(57)【要約】【課題】処理対象画像上の物体が回転した場合においても特徴量の不変性を維持して、処理対象画像上から物体を精度よく認識する。【解決手段】第１フィルタ演算部２１乃至第４フィルタ演算部２４は、０度、４５度、９０度、または１３５度の方向選択性フィルタを内蔵しており、前段から入力される処理対象画像に対して、内蔵された方向選択性フィルタを適用し、その結果得られた後段に出力する。第１加算部２５は、出力値ｆ１と出力値ｆ２の加算値ｆ１＋ｆ２を第１特徴量として認識部に出力する。第２加算部２６は、出力値ｆ２と出力値ｆ３の加算値ｆ２＋ｆ３を第２特徴量として認識部に出力する。第３加算部２７は、出力値ｆ３と出力値ｆ４の加算値ｆ３＋ｆ４を第３特徴量として認識部に出力する。第４加算部２８は、出力値ｆ４と出力値ｆ１の加算値ｆ４＋ｆ１を第４特徴量として認識部に出力する。本発明は、画像上の物体認識に適用できる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像上に存在する物体を認識する画像処理装置において、
異なる方向に対応する複数の方向選択性フィルタを画像に適用して複数のフィルタ出力を得るフィルタ演算手段と、
隣り合う角度に対応する複数の方向選択性フィルタの前記フィルタ出力に基づいて、前記画像に対する複数の特徴量を演算する特徴量演算手段と
を含む画像処理装置。
【請求項２】
前記特徴量演算手段は、隣り合う角度に対応する２つの方向選択性フィルタの前記フィルタ出力を加算することにより、前記画像に対する前記複数の特徴量を演算する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴量演算手段は、隣り合う角度に対応する２つの方向選択性フィルタの前記フィルタ出力を二乗して加算することにより、前記画像に対する前記複数の特徴量を演算する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特徴量演算手段は、隣り合う角度に対応する２つの方向選択性フィルタの前記フィルタ出力の大きい方の値を選択することにより、前記画像に対する前記複数の特徴量を演算する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記特徴量演算手段は、隣り合う角度に対応する２つの方向選択性フィルタの前記フィルタ出力の差分絶対値を算出することにより、前記画像に対する前記複数の特徴量を演算する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
演算された前記画像に対する前記複数の特徴量に基づき、前記画像上に存在する物体を認識する認識手段を
さらに含む請求項２乃至５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記方向選択性フィルタは、レクタングルフィルタ(Rectangle filter)、ステアラブルフィルタ(Steerable filter)、またはガボールフィルタ(Gabor filter)である
請求項２乃至５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
画像上に存在する物体を認識する画像処理装置の画像処理方法において、
前記画像処理装置による、
異なる方向に対応する複数の方向選択性フィルタを画像に適用して複数のフィルタ出力を得るフィルタ演算ステップと、
隣り合う角度に対応する複数の方向選択性フィルタの前記フィルタ出力に基づいて、前記画像に対する複数の特徴量を演算する特徴量演算ステップと
を含む画像処理方法。
【請求項９】
画像上に存在する物体を認識する画像処理装置の制御用のプログラムであって、
異なる方向に対応する複数の方向選択性フィルタを画像に適用して複数のフィルタ出力を得るフィルタ演算ステップと、
隣り合う角度に対応する複数の方向選択性フィルタの前記フィルタ出力に基づいて、前記画像に対する複数の特徴量を演算する特徴量演算ステップと
を含む処理を画像処理装置のコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムに関し、特に、画像上に存在する物体を認識する場合に用いて好適な画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像（以下、処理対象画像と称する）に方向選択性フィルタを適用して処理対象画像の特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいて処置対象画像上の物体を認識する方法が知られている（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Paul Viola & Michael Jones,Robust Real-Time Object Detection，International Journal of Computer Vision 2001
