(57)【要約】【課題】本開示の目的は、大容量のメモリを必要とすることなく、照合精度を向上させる画像認識装置、画像形成装置、及び画像認識方法を提案することである。【解決手段】実施態様によれば、画像読取装置は、画像データの注目領域を特定する分割部と、前記画像データの注目領域から回転に依存しない第１の特徴量、及び前記第１の特徴量とは異なる第２の特徴量を抽出する抽出部と、前記第１の特徴量に基づいて、前記第２の特徴量の照合処理を行うか否かを判定する第１の判定部と、前記第１の判定部によって前記第２の特徴量の照合処理を行うと判定された場合に、前記第２の特徴量が予め記憶されている特定パターンの画像データと一致するか否かを判定する第２の判定部と、を備える。【選択図】図２
2011090666.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データの注目領域を特定する分割部と、
前記画像データの注目領域から回転に依存しない第１の特徴量、及び前記第１の特徴量とは異なる第２の特徴量を抽出する抽出部と、
前記第１の特徴量に基づいて、前記第２の特徴量の照合処理を行うか否かを判定する第１の判定部と、
前記第１の判定部によって前記第２の特徴量の照合処理を行うと判定された場合に、前記第２の特徴量が予め記憶されている特定パターンの画像データと一致するか否かを判定する第２の判定部と、
を備えることを特徴とする画像認識装置。
【請求項２】
画像データの注目領域を特定する分割部と、
前記画像データの注目領域及び前記注目領域の隣接領域から回転に依存しない複数の第１の特徴量、及び前記注目領域の前記第１の特徴量と異なる回転に依存しない第２の特徴量を前記注目領域から抽出する抽出部と、
前記複数の第１の特徴量のうち、注目領域の第１の特徴量が最も大きな値の場合に、この第１の特徴量に基づいて、前記第２の特徴量の照合処理を行うか否かを判定する第１の判定部と、
前記第１の判定部によって前記第２の特徴量の照合処理を行うと判定された場合に、前記第２の特徴量が予め記憶されている特定パターンの画像データと一致するか否かを判定する第２の判定部と、
を備えることを特徴とする画像認識装置。
【請求項３】
前記第１の判定部は、注目領域の第１の特徴量と、前記予め記憶されている特定パターンの画像データとの一致可能性の程度を表す閾値と比較することにより前記第２の特徴量の照合処理を行うか否かを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像認識装置。
【請求項４】
前記第２の判定部は、前記第２の特徴量及び特定パターンから予め抽出した参照特徴量との類似度を算出し、算出された類似度を、類似度を表す閾値と比較することを特徴とする請求項１または２に記載の画像認識装置。
【請求項５】
前記第１の特徴量は、１つの円で囲まれた領域または同心円で囲まれた領域、のいずれか１つから求められることを特徴とする請求項１または２に記載の画像認識装置。
【請求項６】
前記第２の特徴量は、前記注目領域を区分化した複数の小領域から求められることを特徴とする請求項１または２に記載の画像認識装置。
【請求項７】
前記抽出部は、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを、同一の画像データから抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の画像認識装置。
【請求項８】
原稿等を画像データとして読取る画像読取部と、
前記画像データの注目領域を特定する分割部と、
前記画像データの注目領域から回転に依存しない第１の特徴量、及び前記第１の特徴量とは異なる第２の特徴量を抽出する抽出部と、
前記第１の特徴量に基づいて、前記第２の特徴量の照合処理を行うか否かを判定する第１の判定部と、
前記第１の判定部によって前記第２の特徴量の照合処理を行うと判定された場合に、前記第２の特徴量が予め記憶されている特定パターンの画像データと一致するか否かを判定する第２の判定部と、
