えば、ノイズに起因して特徴点として検出された特徴点の個数は、密度が低いために目立たないが、総数としてはかなり多い。従って、間引きを効果的に行う必要がある。
【００５６】
ここで、図５（Ｂ）に示すように、認識に有効であると考えられる特徴点については、その周囲の他の特徴点の分布に偏りがある。
例えば、領域ａは、ノイズ領域であり、特徴点の分布密度が低く、等方的である。また、領域ｂ，ｃに示す物体の輪郭、直線、円弧、角を示す特徴点の分布には偏りがある。また、領域ｄにおいては、ほこりやゴミ等の反射画像により生じる特徴点である。このゴミ等の特徴点の密度は高いが、かなり等方的である。本発明においては、これらの特徴点の分布の偏りを判定することにより、効果的な間引きを行うものである。
【００５７】
（特徴点抽出に使用されるフィルタの説明）
図６は、登録画像特徴点選択部１４及び特徴点選択部３４が行う特徴点の選択（間引き）の際に、特徴点の分布を取得した後、この取得した特徴点の分布の偏りを判定するために使用されるフィルタ１〜５の例と、その使用手順を示す図である。本発明の物体認識装置においては、特徴点周りの分布を調べるために、検討点ａに対して、図に示すフィルタ１〜５を用いる。なお、フィルタ１〜５において、斜線による網掛け部分は、係数が１、白色領域の矩形部分の係数は−１、黒色領域の部分の係数は０であるとする。
そして、演算手順の第１ステップでは、第１のフィルタ（分布密度フィルタ）１を用いて、特徴点の分布密度による判定を行う。このフィルタ１では、特徴点（検討点ａ）を中心とし、予め設定した面積の矩形状（例えば、正方形）の枠を用い、この枠内において検討点ａの周りの特徴点の総数（分布密度）を求め、この値（分布密度）が予め設定された特徴点数である所定の閾値よりも小さければ、特徴点（検討点ａ）を間引き、所定の閾値よりも大きければ、特徴点（検討点ａ）を残す。
この閾値は、例えば、ノイズと想定される部分の平均値の２倍程度とすることが望ましい（閾値≒平均ノイズ特徴点密度×面積×２）。すなわち、密度が薄い中の特徴点、孤立した特徴点は、物体検出に寄与しないと考えられるため、この特徴点（検討点ａ）を間引くのである。図６の第１ステップの説明箇所にあるように、特徴点（検討点）周囲において、特徴点の分布を測定する測定領域、例えば正方形状の枠を予め設定しておき、この測定領域内における各特徴点（検討点）とその周囲の他の特徴点のなす分布により判定を行う。上述した閾値の式の面積は、この測定領域の面積である。
【００５８】
また、第２ステップでは、特徴点ａに対して、第２のフィルタ（等方性フィルタ）２を用いて等方性（逆に言えば局所性）の判断を行う。この値が所定の閾値よりも小さければ（特徴点の周囲の他の特徴点の分布が等方的である場合は）、特徴点（検討点ａ）を間引き、所定の閾値よりも大きければ、特徴点（検討点ａ）を残す。この閾値も上記と同程度が望ましい（閾値≒平均ノイズ特徴点密度×面積×２）。上述した第１のフィルタの測定領域の所定幅の外周領域(測定領域は含まない)における分布を検出する。この外周領域の幅は、画像の分解能等に対応して予め設定されている。第２のフィルタの特徴点の分布の閾値の面積はこの外周領域の面積である。
【００５９】
続いて、第３ステップにおいては、特徴点ａに対して、第３のフィルタ（縦線フィルタ）３を用いて縦線（画像内の垂直方向（垂直走査方向）の線）を示す特徴点が分布するか否かの判定を行いる。この第３のフィルタは第１のフィルタの測定領域を含み、縦方向（垂直方向）の長さが横方向（水平方向（水平走査方向））の長さより長い矩形状の縦長領域で形成されている。本実施形態においては、第３のフィルタの横方向の長さ（図における水平方向の長さ）は、第１のフィルタの横方向の長さと同一に設定されている。また、第１のフィルタの測定領域の上辺及び下辺に対し、所定の幅（図における垂直方向の長さ）の矩形領域を加え、第３のフィルタの測定の範囲である縦長領域を形成している。また、縦長領域の縦方向及び横方向の長さは第１のフィルタの測定領域に依らず任意に設定しても良い。この縦長領域の重心に検討対象の特徴点（検討点ａ）が配置されるようにし、この縦長領域における特徴点の分布密度を求める。縦長領域の縦方向及び横方向の長さは予め設定されており、縦方向の長さと横方向の長さから縦長領域の面積を求め、この面積にて縦長領域に含まれる特徴点の数を除算することにより、特徴点の分布密度を求める。