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
非特許文献１に記載の方法では、処理対象画像に適用した方向選択性フィルタの出力値をそのまま、処置対象画像の特徴量として用いている。したがって、処理対象画像上において物体が回転したり、変形したりした場合、これに伴って方向選択性フィルタの出力値が変化してしまい、物体を精度よく認識できないことがあった。
【０００５】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、処理対象画像上の物体が回転した場合においても特徴量の不変性が維持されるようにして、処理対象画像上から物体を精度よく認識できるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一側面である画像処理装置は、画像上に存在する物体を認識する画像処理装置において、異なる方向に対応する複数の方向選択性フィルタを画像に適用して複数のフィルタ出力を得るフィルタ演算手段と、隣り合う角度に対応する複数の方向選択性フィルタの前記フィルタ出力に基づいて、前記画像に対する複数の特徴量を演算する特徴量演算手段とを含む。
【０００７】
前記特徴量演算手段は、隣り合う角度に対応する２つの方向選択性フィルタの前記フィルタ出力を加算することにより、前記画像に対する前記複数の特徴量を演算するようにすることができる。
【０００８】
前記特徴量演算手段は、隣り合う角度に対応する２つの方向選択性フィルタの前記フィルタ出力を二乗して加算することにより、前記画像に対する前記複数の特徴量を演算するようにすることができる。
【０００９】
前記特徴量演算手段は、隣り合う角度に対応する２つの方向選択性フィルタの前記フィルタ出力の大きい方の値を選択することにより、前記画像に対する前記複数の特徴量を演算するようにすることができる。
【００１０】
前記特徴量演算手段は、隣り合う角度に対応する２つの方向選択性フィルタの前記フィルタ出力の差分絶対値を算出することにより、前記画像に対する前記複数の特徴量を演算するようにすることができる。
【００１１】
本発明の一側面である画像処理装置は、演算された前記画像に対する前記複数の特徴量に基づき、前記画像上に存在する物体を認識する認識手段をさらに含むことができる。
【００１２】
前記方向選択性フィルタは、レクタングルフィルタ(Rectangle filter)、ステアラブルフィルタ(Steerable filter)、またはガボールフィルタ(Gabor filter)とすることができる。
【００１３】
本発明の一側面である画像処理方法は、画像上に存在する物体を認識する画像処理装置の画像処理方法において、前記画像処理装置による、異なる方向に対応する複数の方向選択性フィルタを画像に適用して複数のフィルタ出力を得るフィルタ演算ステップと、隣り合う角度に対応する複数の方向選択性フィルタの前記フィルタ出力に基づいて、前記画像に対する複数の特徴量を演算する特徴量演算ステップとを含む。
【００１４】
本発明の一側面であるプログラムは、画像上に存在する物体を認識する画像処理装置の制御用のプログラムであって、異なる方向に対応する複数の方向選択性フィルタを画像に適用して複数のフィルタ出力を得るフィルタ演算ステップと、隣り合う角度に対応する複数の方向選択性フィルタの前記フィルタ出力に基づいて、前記画像に対する複数の特徴量を演算する特徴量演算ステップとを含む処理を画像処理装置のコンピュータに実行させる。
【００１５】
本発明の一側面においては、異なる方向に対応する複数の方向選択性フィルタが画像に適用されて複数のフィルタ出力が得られ、隣り合う角度に対応する複数の方向選択性フィルタのフィルタ出力に基づいて、画像に対する複数の特徴量が演算される。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の一側面によれば、処理対象画像上の物体が回転した場合においても特徴量の不変性を維持することができる。
【００１７】