前記第２の判定部が、前記第２の特徴量が予め記憶されている特定パターンの画像データと一致しないと判定した場合に、前記読取った画像データの出力を行うプリンタ部と、
を備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項９】
前記原稿等の画像データを記憶する記憶部を有し、
前記第２の判定部が前記第２の特徴量が予め記憶されている特定パターンの画像データと一致すると判定した場合に、前記記憶部に格納した前記画像データを画像処理しないことを特徴とする請求項８に記載の画像形成装置。
【請求項１０】
画像データの注目領域を特定し、
前記画像データの注目領域から回転に依存しない第１の特徴量、及び前記第１の特徴量とは異なる第２の特徴量を抽出し、
前記第１の特徴量に基づいて、前記第２の特徴量の照合処理を行うか否かを判定し、
前記第２の特徴量の照合処理を行うと判定された場合に、前記第２の特徴量が予め記憶されている特定パターンの画像データと一致するか否かを判定する
ことを特徴とする画像認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
原稿を読取った際の画像データから複写禁止マークのような特定パターンを実時間処理で検知する画像認識装置、画像形成装置及び画像認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像処理装置において、画像を読取り、入力画像を荒く処理することによって特定パターンが存在する可能性のある位置を特定後、特定された位置について入力画像から照合対象領域を切り出して、詳細な照合を行う。しかしながら、この照合方法によると、入力画像と低解像度化した画像との両方を保持するために大容量のメモリが必要となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平６−２４５０６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示の目的は、大容量のメモリを必要とすることなく、照合精度を向上させる画像認識装置、画像形成装置及び画像認識方法を提案することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、画像認識装置は、画像データの注目領域を特定する分割部と、前記画像データの注目領域から回転に依存しない第１の特徴量、及び前記第１の特徴量とは異なる第２の特徴量を抽出する抽出部と、前記第１の特徴量に基づいて、前記第２の特徴量の照合処理を行うか否かを判定する第１の判定部と、前記第１の判定部によって前記第２の特徴量の照合処理を行うと判定された場合に、前記第２の特徴量が予め記憶されている特定パターンの画像データと一致するか否かを判定する第２の判定部と、を備えることをその要旨とする。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第一の実施形態における、画像認識装置を搭載した画像形成装置のブロック図である。
【図２】第一の実施形態における、画像認識装置のブロック図である。
【図３】第一の実施形態における、画像認識装置の分割部に関する処理ブロック構成図である。
【図４】第一の実施形態における、画像認識装置の抽出部に関する処理ブロック構成図である。
【図５】第一の実施形態における、原稿の向きに依存しない第１の特徴量に関する概念図である。
【図６】第一の実施形態における、第１の特徴量抽出部に関する処理ブロック図である。
【図７】第一の実施形態における、第２の特徴量抽出における注目領域の区分化に関する概念図である。
【図８】第一の実施形態における、第１の判定部に関する処理ブロック図である。
【図９】第一の実施形態における、第２の判定部に関する処理ブロック図である。
【図１０】第一の実施形態における、第２の判定部の照合部に関する処理ブロック図である。
