(57)【要約】      （修正有）【課題】メモリ容量を低減しつつ、認識対象物体に対する照明方向や照明光が異なっても検出処理を行える画像認識装置を提供する。【解決手段】登録画像より抽出した複数の第１特徴点と、第1特徴点から登録画像の基準点への変位ベクトルとの特徴点データが記憶される特徴点データ記憶部と、入力画像の認識対象物体の第2特徴点を抽出する特徴点抽出部と、第2特徴点を中心とし、変位ベクトルを予め設定した単位角度にて順次回転させた回転角毎に、第2特徴点の座標と変位ベクトルとから基準点候補の候補座標点を算出する候補座標点算出部と、候補座標点毎に変位ベクトルの回転角の余弦値と正弦値を個別に積算して投票を行う候補座標点投票部と、積算値の自乗値を加算した数値が最大の候補座標点を検出し、検出された候補座標点を基準点の座標とし、回転角を認識対象物体の登録画像に対する回転角として検出する認識対象物体判定部とを有する。【選択図】図１
2011221939.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
登録画像より抽出した複数の第１の特徴点と、前記第１の特徴点から当該登録画像の基準点への変位ベクトルとからなる特徴点データが記憶される特徴点データ記憶部と、
入力画像より第２の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
前記第２の特徴点毎に、当該第２の特徴点を回転中心として、前記第１の特徴点全ての前記変位ベクトルの各々を予め設定した単位角度にて順次回転させ、回転させた回転角毎において、前記第２の特徴点の座標と前記変位ベクトルとから基準点の候補である候補座標点を算出する候補座標点算出部と、
前記候補座標点毎に、前記変位ベクトルの回転角に対応した余弦値と正弦値とによる投票値を個別に積算する候補座標点投票部と、
余弦値と正弦値との積算値の自乗値を加算した数値が最大である候補座標点を、前記候補座標点のなかから検出して、検出された候補座標点を基準点の座標とし、当該座標点に対応する回転角を、前記登録画像に対する前記入力画像の回転角として検出する認識対象物体判定部と
を有することを特徴とする物体認識装置。
【請求項２】
２次元座標系における前記変位ベクトルの単位ベクトルのｘ方向の成分と、ｙ方向の成分とを、登録画像における前記変位ベクトルの余弦値、正弦値として用い、投票値として用いる前記変位ベクトルの回転角に対応した余弦値と正弦値とを算出す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】
前記候補座標点投票部が、
前記登録画像における前記変位ベクトルの角度を第１の角度とし、当該変位ベクトルを単位角度づつ回転させる回転角を第２の角度とした場合、
第１の角度と単位角度毎に増加する第２の角度とから前記変位ベクトルの回転させた際の余弦値及び正弦値の値を予め計算して記憶していることを特徴とする請求項２に記載の物体認識装置。
【請求項４】
前記候補座標点算出部が、
前記変位ベクトルの長さを予め設定された倍率範囲で伸縮及び伸張し、最長の長さ及び最短の長さの範囲における候補座標点を座標点範囲とし、当該座標点範囲における前記登録画像における変位ベクトルの長さに対応する座標点を当該座標点範囲を代表とする候補点座標とし、当該座標点範囲における候補点座標値に対する全ての投票値を積算することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の物体認識装置。
【請求項５】
候補座標点投票部が、
乱数を発生させ、余弦値と正弦値の各々の絶対値と前記乱数とを比較し、当該乱数の方が大きいとき投票値を０と定義し、当該乱数の方が小さいとき、余弦値が正の場合に当該余弦値に対応する投票値を１と定義し、正弦値が正の場合に当該正弦値に対応する投票値を１と定義し、余弦値が負の場合に当該余弦値に対応する投票値を−１と定義し、正弦値が負の場合に当該正弦値に対応する投票値を−１と定義することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の物体認識装置。
【請求項６】