また、本発明の一側面によれば、処理対象画像上の物体を精度よく認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明を適用した物体認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１の特徴量抽出部の第１の構成例を示すブロック図である。
【図３】レクタングルフィルタ(Rectangle filter)の一例を示す図である。
【図４】ステアラブルフィルタ(Steerable filter)の一例を示す図である。
【図５】レクタングルフィルタの出力の一例を示す図である。
【図６】物体認識処理を説明するフローチャートである。
【図７】図１の特徴量抽出部の第２の構成例を示すブロック図である。
【図８】図１の特徴量抽出部の第３の構成例を示すブロック図である。
【図９】図１の特徴量抽出部の第４の構成例を示すブロック図である。
【図１０】コンピュータの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、発明を実施するための最良の形態（以下、実施の形態と称する）について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２０】
＜１．実施の形態＞
［物体認識装置の構成例］
図１は、本発明の一実施の形態である物体認識装置の構成例を示している。この物体認識装置１０は、画像入力部１１、特徴量抽出部１２、および認識部１３から構成される。
【００２１】
画像入力部１１は、処置対象画像を後段の特徴量抽出部１２に入力する。特徴量抽出部１２は、処理対象画像に異なる複数の方向にそれぞれ対応する方向選択性フィルタを適用し、各方向選択性フィルタの出力値に所定の演算を行うことによって処理対象画像の第１乃至第４特徴量を演算する。認識部１３は、演算された第１乃至第４特徴量を、予め用意されている、各種の物体に第１乃至第４特徴量が対応付けられているデータベースに照らし合わせることによって、処理対象画像上の物体を認識する。
【００２２】
図２は、特徴量抽出部１２の第１の構成例を示している。この第１の構成例は、第１フィルタ演算部２１、第２フィルタ演算部２２、第３フィルタ演算部２３、第４フィルタ演算部２４、第１加算部２５、第２加算部２６、第３加算部２７、および第４加算部２８から構成される。
【００２３】
第１フィルタ演算部２１は、０度方向（画面水平方向）の方向選択性フィルタを内蔵しており、前段から入力される処理対象画像に対して、この０度方向の方向選択性フィルタを適用し、その結果得られた出力値ｆ１を第４加算部２８および第１加算部２５に出力する。
【００２４】
第２フィルタ演算部２２は、４５度方向（画面左下右上方向）の方向選択性フィルタを内蔵しており、前段から入力される処理対象画像に対して、この４５度方向の方向選択性フィルタを適用し、その結果得られた出力値ｆ２を第１加算部２５および第２加算部２６に出力する。
【００２５】
第３フィルタ演算部２３は、９０度方向（画面垂直方向）の方向選択性フィルタを内蔵しており、前段から入力される処理対象画像に対して、この９０度方向の方向選択性フィルタを適用し、その結果得られた出力値ｆ３を第２加算部２６および第３加算部２７に出力する。
【００２６】
第４フィルタ演算部２４は、１３５度方向（画面左上右下方向）の方向選択性フィルタを内蔵しており、前段から入力される処理対象画像に対して、この１３５度方向の方向選択性フィルタを適用し、その結果得られた出力値ｆ４を第３加算部２７および第４加算部２８に出力する。
【００２７】
なお、図中においては、第１フィルタ演算部２１乃至第４フィルタ演算部２４に内蔵される方向性選択フィルタとしてレクタングルフィルタが図示されているが、これは一例であって、方向性選択フィルタをレクタングルフィルタに限定するものではない。
【００２８】
第１加算部２５は、第１フィルタ演算部２１の出力値ｆ１と第２フィルタ演算部２２の出力値ｆ２とを加算し、その結果得られるｆ１＋ｆ２を第１特徴量として認識部１３に出力する。
【００２９】
第２加算部２６は、第２フィルタ演算部２２の出力値ｆ２と第３フィルタ演算部２３の出力値ｆ３とを加算し、その結果得られるｆ２＋ｆ３を第２特徴量として認識部１３に出力する。
【００３０】
第３加算部２７は、第３フィルタ演算部２３の出力値ｆ３と第４フィルタ演算部２４の出力値ｆ４とを加算し、その結果得られるｆ３＋ｆ４を第３特徴量として認識部１３に出力する。
【００３１】