【図１１】第一の実施形態における、フローチャートである。
【図１２】第二の実施形態における、第１の特徴量が注目領域で極大となることを利用する理由に関する概念図である。
【図１３】第二の実施形態における、第２の判定部に関する処理ブロック図である。
【図１４】第二の実施形態における、第２の判定部の照合部に関する処理ブロック図である。
【図１５】第二の実施形態における、第２の判定部のメンバーシップ関数に関する概念図である。
【図１６】第二の実施形態における、フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下に添付図面を参照して、画像認識装置及び画像認識方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。
（第一の実施形態）
【０００８】
第一の実施形態は、認識対象の特定パターンについて、回転に依存しない部分領域に着目した特徴量を用いて照合処理を行うべき位置の判定を行う。認識対象の特定パターンとは、例えば、複写禁止であることを示すマーク、紙幣の特定の一部であり、特定パターンの色、形状等は事前に決める。
【０００９】
図１は、第一の実施形態における、画像認識装置１２５を搭載した画像形成装置１００の電気的接続および制御のための信号の流れを概略的に表すブロック図である。画像形成装置１００は、主制御部１０１、スキャナ部１０２、プリンタ部１０３、及び操作パネル１０４を有する。
【００１０】
図１に示す共有バス１１１は、後述する各ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を接続し、これによりＣＰＵを介したプログラムＩ／Ｏ転送、あるいは周辺デバイスがバスマスタとしてバスを制御し、直接メモリなどにアクセスするバスマスタによるデータ転送が可能である。
【００１１】
主制御部１０１は、メインＣＰＵ１１０、記憶部１１２、画像処理装置１１６、ページメモリ制御部１１７、及びページメモリ１１８を有する。
【００１２】
メインＣＰＵ１１０は、主制御部１０１全体の制御を司るものである。
【００１３】
記憶部１１２は、メインＣＰＵ１１０とプリンタＣＰＵ１３０の間で、双方向通信を行う。また、メインＣＰＵ１１０の制御プログラムや各種データを記憶する。記憶部１１２は、第１の実施形態の手順を実施するためのプログラムや固定データ（後に記載する辞書データベース９０３）を記憶し、さらに、第１の実施形態の手順を実施する過程で生成されたり、変化したりするデータを記憶（後に記載するメモリ９０１、９０２）する。なお、記憶部１１２を複数有していても良い。
【００１４】
画像処理装置１１６は、画像処理を行う。ページメモリ制御部１１７は、ページメモリ１１８に対して画像情報を記憶したり、読み出したりするものである。ページメモリ１１８は、複数ページ分の画像情報を記憶できる領域を有し、スキャナ部１０２からの画像情報を圧縮したデータを１ページごとに記憶可能に形成されている。
【００１５】
画像読取部であるスキャナ部１０２は、スキャナ部の制御を司るスキャナＣＰＵ１２０、制御プログラム及び各種データを記憶されている記憶部１２２、原稿等を読取るためのＣＣＤ等のラインセンサを駆動するＣＣＤドライバ１２３、露光ランプ及びミラーなどを移動する走査モータの回転を制御する走査モータドライバ１２４、画像認識装置１２５、及び画像補正部１２６を有する。
【００１６】
画像補正部１２６は、ラインセンサからのアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換回路、ラインメモリを有する。また画像補正部１２６の出力を第一の実施形態に係る画像認識装置１２５に入力することにより、スキャナから入力された画像中に複写禁止原稿であることを示す特定パターンなどが存在する場合に、例えばページメモリ制御部１１７によってページメモリ１１８からの画像出力を行わないなどの処理を行う。