登録画像データ生成部が、登録画像より抽出した複数の第１の特徴点と、前記第１の特徴点から当該登録画像の基準点への変位ベクトルとからなる特徴点データが記憶される特徴点データ記憶過程と、
特徴点抽出部が、入力画像より第２の特徴点を抽出する特徴点抽出過程と、
候補座標点算出部が、前記第２の特徴点毎に、当該第２の特徴点を回転中心として、前記第１の特徴点全ての前記変位ベクトルの各々を予め設定した単位角度にて順次回転させ、回転させた回転角毎において、前記第２の特徴点の座標と前記変位ベクトルとから基準点の候補である候補座標点を算出する候補座標点算出過程と、
候補座標点投票部が前記候補座標点毎に、前記変位ベクトルの回転角に対応した余弦値と正弦値とによる投票値を個別に積算する候補座標点投票過程と、
対象物体判定部が、余弦値と正弦値との積算値の自乗値を加算した数値が最大である候補座標点を、前記候補座標点のなかから検出して、検出された候補座標点を基準点の座標とし、当該座標点に対応する回転角を、前記登録画像に対する前記入力画像の回転角として検出する認識対象物体判定過程と
を有することを特徴とする物体認識方法。
【請求項７】
登録画像データ生成部が、登録画像より抽出した複数の第１の特徴点と、前記第１の特徴点から当該登録画像の基準点への変位ベクトルとからなる特徴点データが記憶される特徴点データ記憶処理と、
特徴点抽出部が、入力画像より第２の特徴点を抽出する特徴点抽出処理と、
候補座標点算出部が、前記第２の特徴点毎に、当該第２の特徴点を回転中心として、前記第１の特徴点全ての前記変位ベクトルの各々を予め設定した単位角度にて順次回転させ、回転させた回転角毎において、前記第２の特徴点の座標と前記変位ベクトルとから基準点の候補である候補座標点を算出する候補座標点算出処理と、
候補座標点投票部が前記候補座標点毎に、前記変位ベクトルの回転角に対応した余弦値と正弦値とによる投票値を個別に積算する候補座標点投票処理と、
対象物体判定部が、余弦値と正弦値との積算値の自乗値を加算した数値が最大である候補座標点を、前記候補座標点のなかから検出して、検出された候補座標点を基準点の座標とし、当該座標点に対応する回転角を、前記登録画像に対する前記入力画像の回転角として検出する認識対象物体判定処理と
を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、入力される画像において、予め登録された参照物体の位置、姿勢（回転角）及びスケーリングファクターを検出する物体認識装置、物体認識方法及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
撮像装置などから入力される入力画像から、予め登録された参照物体の位置（２次元座標系における位置座標（ｘ，ｙ））、回転角θ及びスケーリングファクターＳなどを検出する検出方法として、相関法、フーリエ記述子法、モーメント法、ハフ変換法などがよく知られている。
上述したいずれの検出方法も、登録されている参照物体の登録画像の特徴点は予め抽出されて登録されている。
そして、入力画像内から抽出された認識対象物体の特徴点と、登録されている登録画像の特徴点とを用いて、入力画像内における登録画像に対応した物体の画像の位置、登録画像に対する姿勢、及びスケーリングファクターを求める。
【０００３】
上述した特徴点を用いた検出方法において、ハフ変換法は投票と呼ばれる単純な多数決の原理に基づくものである。  そのため、入力画像内における認識対象物体同士の１部の接触、あるいは重なりなどによる部分的な遮蔽、また画像ノイズなどに対し、認識対象物体の認識処理において頑健な性能を有している。
このハフ変換法において、任意形状を有する認識対象物体の検出を高速に行う方法として一般化ハフ変換法がある（例えば、非特許文献１参照）。
【０００４】
上記一般化ハフ変換法は、参照物体より抽出された特徴点（ピクセル単位）において、その特徴点における接線と、あるいは法線の角度と、またその特徴点及び物体の基準となる基準点の位置関係とを参照テーブルとして準備する。この基準点は、参照物体の２次元座標への配置位置を示す配置基準点である。