第４加算部２８は、第４フィルタ演算部２４の出力値ｆ４と第１フィルタ演算部２１の出力値ｆ１とを加算し、その結果得られるｆ４＋ｆ１を第４特徴量として認識部１３に出力する。
【００３２】
［方向選択性フィルタの例］
ここで、第１フィルタ演算部２１乃至第４フィルタ演算部２４に内蔵される４方向の方向選択性フィルタの例について説明する。
【００３３】
図３は、方向選択性フィルタとして採用可能なレクタングルフィルタの一例を示している。同図Ａは０度方向、同図Ｂは４５度方向、同図Ｃは９０度方向、同図Ｄは１３５度方向それぞれのレクタングルフィルタを示している。
【００３４】
図４は、方向選択性フィルタとして採用可能なステアラブルフィルタの一例を示している。同図Ａは０度方向、同図Ｂは４５度方向、同図Ｃは９０度方向、同図Ｄは１３５度方向それぞれのレクタングルフィルタを示している。
【００３５】
なお、第１フィルタ演算部２１乃至第４フィルタ演算部２４には、上述したレクタングルフィルタ、ステアラブルフィルタの他、ガボールフィルタ(Gabor filter)など方向性フィルタを採用することができる。また、方向性選択フィルタの数とその方向は、上述した例に限定されるものではない。
【００３６】
図５は、処理対象画像に４方向の方向選択性フィルタ（同図の場合、レクタングルフィルタ）を適用して得られるフィルタリング後の画像を模式的に示している。これらフィルタリング後の画像を数値として表したものが第１フィルタ演算部２１乃至第４フィルタ演算部２４の出力値ｆ１乃至ｆ２である。
【００３７】
同図Ａに示すように、処理対象画像上に垂直方向に伸びる物体が存在する場合、９０度方向の方向選択性フィルタを内蔵する第３フィルタ演算部２３からの出力値が最も大きく、それに比較して、その他の方向の方向選択性フィルタを内蔵する第１フィルタ演算部２３、第２フィルタ演算部２２、および第４フィルタ演算部２４からの出力値は小さくなる。
【００３８】
また、同図Ｂに示すように、処理対象画像上に左上右下方向に伸びる物体が存在する場合、１３５度方向の方向選択性フィルタを内蔵する第４フィルタ演算部２４からの出力値が最も大きく、それに比較して、その他の方向の方向選択性フィルタを内蔵する第１フィルタ演算部２３、第２フィルタ演算部２２、および第３フィルタ演算部２３からの出力値は小さくなる。
【００３９】
すなわち、第１フィルタ演算部２１乃至第４フィルタ演算部２４の出力値ｆ１乃至ｆ２は、処理対象画像上の物体と同じ方向の方向選択性フィルタに対応するもののみが大きくなることがわかる。このような出力値ｆ１乃至ｆ２をそのまま特徴量として採用すると、同一の物体が０度から４５度程度の範囲で回転しただけでも、その特徴量が変化してしまうことになり、正しい認識結果を得ることができないことがある。
【００４０】
そこで、本実施の形態においては、処理対象画像上で同一の物体が０度から４５度程度の範囲で回転した場合でも特徴量が変化しないようになされている。
【００４１】
具体的には、上述したように、出力値ｆ１と出力値ｆ２とを加算したｆ１＋ｆ２を第１特徴量、出力値ｆ２と出力値ｆ３とを加算したｆ２＋ｆ３を第２特徴量、出力値ｆ３と出力値ｆ４とを加算したｆ３＋ｆ４を第３特徴量、出力値ｆ４と出力値ｆ１とを加算したｆ４＋ｆ１を第４特徴量としている。
【００４２】
これにより、処理対象画像上で同一の物体が０度から４５度程度の範囲で回転したとしても、第１乃至第４特徴量は不変であるので、後段の認識部１３において精度よく物体を認識することができる。
【００４３】
［動作説明］
図６は、特徴量抽出部１２が第１の構成例を採っている場合における物体認識処理を説明するフローチャートである。
【００４４】
ステップＳ１において、画像入力部１１は、処置対象画像を後段の特徴量抽出部１２に入力する。特徴量抽出部１２は、入力された処理対象画像を第１フィルタ演算部２１乃至第４フィルタ演算部２４に分配する。
【００４５】
ステップＳ２において、第１フィルタ演算部２１は、入力された処理対象画像に対して、内蔵する０度方向の方向選択性フィルタを適用し、その結果得られた出力値ｆ１を第４加算部２８および第１加算部２５に出力する。同様に、第２フィルタ演算部２２は、出力値ｆ２を第１加算部２５および第２加算部２６に出力する。第３フィルタ演算部２３は、出力値ｆ３を第２加算部２６および第３加算部２７に出力する。第４フィルタ演算部２４は、出力値ｆ４を第３加算部２７および第４加算部２８に出力する。
【００４６】
ステップＳ３において、第１加算部２５は、出力値ｆ１と出力値ｆ２とを加算する。同様に、第２加算部２６は、出力値ｆ２と出力値ｆ３とを加算する。第３加算部２７は、出力値ｆ３と出力値ｆ４とを加算する。第４加算部２８は、出力値ｆ４と出力値ｆ１とを加算する。