【００１７】
プリンタ部１０３は、例えば、従来周知の構成を有しており、プリンタＣＰＵ１３０、記憶部１３２、定着制御部１３３、レーザドライバ１３４、ポリゴンモータドライバ１３５、搬送制御部１３６、プロセス制御部１３７を有する。
【００１８】
プリンタＣＰＵ１３０は、プリンタ部１０３全体の制御を司る。記憶部１３２は、制御プログラム及び各種データを記憶する。定着制御部１３３は、記録媒体に転写されたトナー画像の定着を制御し、レーザドライバ１３４は、半導体レーザ発信器を駆動する。ポリゴンモータドライバ１３５は、レーザ露光装置のポリゴンモータを駆動する。搬送制御部１３６は、搬送路に沿った記録媒体の搬送を制御し、プロセス制御部１３７は、帯電用帯電器、現像器、転写用帯電器を用いて、原稿画像を静電潜像として坦持するための感光体表面への帯電、感光体の静電潜像をトナーにより可視画像に現像、この可視画像（トナー画像）を記録媒体に転写を行うプロセスを制御する。
【００１９】
操作パネル１０４は、各種操作キー１４１、液晶表示部１４２、及びこれらが接続されたパネルＣＰＵ１４０を有し、メインＣＰＵ１１０に接続される。
【００２０】
次に、第１の実施形態の画像認識装置１２５について詳細な説明をする。図２に、画像認識装置の処理ブロック構成を示す。画像認識装置１２５は、分割部２０１、抽出部２０２、第１の判定部２０３、及び第２の判定部２０４を有する。
【００２１】
分割部２０１は、カラーまたはモノクロで入力された多階調の画像データの各画素について、部分色空間または部分階調域に属すか否かを判定し、判定結果を二値画像データとして出力する処理部である。すなわち、特定パターンの色は事前に決められているので、部分色空間または部分階調域に属す画素か否かの判定を行うことにより、特定パターンである可能性のある位置（注目領域）を特定する。
【００２２】
入力されるのがＲＧＢカラー画像である場合は、図３に示す処理ブロック構成により、Ｒ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、Ｂ（Ｂｌｕｅ）の各値がそれぞれ所定の範囲に入っているか否かの判定結果の論理積をとる。すなわち、比較器３０１でＲが閾値ＴＨＲ以下であるか否かを判定するとともに比較器３０２でＲが閾値ＴＬＲ以上か否かを判定する。同様に比較器３０３及び比較器３０４でＧが閾値ＴＨＧ以下かつ閾値ＴＬＧ以上か否かを判定し、比較器３０５及び比較器３０６でＢが閾値ＴＨＢ以下かつ閾値ＴＬＢ以上か否かを判定する。各比較器（３０１〜３０６）はａ≧ｂで真（１）を出力し、ａ＜ｂで偽（０）を出力する。各比較器での比較判定後、論理積回路３０７で上記判定結果の論理積をとる。論理積回路３０７で、入力された多階調の画像データの各画素について、部分色空間または部分階調域に属すか否かを判定し、判定結果を二値画像データとして抽出部２０２に出力する。
【００２３】
抽出部２０２は、分割部２０１から出力された二値画像データをバッファメモリに格納し、二次元的な処理によって、各注目領域における第１の特徴量及び第２の特徴量を抽出する処理部である。第１の特徴量とは、照合処理をその位置において実行すべきか否かを判定するための特徴量であり、第２の特徴量は、照合処理においてテンプレートデータとの照合を行うための特徴量である。注目領域において照合処理を行うべき位置であるかの判定を行うための特徴量を同時に抽出（またはメモリに保存して同時に参照）する。すなわち、第１の特徴量及び第２の特徴量を同時に抽出する。
【００２４】
図４に抽出部２０２の処理ブロックの構成を示す。抽出部２０２は、バッファメモリ４０１、第１の特徴量抽出部４０２、及び第２の特徴量抽出部４０３を有する。ここでは、ＦＩＦＯ（先入れ先出し）メモリから構成されるバッファメモリ４０１に二値画像データを格納し、第１の特徴量抽出部４０２及び第２の特徴量抽出部４０３において、バッファメモリ４０１に格納されている二値画像データを二次元的に参照して各特徴量を算出する。