すなわち、モデルとなる登録画像の上記参照テーブルを生成する図１０のフローチャートに示すように、登録画像の画像を入力し（ステップＳ１）、図１１に示すように、参照物体の特徴点（Ｐ）を２次微分（ラプラシアン）法あるいはモラベック（Moravec）の方法等により抽出する（ステップＳ２）。つまり、周辺画素との値（画素値）の差の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。
【０００５】
そして、登録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Ｓ３）。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（「判別および最小２乗規準に基づく自動しきい値選定法」（大津）、電子通信学会論文誌、Ｖｏｌ．Ｊ６３−Ｄ，Ｎｏ．４．ｐｐ．３４９−３５６，１９８０）、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。
【０００６】
次に、登録画像の各特徴点のデータを記憶する参照テーブルの記憶領域の初期化を行い（ステップＳ４）、参照物体の基準点を任意の位置、例えば参照物体の重心位置として求める（ステップＳ５）。  上記基準点から特徴点への変位ベクトルと、特徴点における単位法線ベクトルとからなる特徴点データを求める処理を、全ての２値化データに対して行ったか否かの判定を行い（ステップＳ６）、全ての２値化データにおける特徴点データの取得処理が終了すると処理を終了し、特徴点データを取得する処理を行っていない２値化データがある場合に処理をステップＳ７へ進める。
【０００７】
未処理の２値化データを読み出し（ステップＳ７）、この２値化データが特徴点であるか否かの判定を上記閾値により行い（ステップＳ８）、特徴点でない場合に処理をステップＳ６へ進め、特徴点である場合に処理をステップＳ９へ進める。
そして、特徴点（図においては単に点とする）における接線あるいは単位法線ベクトルを求め、処理をステップＳ６へ進める（ステップＳ９）。
例えば、ステップＳ９において、点Ｐ１における法線ベクトルＮ１を求め、点Ｐ２における法線ベクトルを求め、他の点においても同様に法線ベクトルを求める。これらの法線ベクトルの長さが同一となるように単位法線ベクトルとして規格化し、図１２に示すように、特徴点の番号に対応させて、この特徴点における単位法線ベクトルを構成するｘ成分ＮＸｎ（１≦ｎ≦Ｍの整数、Ｍは特徴点の数）及びｙ成分ＮＹｎと、この特徴点における変位ベクトルＤｎを構成するｘ成分ＤＸｎ及びｙ成分ＤＹｎとの参照テーブルを生成する。
【０００８】
上記参照テーブルを用いた非特許文献１による画像認識処理は、図１３に示すフローチャートの動作により行われる。  撮像装置等から入力画像を入力し（ステップＳ１１）、図１４に示すように、入力画像内の認識対象物体の特徴点（Ｑ）を参照画像と同様の方法にて抽出する（ステップＳ１２）。この図１４は、認識対象物体の特徴点に対し、登録画像の特徴点を重ね合わせ、その登録画像の特徴点における法線ベクトルの角度を合わせ、登録画像の変位ベクトルの指し示す基準点の位置の投票を行うことを示す概念図である。
そして、入力画像における特徴点の２値化処理を、参照画像の処理と同様に、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）。
【０００９】
次に、基準点の候補に対して投票を行う投票空間（図１５の投票空間の概念図にある回転角度毎の基準点の座標を示す２次元平面）の記憶領域の初期化を行う（ステップＳ１４）。
上記基準点から特徴点への変位ベクトルと、特徴点における単位法線ベクトルとからなる特徴点データを求める処理を、全ての２値化データに対して行ったか否かの判定を行い（ステップＳ１５）、全ての２値化データに対する特徴点データの取得処理が終了した場合に処理を終了し、特徴点データを取得する処理を行っていない２値化データがある場合に処理をステップＳ１６へ進める。
【００１０】
未処理の２値化データを読み出し（ステップＳ１６）、この２値化データが特徴点であるか否かの判定を上記閾値により行い（ステップＳ１７）、特徴点でない場合、つまり閾値よりも小さい場合に処理をステップＳ１５へ進め、特徴点である場合、つまり閾値以上の場合に処理をステップＳ１８へ進める。