【００４７】
ステップＳ４において、第１加算部２５乃至第４加算部２８は、それぞれの演算結果である加算値を第１乃至第４特徴量として後段の認識部１３に出力する。
【００４８】
ステップＳ５において、認識部１３は、演算された第１乃至第４特徴量を、予め用意されている、各種の物体に第１乃至第４特徴量が対応付けられているデータベースに照らし合わせることによって、処理対象画像上の物体を認識する。以上で、物体認識処理の説明を終了する。
【００４９】
[変形例]
次に、特徴量抽出部１２の他の構成例について説明する。
【００５０】
図７は、特徴量抽出部１２の第２の構成例を示している。この第２の構成例は、図２に示された第１の構成例における第１加算部２５乃至第４加算部２８の代わりに、第１二乗加算部３１乃至第４二乗加算部３４を設けたものであって、第１フィルタ演算部２１乃至第４フィルタ演算部２４については共通である。
【００５１】
第１二乗加算部３１は、第１フィルタ演算部２１の出力値ｆ１と第２フィルタ演算部２２の出力値ｆ２をそれぞれ二乗して加算し、その結果得られるｆ１２＋ｆ２２を第１特徴量として認識部１３に出力する。
【００５２】
第２二乗加算部３２は、第２フィルタ演算部２２の出力値ｆ２と第３フィルタ演算部２３の出力値ｆ３をそれぞれ二乗して加算し、その結果得られるｆ２２＋ｆ３２を第２特徴量として認識部１３に出力する。
【００５３】
第３二乗加算部３３は、第３フィルタ演算部２３の出力値ｆ３と第４フィルタ演算部２４の出力値ｆ４をそれぞれ二乗して加算し、その結果得られるｆ３２＋ｆ４２を第３特徴量として認識部１３に出力する。
【００５４】
第４二乗加算部３４は、第４フィルタ演算部２４の出力値ｆ４と第１フィルタ演算部２１の出力値ｆ１をそれぞれ二乗して加算し、その結果得られるｆ４２＋ｆ１２を第４特徴量として認識部１３に出力する。
【００５５】
特徴量抽出部１２が第２の構成例を採っている場合における物体認識処理については、上述した第１の構成例を採っている場合における物体認識処理と同様であるので、その説明は省略する。
【００５６】
図８は、特徴量抽出部１２の第３の構成例を示している。この第３の構成例は、図２に示された第１の構成例における第１加算部２５乃至第４加算部２８の代わりに、第１選択部４１乃至第４選択部４４を設けたものであって、第１フィルタ演算部２１乃至第４フィルタ演算部２４については共通である。
【００５７】
第１選択部４１は、第１フィルタ演算部２１の出力値ｆ１と第２フィルタ演算部２２の出力値ｆ２の大きい方の値を選択し、第１特徴量として認識部１３に出力する。
【００５８】
第２選択部４２は、第２フィルタ演算部２２の出力値ｆ２と第３フィルタ演算部２３の出力値ｆ３の大きい方の値を選択し、第２特徴量として認識部１３に出力する。
【００５９】
第３選択部４３は、第３フィルタ演算部２３の出力値ｆ３と第４フィルタ演算部２４の出力値ｆ４の大きい方の値を選択し、第３特徴量として認識部１３に出力する。
【００６０】
第４選択部４４は、第４フィルタ演算部２４の出力値ｆ４と第１フィルタ演算部２１の出力値ｆ１の大きい方の値を選択し、第４特徴量として認識部１３に出力する。
【００６１】
特徴量抽出部１２が第３の構成例を採っている場合における物体認識処理については、上述した第１の構成例を採っている場合における物体認識処理と同様であるので、その説明は省略する。
【００６２】
図９は、特徴量抽出部１２の第４の構成例を示している。この第４の構成例は、図２に示された第１の構成例における第１加算部２５乃至第４加算部２８の代わりに、第１差分演算部５１乃至第４差分演算部５４を設けたものであって、第１フィルタ演算部２１乃至第４フィルタ演算部２４については共通である。
【００６３】
第１差分演算部５１は、第１フィルタ演算部２１の出力値ｆ１と第２フィルタ演算部２２の出力値ｆ２の差分絶対値を算出し、その結果得られる｜ｆ１−ｆ２｜を第１特徴量として認識部１３に出力する。
【００６４】
第２差分演算部５２は、第２フィルタ演算部２２の出力値ｆ２と第３フィルタ演算部２３の出力値ｆ３の差分絶対値を算出し、その結果得られる｜ｆ２−ｆ３｜を第２特徴量として認識部１３に出力する。
【００６５】
第３差分演算部５３は、第３フィルタ演算部２３の出力値ｆ３と第４フィルタ演算部２４の出力値ｆ４の差分絶対値を算出し、その結果得られる｜ｆ３−ｆ４｜を第３特徴量として認識部１３に出力する。
【００６６】