【００２５】
図５は原稿の向きに依存しない第１の特徴量に関する概念図である。第１の特徴量は、図５に示すように、１つまたは複数の同心円で囲まれた図形のマスクパターン（斜線部）を用いて算出される。このような同心円のマスクパターン（斜線部）を用いることで、入力画像がどのような向きに傾いていても特徴量の値は常に同じとなる。
【００２６】
図６は第１の特徴量抽出部４０２の回路を示す図である。第１の特徴量抽出部４０２は、論理積器６０３及び加算器６０４を有する。バッファメモリ４０１に格納された二値画像データ６０１と予めメモリに記憶されているマスクパターンデータ６０２とで、対応する位置同士の論理積器６０３にて論理積を取り、加算器６０４にて加算することで第１の特徴量を算出する。
【００２７】
図７は、第２の特徴量抽出における注目領域の区分化に関する概念図である。第２の特徴量は、図７に示すように注目領域を複数の小領域に区分化し、小領域毎に二値画像データを加算することで算出される。ここでは、注目領域を４×４個の小領域に区分化しているため、第２の特徴量は１６個の要素を持つベクトルとして表される。なお、注目領域の区分化は４×４に限らず、数値を変更しても良い。
【００２８】
図８に第１の判定部２０３の処理部ブロック構成を示す。第１の判定部２０３は、比較器８０１を有し、第２の特徴量の照合処理を行うか否かを判定する。比較器８０１は、注目領域の第１の特徴量が閾値Ｔ１以上であるかを判定し、判定結果を第１の判定信号として第２の判定部２０４へ出力する。閾値Ｔ１は、特定パターンと一致する可能性を表す値であり、第１の特徴量が閾値Ｔ１以上であれば、特定パターンと一致する可能性があるということを示す。
【００２９】
図９は、第２の判定部２０４の処理ブロック構成を示す。第２の判定部２０４は、メモリ９０１、９０２、辞書データベース９０３、メモリ制御部９０４、及び照合部９０５を有する。
【００３０】
メモリ９０１は、特定パターンと一致する可能性があることを示す第１の判定信号を得るとき、第２の特徴量を一定の（後段の照合処理が完了するまでの）時間保持するためのものであり、照合処理が実行されている間は上書き不可となるようにアクセスコントロールされる。辞書データベース９０３は、参照用特徴量を予め登録する。メモリ９０２は、特定パターンと一致する可能性があることを示す第１の判定信号を得るとき、予め登録されている辞書データベース９０３から参照用特徴量を順次読み込んで格納する。
【００３１】
メモリ制御部９０４は、メモリ９０１、９０２に対して、特定パターンと一致する可能性があることを示す第１の判定信号を得るとき、画像データの書き込みや読み出しを制御するものである。すなわち、格納された参照用特徴量は、後段の照合処理で使用されている間のみ保持され、その照合処理が終了するとすぐ次の参照用特徴量の読み込みを行うようにメモリのアクセスコントロールを行う。
【００３２】
照合部９０５は、メモリ９０１、９０２に保持されている第２の特徴量と参照用特徴量とを比較する処理部であり、辞書データベース９０３からの参照用特徴量の読み込みがすべて終了するまでが１サイクルの処理となる。従って、照合処理が１サイクル実行されている間は、次の第１の判定信号が入力されたとしても無視される。
【００３３】
図１０に、照合部９０５の処理ブロック構成を示す。照合部９０５は、差分器１００１、テーブル変換器１００２、平均化器１００３、及び比較器１００４を有する。差分器１００１は、第２の特徴量と参照用特徴量との要素毎の差の絶対値を誤差として出力する。誤差テーブル変換器１００２は、誤差を０〜１００の要素毎の類似度に相当する値に変換する。平均化器１００３は、要素毎の類似度の平均値を算出してパターン類似度を出力する。比較器１００４は、パターン類似度を閾値Ｔ２と比較することによって、入力画像に特定パターンが存在するか否かを判定する。閾値Ｔ２は、特定パターンとの類似度を表す値であり、パターン類似度が閾値Ｔ２以上であれば、特定パターンが存在することを示す。