【００６０】
また、第４のフィルタ（横線フィルタ）４を用いて横線（画像内の水平方向の線）を示す特徴点が分布するか否かの判定を行う。この第４のフィルタは横方向の長さが縦方向の長さより長い矩形状の横長領域で形成されている。本実施形態においては、第３のフィルタの縦方向の長さ（図における垂直方向の長さ）は、第１のフィルタの縦方向の長さと同一に設定されている。また、第１のフィルタの測定領域の左辺及び右辺に対し、所定の幅（図における水平方向の長さ）の矩形領域を加え、第３のフィルタの測定の範囲である横長領域を形成している。また、横長領域の縦方向及び横方向の長さは第１のフィルタの測定領域に依らず任意に設定しても良い。この横長領域の重心に検討対象の特徴点が配置されるようにし、この横長領域における特徴点の分布密度を求める。横長領域の縦方向及び横方向の長さは予め設定されており、縦方向の長さと横方向の長さから横長領域の面積を求め、この面積にて横長領域に含まれる特徴点の数を除算することにより、特徴点の分布密度を求める。
【００６１】
また、第５のフィルタ（斜線、円弧及び角近傍フィルタ）５を用いて斜め線、円弧、角点を示す特徴点が分布するか否かの判定を行う。この第５のフィルタは、斜め線及び円弧形状に分布した特徴点の特徴点密度を求めるフィルタである。図６のフィルタ５の形状から判るように、フィルタ５の測定領域である正方形の各頂点に、各辺が測定領域の正方形に平行となるように、測定領域の辺の長さより短い辺を有する正方形のサブ測定領域を配置した形状となっている。測定領域の面積とサブ測定領域の面積との合計面積において、測定領域とサブ測定領域とに含まれる特徴点の数を除算し、測定領域と指す測定領域とにおける特徴点の分布密度を求める。検討対象の特徴点を測定領域の重心位置に配置する。
そして、各フィルタ３，４，５を用いた判定において、全ての値（分布密度）が所定の閾値よりも小さければ特徴点を間引き、いずれかの値が大きければ残す。なお、閾値については、上記と同様である。
【００６２】
なお、上記のフィルタ（大きい正方形）の大きさは、画像中の検出対象物体の大きさ、および、その物体の形状の複雑さに依存するが、一般的には、その物体に外接する四角形の短辺の長さの１／２から１／５程度が望ましい。この大きさが小さすぎると、空間分布の揺らぎが大きくなり、判断の誤りが多くなるからである。またこの大きさが大きすぎると、形状の特徴が平均化されてしまい、空間分布が見えにくくなるからである。
もちろん、上記の範囲程度の大きさでも、その絶対値が小さすぎる場合がある。しかし、このような場合は、そもそも検出しようとする物体が画像中で小さすぎるために、検出が困難な場合である。
【００６３】
図７は、フィルタを実際に作用させた場合の例を示す図である。図７（Ａ）は、第１のフィルタ（分布密度フィルタ）１を作用させた場合の例を示している。図７（Ａ）において、領域ａにフィルタ１を作用させた場合は、特徴点の密度が低いため特徴点は間引かれる。一方、領域ｂにフィルタ１を作用させた場合は、特徴点の密度が高いため特徴点は残る。
【００６４】
図７（Ｂ）は、第３のフィルタ（縦線フィルタ）３を作用させた場合の例を示している。図７（Ｂ）において、領域ｃにフィルタ３を作用させた場合、特徴点は横線の分布を示し、特徴点の分布密度が小さくなるため、ここでは間引き候補であるが、図６に示すフィルタ（横線フィルタ）４を適用する際に大きな分布密度を示すので特徴点が残る。
また、領域ｄにフィルタ３を作用させた場合、特徴点は縦線の分布を示し分布密度が大きくなるため、特徴点は残る。
【００６５】