第４差分演算部５４は、第４フィルタ演算部２４の出力値ｆ４と第１フィルタ演算部２１の出力値ｆ１の差分絶対値を算出し、その結果得られる｜ｆ４−ｆ１｜を第４特徴量として認識部１３に出力する。
【００６７】
特徴量抽出部１２が第４の構成例を採っている場合における物体認識処理については、上述した第１の構成例を採っている場合における物体認識処理と同様であるので、その説明は省略する。
【００６８】
特徴量抽出部１２が第２乃至第４の構成例を採っている場合においても、処理対象画像上で同一の物体が０度から４５度程度の範囲で回転したとしても、第１乃至第４特徴量は不変であるので、後段の認識部１３において精度よく物体を認識することができる。
【００６９】
ところで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
【００７０】
図１０は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。
【００７１】
このコンピュータ１００において、CPU（Central Processing Unit）１０１，ROM（Read Only Memory）１０２，RAM（Random Access Memory）１０３は、バス１０４により相互に接続されている。
【００７２】
バス１０４には、さらに、入出力インタフェース１０５が接続されている。入出力インタフェース１０５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部１０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部１０７、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記憶部１０８、ネットワークインタフェースなどよりなる通信部１０９、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１１１を駆動するドライブ１１０が接続されている。
【００７３】
以上のように構成されるコンピュータ１００では、CPU１０１が、例えば、記憶部１０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース１０５およびバス１０４を介して、RAM１０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【００７４】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであってもよいし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであってもよい。
【００７５】
また、プログラムは、１台のコンピュータにより処理されるものであってもよいし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであってもよい。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであってもよい。
【００７６】
なお、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に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において種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【００７７】
１０  物体認識装置，  １１  画像入力部，  １２  特徴量抽出部，  １３  認識部，  ２１  第１フィルタ演算部，  ２２  第２フィルタ演算部，２３  第３フィルタ演算部，  ２４  第４フィルタ演算部，２５  第１加算部，  ２６  第２加算部，  ２７  第３加算部，  ２８  第４加算部，  ３１  第１二乗加算部，  ３２  第２二乗加算部，  ３３  第３二乗加算部，  ３４  第４二乗加算部，  ４１  第１選択部，  ４２  第２選択部，  ４３  第３選択部，  ４４  第４選択部，  ５１  第１差分演算部，  ５２  第２差分演算部，  ５３  第３差分演算部，  ５４  第４差分演算部，  １００  コンピュータ，  １０１  CPU
【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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