【００３４】
図１において、一度、スキャナ部１０２で読み込んだ画像データは主制御部１０１のページメモリ１１８に格納される。読み込んだ画像データに特定パターンが存在していると検知されたとき、ページメモリ１１８に格納した画像データを画像処理装置１１６に出力せずに、ページメモリ１１８に留めるよう制御する。すなわち、画像データに特定パターンが存在すると検知すると、画像の忠実な出力を行わないように制御する。他方、読み込んだ画像データに特定パターンが存在しないと判定された場合には、ページメモリ１１８に格納した画像データを画像処理装置１１６に出力し、処理された画像は、プリンタ部１０３で、記録媒体に印字出力する。
【００３５】
ここで示したパターン照合の方法は、ファジィ推論とも呼ばれ、一般的によく用いられるものであるが、照合方法はこれに限られるものではない。
【００３６】
第一の実施形態の画像認識装置による特定パターンの照合の一連の流れを示す。図１１は、第一の実施形態におけるフローチャートである。
【００３７】
１１０１において、ユーザは原稿をスキャナ部１０２でスキャンする。スキャン後、１１０２において、スキャナＣＰＵ１２０から画像補正部１２６を介して画像認識装置１２５内の分割部２０１に多階調の画像データが出力される。分割部２０１に多階調の画像データが出力されると、１１０３において、部分階調に属すか否かを判定する。図３に示すように、ＲがＴＬＲ以上かつＴＨＲ以下、ＧがＴＬＧ以上かつＴＨＧ以下、ＢがＴＬＢ以上かつＴＨＢ以下の全ての条件を満たしていれば、１１０３で部分階調に属す（１１０３のＹｅｓ）と判定され、１１０４において、“１”を出力する。また、ＲがＴＬＲ以上かつＴＨＲ以下、ＧがＴＬＧ以上かつＴＨＧ以下、ＢがＴＬＢ以上かつＴＨＢ以下の内、一つでも条件を満たしていなければ、１１０３で部分階調に属さない（１１０３のＮｏ）と判定され、１１０５において、“０”を出力する。すなわち、閾値を用いて“０”と“１”に二値化することによって、部分階調に属すか否かを示す。例えば、白は“０”であり、黒を“１”とする。分割部２０１で二値化した個々の値を画素と呼ぶ。二値化後、１１０６において、二値画像データ６０１（図６）をバッファメモリ４０１（図４）に格納する。
【００３８】
１１０７において、第１の特徴量及び第２の特徴量を抽出する。第１の特徴量抽出部４０２にて、バッファメモリ４０１に格納された二値画像データ６０１及びマスクパターンデータ６０２とで対応する位置同士の論理積をとり、加算することで第１の特徴量を算出する（図６）。第２の特徴量は、図７に示すように、注目領域を小領域に区分化し、各小領域に二値化画像データを加算することによって算出される。
【００３９】
第１の特徴量が算出されると、第１の判定部２０３において、第１の特徴量が閾値Ｔ１以上か否かを判定し（図１１の１１０８）、第１の判定信号を第２の判定部２０４に出力する。第１の特徴量がＴ１以上であるということは、注目領域において、特定パターンが存在する可能性があることを示す。第１の特徴量が閾値Ｔ１以上（１１０８のＹｅｓ）であれば、１１０９において、第２の判定部１０４において第２の特徴量を参照用特徴量と照合する。
【００４０】
第２の特徴量を参照用特徴量と照合後、１１１０において注目領域に特定パターンが存在するか否かを判定し、検知信号をスキャナＣＰＵ１２０（図１）に出力する。注目領域に特定パターンが存在すると判定（１１１０のＹｅｓ）されたら、１１１１において、特定パターンを含む画像の複写を防止するため、画像データの忠実な出力を行わないよう主制御部１０１で制御する。
【００４１】
１１１２において、全ての画像データの処理が終了したか否かを判定する。全ての画像データの処理を終えていなければ（１１１２のＮｏ）、１１１３において、注目領域の画素の位置を変更した後、１１０２〜１１１３の処理を繰り返す。全ての画像データの処理を終えたら（１１１２のＹｅｓ）、終了する。
【００４２】