図７（Ｃ）は、第５のフィルタ（斜線、円弧及び角近傍フィルタ）５を作用させた場合の例を示している。図７（Ｃ）において、領域ｅにフィルタ５を作用させた場合、特徴点は横線の分布を示すので特徴点分布密度が小さくなり、ここでは間引き候補であるが、図６に示すフィルタ（横線フィルタ）４を適用する際に大きな値を示すので残る。また、領域ｆにおいて、フィルタ（斜線、円弧及び角近傍フィルタ）５を作用させると、特徴点分布密度は大きな値を示すので、特徴点が残る。
【００６６】
図８は、フィルタリング処理の流れを示すフローチャートであり、上述したフィルタ１〜５を用いたフィルタリング処理の流れをフローチャートで示したものである。以下、図８に示すフローチャートを参照して、その処理の流れについて説明する。
まず、検出対象となるすべての画素について処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ１０１）。すべての画素について処理を行った場合は（ステップＳ１０１：Ｙｅｓ）、処理を終了し、すべての画素について処理を行っていない場合は（ステップＳ１０１：Ｎｏ）、次の点（画素）を選択し（ステップＳ１０２）、続いて、この選択した点が特徴点であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。
【００６７】
ステップＳ１０３において、特徴点でないと判定された場合は（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、ステップＳ１０１に移行し、次の点（画素）を選択する。一方、ステップＳ１０３において、特徴点であると判定された場合は（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０４に移行する。
このステップＳ１０４においては、前述の第１のフィルタ１を用いたフィルタリング処理が行われ、検出点（特徴点）の周囲（フィルタ領域内）における特徴点の分布密度の値が算出される。このステップＳ１０４におけるフィルタリング処理の結果、領域内の特徴点の分布密度が閾値以下である場合は（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、ステップＳ１１４に移行し、その特徴点を削除（間引き）する。一方、領域内の特徴点の分布密度が閾値以上である場合は（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０６に移行する。
【００６８】
ステップＳ１０６においては、前述の第２のフィルタ（等方性フィルタ）２を用いたフィルタリング処理が行われ、検出点の周辺部における特徴点の分布密度の値が算出される。このステップＳ１０６におけるフィルタリング処理の結果、検出点の周辺部における特徴点の分布密度が閾値以下である場合は（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、ステップＳ１１４に移行し、その特徴点を削除（間引き）する。一方、フィルタ領域内の周辺部の特徴点の分布密度が閾値以上である場合は（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０８に移行する。
【００６９】
ステップＳ１０８においては、第３のフィルタ（縦線フィルタ）３を用いたフィルタリング処理が行われ、フィルタ領域内における特徴点の分布密度の値が算出される。このステップＳ１０８におけるフィルタリング処理の結果、フィルタ領域内の特徴点の分布密度が閾値以下である場合は（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、ステップＳ１１０に移行する。一方、フィルタ領域内の特徴点の分布密度が閾値以上である場合は（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、この特徴点を残し、ステップＳ１０１に移行して次の点（画素）を選択する。
【００７０】