第１の特徴量が閾値Ｔ１より小さい場合（１１０８のＮｏ）、及び特定パターンが存在しない場合（１１１０のＮｏ）は、１１１２にて全ての画像データの処理を終えたか否かを判定する。全ての画像データの処理を終えていなければ（１１１２のＮｏ）、１１１３において、注目領域の画素の位置を変更した後、１１０２〜１１１３の処理を繰り返す。全ての画像データの処理を終えたら（１１１２のＹｅｓ）、終了する。
【００４３】
第一の実施形態によれば、原稿の向きに依存しない特徴量によって、特定パターンが存在する可能性のある領域を特定した後に詳細な照合処理を行うことにより、特定パターンの検知回路において、検知精度を低下させることなく、回路規模の削減を行う。
（第二の実施形態）
【００４４】
第二の実施形態は、時間方向（走査方向）の特徴量の比較を行い、特徴量が極大となるか否かを判定することを特徴とする。なお、第一の実施形態と同一構成部分には同一符号を付す。
【００４５】
図１２は、第１の特徴量が注目領域で極大となることを利用する理由に関する概念図である。ここでの注目領域（ｔ＝０）１２０２は、マスクパターンと一致している。検知対象の特定パターンの両隣に空白がある場合、第１の特徴量抽出で用いるマスクパターンは、隣接領域（ｔ＝−１）１２０１、及び隣接領域（ｔ＝１）１２０３では特定パターンの位置からずれて、部分的に空白領域をカバーすることになり、位置が一致した注目領域（ｔ＝０）１２０２よりも特徴量が小さくなる。第１の特徴量が極大であることを利用することで、特定パターンの検知位置の精度が向上する。照合処理が完了するまでの時間内においては次の画像データが入力されないようにする必要があり、照合処理を開始するかどうかの判定精度が特定パターンの認識精度に大きく影響する。第二の実施形態により第１の判定の精度を向上させる。
【００４６】
図１３に、第１の判定部２０３の処理ブロック構成を示す。第１の判定部２０３は、ディレイメモリ１３０１及び１３０２、比較器１３０３〜１３０５、及び論理積器１３０６を有する。ディレイメモリ１３０１及び１３０２を通すことにより、注目領域とその前後の隣接領域から抽出された計３つの第１の特徴量を同時に参照可能である。第１の特徴量をディレイメモリ１３０１及び１３０２に通さなければ、図１２の隣接領域（ｔ＝１）１２０３、ディレイメモリ１３０１のみを通せば、注目領域（ｔ＝０）１２０２、ディレイメモリ１３０１及び１３０２を通せば、隣接領域（ｔ＝−１）１２０１を示す。
【００４７】
比較器１３０３及び１３０４で注目領域と両隣接領域との第１の特徴量を比較することで、注目領域の第１の特徴量が極大値であるか否かを判定する。比較器１３０３は、図１２の隣接領域（ｔ＝−１）１２０１及び注目領域（ｔ＝０）１２０２を比較し、比較器１３０４は、隣接領域（ｔ＝１）１２０３及び注目領域（ｔ＝０）１２０２を比較する。さらに、比較器１３０５で注目領域の第１の特徴量が閾値Ｔ１以上であるかを判定する。各比較器での判定後、論理積器１３０６でそれらの判定結果の論理積を取り、第１の判定信号として出力する。
【００４８】
図１４に、第２の判定部２０４の処理ブロック構成を示す。第２の判定部２０４は、ディレイメモリ１４０１、メモリ１４０２及び１４０３、辞書データベース１４０４、メモリ制御部１４０５、及び照合部１４０６を有する。ディレイメモリ１４０１は、第１の判定部２０３で注目領域の第１の特徴量を遅延したことで、第１の判定信号が遅延して出力されることに対応して第２の特徴量を遅延する。
【００４９】
メモリ１４０２は、特定パターンと一致する可能性があることを示す第１の判定信号が得られたとき、第２の特徴量を一定の（後段の照合処理が最後まで完了するまでの）時間保持するためのものであり、照合処理が実行されている間は上書き不可となるようにアクセスコントロールされる。メモリ１４０３は、特定パターンと一致する可能性があることを示す第１の判定信号が得られたとき、予め登録されている辞書データベース１４０４から参照用特徴量を順次読み込んで格納する。
【００５０】