ステップＳ１１０においては、第４のフィルタ（横線フィルタ）４を用いたフィルタリング処理が行われ、フィルタ領域内における特徴点の分布密度の値が算出される。このステップＳ１１０におけるフィルタリング処理の結果、フィルタ領域内の特徴点の分布密度が閾値以下である場合は（ステップＳ１１１：Ｎｏ）、ステップＳ１１２に移行する。一方、フィルタ領域内の特徴点の分布密度が閾値以上である場合は（ステップＳ１１１：Ｙｅｓ）、この特徴点を残し、ステップＳ１０１に移行して次の点（画素）を選択する。
【００７１】
ステップＳ１１２においては、第５のフィルタ（斜線、円弧及び角近傍フィルタ）５を用いたフィルタリング処理が行われ、フィルタ領域内における特徴点の分布密度の値が算出される。このステップＳ１１２におけるフィルタリング処理の結果、フィルタ領域内の特徴点の分布密度が閾値以下である場合は（ステップＳ１１３：Ｎｏ）、ステップＳ１１４に移行し、検出対象となる特徴点を削除（間引き）する。一方、フィルタ領域内の特徴点の分布密度が閾値以上である場合は（ステップＳ１１３：Ｙｅｓ）、この検出対象となる特徴点を残し、ステップＳ１０１に移行して次の点（画素）を選択する。
上記処理手順により、フィルタ１〜５を用いて、物体認識に対して大きな影響を与える点と、そうでない点を判定することにより特徴点の削減率を可変とし、認識性能の劣化を最小限にとどめ、相関演算における演算量を低減することができる。
【００７２】
（特徴点の選択に使用するインテグラルイメージについての説明）
上述した判定に用いる特徴点の分布を取得するフィルタリング処理を高速に実行する方法として、インテグラルイメージを使用する方法がある。以下、このインテグラルイメージと、登録画像特徴点選択部１４及び特徴点選択部３４がこのインテグラルイメージを使用して、画像における特徴点の分布を取得するフィルタリング処理を行う例について説明する。
図９は、インテグラルイメージについて説明するための図である。ここで示す例は、図９（Ａ）に示す特徴点の画像に対して、図９（Ｂ）に示すような縦軸、横軸に平行なインテグラルイメージを使用する例である。なお、ここで縦軸とは、図９（Ａ）に示すように、画像内の垂直方向（垂直走査方向）の軸（Ｙ軸）を意味し、横軸とは、画像内の水平方向（水平走査方向）の軸（X軸）を意味する。
この図９（Ｂ）に示すインテグラルイメージは、四角形領域（画像内の白色の領域）に含まれる特徴点の数を四角の右下の、矢印で示す点へ書き込んでいくものである。
【００７３】
図１０は、インテグラルイメージにおける特徴点の計算方法を説明するための図である。図１０において、縦線及び横線により矩形状に分割された各領域のそれぞれは画素（ピクセル）を示し、ｉ行、ｊ列の点（画素）はｄ（ｉ，ｉ）で示される。ここで、ｄ（ｉ，ｊ）が特徴点の場合は、ｄ（ｉ．ｊ）＝１、であり、ｄ（ｉ，ｊ）が特徴点でない場合は、ｄ（ｉ．ｊ）＝０、である。
そして、演算手順の第１ステップとして、図１０（Ａ）に示すように、列方向の演算を以下の再帰式を用いて行う。
Ｓ（ｉ，ｊ）＝ｄ（ｉ，ｊ）＋Ｓ（ｉ−１，ｊ）、
ただし、ｉ＜０のときは、Ｓ（ｉ，ｊ）＝０、とする。
【００７４】
次に、第２ステップとして、列方向の演算結果「Ｓ（ｉ，ｊ）」に対して、行方向の積算を、次の再帰式により行う。
Ｉ（ｉ，ｊ）＝Ｓ（ｉ，ｊ）＋Ｉ（ｉ，ｊ−１）、
このようにして、特徴点に対するインテグラルイメージを容易に算出することができる。
【００７５】
図１１は、インテグラルイメージを用いてフィルタリング処理を行う基本的な例を示す図である。図１１（Ａ）に示すように、画像内の白枠で示す４角形の領域においける特徴点の数を算出する場合は、図１１（Ｂ）に示すように、この領域の周辺部と、この領域において積算された特徴点数Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４を基にして、Ｐ４＋Ｐ１−（Ｐ２＋Ｐ３）、により算出することができる。なお、特徴点数Ｐ１が特徴点数Ｐ４に加算されるのは、特徴点数Ｐ４から特徴点数Ｐ１が重複（２回）して減算されるためのである。
【００７６】
図１２は、前述したフィルタ１〜５のそれぞれのフィルタについて、インテグラルイメージを用いて特徴点の数を実際に計算する例を示す図である。
図１２（Ａ）は、フィルタ１〜５が適用される領域の例であり、縦横のそれぞれの方向について４分割された合計１６個の領域に対してフィルタ１〜５が適用される例である。この場合に、図１２（Ａ）に示すように、各領域に対応して、インテグラルイメージとして特徴点数ａ〜ｐが予め求められているものとする。
【００７７】
そして、図１２（Ｂ）に示す第１のフィルタ（分布密度フィルタ）１では、特徴点数は、前述の図１１（Ｂ）で説明したように、
（ｋ＋ｆ）−（ｊ＋ｇ）、となる。
また、図１２（Ｃ）に示す第２のフィルタ（等方性フィルタ）２では、特徴点数は、
（ｐ＋ａ＋ｊ＋ｇ）−（ｍ＋ｄ＋ｋ＋ｆ）、となる。
また、図１２（Ｄ）に示す第３のフィルタ（縦線フィルタ）３では、特徴点数は、
２｛（ｏ＋ｂ）−（ｎ＋ｃ）｝−（ｐ＋ａ）＋（ｍ＋ｄ）、となる。
また、図１２（Ｅ）に示す第４のフィルタ（横線フィルタ）４では、特徴点数は、
２｛（ｌ＋ｅ）−（ｉ＋ｈ）｝−（ｐ＋ａ）＋（ｍ＋ｄ）、となる。
また、図１２（Ｆ）に示す第５のフィルタ（斜線、円弧及び角近傍フィルタ）５では、特徴点数は、
２｛（ｆ＋ｋ）−（ｇ＋ｊ）｝＋（ｃ＋ｈ＋ｉ＋ｎ）−（ｂ−ｅ−ｌ＋ｏ）、となる。
このように、インテグラルイメージを用いて取得した特徴点の分布に対してフィルタ１〜５を作用させることにより、個々の特徴点の周辺に分布する特徴点の分布状態を判定して、当該特徴点を間引くか否かを容易に判定することができる。
【００７８】
［第２の実施形態］
上述した第１の実施形態におけるインテグラルイメージによる特徴点選択処理の例では、画像内の特徴点の各々についてフィルタリング処理を行い、不要な特徴点を削除する例について説明したが、本発明の第２の実施形態では、画像を小領域に分割し、その分割領域ごとに特徴点のフィルタリング処理を行い、さらに演算量を低減する例について説明する。
【００７９】
図１３は、個々の特徴点ごとではなく、分割した領域ごとにフィルタリング処理を行う例を示す図である。
図１３（Ａ）に示すように、フィルタ領域ａを、予め設定した距離単位、例えばフィルタの大きさの縦横半周期単位（図１３（Ｂ）の矢付線ｂで示す移動単位）に移動させ、その移動した長方形領域内部の特徴点の全てを、上述した第１の実施形態におけるアルゴリズムと同等の方法により削除、あるいは残す。
例えば、図１３（Ｂ）に示すように、左側のフィルタの判定結果により、移動後の、右側の斜線領域内の特徴点を削除、あるいは残す。なお、縦方向にも半周期で移動させるため、図１３（Ｂ）に示すように、１／４領域となる。
【００８０】
［第３の実施形態］
上述した第１及び第２の実施の形態では、図１４（Ａ）に示すように、インテグラルイメージが、画像の縦軸、横軸に平行な場合の例について説明したが、インテグラルイメージは、図１４（Ｂ）に示すように、斜め方向、例えば、縦軸及び横軸に対して４５度方向を持つインテグラルイメージを用いて、斜め方向についても積極的にフィルタリング処理を行うようにもできる。なお、ここで縦軸とは、図１４（Ａ）に示すように、画像内の垂直方向（垂直走査方向）の軸（Ｙ軸）を意味し、横軸とは、画像内の水平方向（水平走査方向）の軸（X軸）を意味する。
【００８１】
図１５は、斜め方向のインテグラルイメージにおける特徴点の計算方法について説明するための図である。図１５において、縦線及び横線により矩形状に分割された各領域は画素である点（ｉ，ｊ）を示し、ｉ行、ｊ列の画素をｄ（ｉ，ｉ）で示している。ここで、ｄ（ｉ，ｊ）が特徴点の場合は、ｄ（ｉ．ｊ）＝１、であり、ｄ（ｉ，ｊ）が特徴点でない場合は、ｄ（ｉ．ｊ）＝０、である。
そして、演算手順の第１ステップとして、図１５（Ａ）に示すように、図に示す対角線方向の演算を以下の再帰式を用いて行う。
Ｓ（ｉ，ｊ）＝ｄ（ｉ，ｊ）＋Ｓ（ｉ−１，ｊ−１）、
ただし、ｉ＜０，ｊ＜０のときは、Ｓ（ｉ，ｊ）＝０、とする。