メモリ制御部１４０５は、上記２つのメモリ１４０２及び１４０３に対して、第１の判定信号において、特定パターンと一致する可能性があることを示す第１の判定信号を得たとき、画像データの書き込みや読出を制御するものである。すなわち、格納された参照用特徴量は、後段の照合処理で使用されている間のみ保持され、その照合処理が終了するとすぐ次の参照用特徴量の読み込みを行うようにメモリのアクセスコントロールを行う。
【００５１】
照合部１４０６は、メモリ１４０２及び１４０３に保持されている第１の特徴量と参照用特徴量とを比較する処理部であり、辞書データベース１４０４からの参照用特徴量の読み込みがすべて終了するまでが１サイクルの処理となる。従って、照合処理が１サイクル実行されている間は、次の第１の判定信号が入力されたとしても無視される。照合部１４０６の詳細は、第一の実施形態の図９で説明した照合部９０５と同様である。
【００５２】
図１５は、テーブル変換部１００２（図１０）で用いる変換テーブル（メンバーシップ関数と呼ぶ）である。第２の特徴量及び参照用特徴量との差分（誤差）が小さいほど出力の類似度が大きく、逆に誤差が大きいほど類似度は小さくなる。入出力特性の非線形カーブを調整することにより、類似度の特性を柔軟に変更可能である。
【００５３】
第一の実施形態の画像認識装置１２５による特定パターンの照合の一連の流れを示す。図１６は、第二の実施形態におけるフローチャートである。第二の実施形態のフローチャートの１６０１〜１６０７は、第一の実施形態のフローチャートの１１０１〜１１０７（図１１）と同様である。第一の実施形態と異なるのは、１６０８及び１６０９である。１６０７の第１の特徴量及び第２の特徴量抽出後、１６０８において、注目領域と隣接領域を比較する。注目領域（ｔ＝０）と隣接領域（ｔ＝−１）を比較器１３０３で比較し、注目領域（ｔ＝０）と隣接領域（ｔ＝１）を比較器１３０４で比較する。これらの比較において、注目領域の第１の特徴量が極大値であるか否かを判定する（１６０９）。
【００５４】
注目領域が極大値をとれば（１６０９のＹｅｓ）、１６１０に進む。注目領域が極大値をとらなければ（１６０９のＮｏ）、１６１４に進む。１６１０〜１６１５は、第一の実施形態の１１０８〜１１１３と同様の処理を行う。
【００５５】
全ての画像データの処理を終えていなければ（１６１４のＮｏ）、１６１５において、注目領域の位置を変更後、１６０２〜１６１５の処理を繰り返す。全ての画像データの処理を終えたら（１６１４のＹｅｓ）、終了する。
【００５６】
注目領域が極大値をとらない場合（１６０９のＮｏ）、第１の特徴量が閾値Ｔ１より小さい場合（１６１０のＮｏ）、及び特定パターンが存在しない場合（１６１２のＮｏ）は、１６１４にて全ての画像データの処理を終えたか否かを判定する。全ての画像データの処理を終えていなければ（１６１４のＮｏ）、１６１５において、注目領域の画素の位置を変更した後、１６０２〜１６１５の処理を繰り返す。全ての画像データの処理を終えたら（１６１４のＹｅｓ）、終了する。
【００５７】
第二の実施形態によれば、特定パターンを照合によって検知する際の照合処理を行う位置の判定について、原稿の向きに依存しない特徴量について、注目領域及びその隣接領域との間で比較することにより、判定処理を簡素化した場合でも判定精度を高度に保つことができる。
【符号の説明】
【００５８】
１００  画像形成装置
１０１  主制御部
１０２  スキャナ部
１０３  プリンタ部
１０４  操作パネル
１１０  メインＣＰU
１２０  スキャナＣＰU
１３０  プリンタＣＰU
１４０  パネルＣＰU
１２５  画像認識装置
２０１  分割部
２０２  抽出部
２０３  第１の判定部
２０４  第２の判定部
【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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