【００８２】
次に、第２ステップとして、図１５（Ｂ）に示すように、第１ステップにおける演算結果「Ｓ（ｉ，ｊ）」に対して、図に示す対角線方向の積算を、次の再帰式により行う。
Ｉ（ｉ，ｊ）＝Ｓ（ｉ，ｊ）＋Ｉ（ｉ−１，ｊ＋１）、
ただし、ｉ＜０のとき、あるいは、ｊが画像幅以上のときは、Ｉ（ｉ，ｊ）は０とする。
また、図１６は、第３の実施形態において使用されるフィルタの例を示す図である。図に示すように、第１の実施形態で使用されるフィルタ１〜５に対して、斜め方向の特徴をより積極的に残すために、斜め方向のフィルタ（対角線方向の縦線フィルタ）３ａ、同じく斜め方向のフィルタ（対角線方向の横線フィルタ）４ａ、及び斜め方向のフィルタ（斜線、円弧及び角近傍フィルタ）５ａの３種のフィルタが追加される。なお、フィルタ１及び２については、これらは基本的にほぼ等方的なフィルタであるので、斜め方向のフィルタは必要としない。
【００８３】
以上説明したように、本発明によれば、ノイズなどを含んだ画像中から抽出された特徴点群から、物体検出結果に対する影響が少ないと考えられる点を効果的に間引くことが可能となる。その結果、物体認識の際に処理を必要とする特徴点数が削減され、その結果、処理演算量の削減を行うことが可能となる。
【００８４】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明の物体認識装置は、上述の図示例にのみ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内において種々変更を加え得ることは勿論である。
【符号の説明】
【００８５】
１…第１のフィルタ（分布密度フィルタ）、２…第２のフィルタ（等方性フィルタ）、３…第３のフィルタ（縦線フィルタ），４…第４のフィルタ（横線フィルタ）、５…第５のフィルタ（斜線、円弧及び角近傍フィルタ）、１０…登録画像データ生成系統、１１…登録画像取得部、１２…登録画像特徴点抽出部、１３…登録画像特徴点２値化部、１４…登録画像特徴点選択部、２０…モデルデータ記憶部、３０…対象物体認識系統、３１…入力画像取得部、３２…特徴点抽出部、３３…特徴点２値化部、３４…特徴点選択部、３５…物体認識部、３６…評価値計算部、３７…認識対象物体判定部、４１…詳細検出部
【図１】
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【図２】
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【図６】
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【図８】
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【図１０】
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【図１２】
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【図１５】
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【図１６】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図７】
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【図９】
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【図１１】
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【図１３】
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【図１４】
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