そして、特徴点の単位法線ベクトルを求め、処理をステップ１９へ進める（ステップＳ１８）。
登録画像の全ての特徴点を用いて、認識対象物体の選択された特徴点に対応した基準点の投票処理を行ったか否かの判定を行い（ステップＳ１９）、認識対象物体の選択された特徴点に対して、登録画像の全ての特徴点を用いた投票処理が終了した場合、処理をステップＳ１５へ進め、一方、投票処理に用いられていない登録画像の特徴点が存在する場合、処理をステップＳ２０へ進める。
【００１１】
認識対象物体の特徴点に対し、登録画像の特徴点を重ね合わせ、認識対象物体の特徴点における単位法線ベクトルと、登録画像の特徴点における単位法線ベクトルとの角度差（回転角θ）を求める（ステップＳ２０）。
【００１２】
次に、登録画像の特徴点の変位ベクトルを、特徴点を中心として回転角θ分、以下の式により回転させる（ステップＳ２１）。
認識対象物体の特徴点における単位法線ベクトルと、登録画像の特徴点における単位法線ベクトルとから、ＣＯＳ値とＳＩＮ値とを求める。たとえば、図１１における点Ｐ１が図１４における点Ｑ２であると仮定した場合、以下の（１）式により求めることができる。  ＣＯＳ  ＝  Ｎｘ１×ｎｘ２  ＋  Ｎｙ１×ｎｙ２
ＳＩＮ  ＝  Ｎｘ１×ｎｙ２  −  Ｎｙ１×ｎｘ２        …（１）
ここで、登録画像の単位法線ベクトルを（Ｎｘ１，Ｎｙ１）とし、認識対象物体の単位法線ベクトルを（ｎｘ２，ｎｙ２）とする。  ここで、変位ベクトルも同様に、特徴点に対して回転角θにより回転するため、回転させた変位ベクトルの成分ｄｘ及びｄｙは、以下の（２）式により求めることができる。
ｄｘ  ＝  ＣＯＳ×ＤＸ  −  ＳＩＮ×ＤＹ
ｄｙ  ＝  ＳＩＮ×ＤＸ  ＋  ＣＯＳ×ＤＹ              …（２）
ここで、登録画像の変位ベクトルを（ＤＸ，ＤＹ）としている。
【００１３】
入力画像の認識対象物体の特徴点の位置対して、上記回転させた変位ベクトルを、以下の式のように加えて、基準点の候補位置を求める（ステップＳ２２）。  上述した式により、点Ｑ２の座標を（Ｑｘ，Ｑｙ）とすると、認識対象物体の基準点の候補は以下の（３）式により求められる。
Ｒｘ  ＝  Ｑｘ  ＋  ｄｘ
Ｒｙ  ＝  Ｑｙ  ＋  ｄｙ                              …（３）
【００１４】
そして、回転角θに対応する２次元平面の座標に対し、上記基準点の候補の位置（Ｒｘ，Ｒｙ）に「１」を加算、すなわち投票を行う（ステップＳ２３）。  上述したように、非特許文献１の方法においては、各特徴点における登録画像と認識対象物体とのそれぞれの法線の角度を合わせて（この際の回転角が姿勢となる）変位ベクトルの示す基準点の位置の投票を行う。
この結果、重ね合わせた特徴点が登録画像と認識対象物体とで対応している場合、法線ベクトルの角度を合わせると、登録画像の変位ベクトルが同一の点の方向を向き、その指し示す先の基準点が重なり合うため、投票数がピークとなる位置を、認識対象物体の基準点の位置として検出するとともに、その際の回転角を登録画像に対する姿勢として得ることができる。この処理により、登録画像と入力画像における認識対象物体との認識処理を非常に効率良く行う。
【００１５】
しかしながら、この投票空間の次元を考えると、スケーリングファクターＳを考慮しない場合であっても、図１５に示すように、データ構成が縦位置（縦座標）、横位置（横座標）、回転角の３次元となる。また、スケーリングファクターによるサイズ変化も、物体検出において考慮すると１次元が加わり、４次元となる。
このため、実際の物体認識に対して応用する場合、３次元及び４次元の投票空間を構成するために非常に多くのメモリーを必要とすることになる。以降の説明においては、スケーリングファクターの次元を除いた３次元の投票空間に対して評価を行う。
【００１６】
この３次元の投票空間の場合、上記非特許文献１の方法においては、「ＮＸ×ＮＹ×ＮＡ×ＮＶ」のビット数が必要となる。ここで、入力画像における認識対象物体の２次元座標における位置、及び登録画像に対する回転角の検出結果を示す際、２次元座標のｘ軸（横軸）の検出位置の分割数（分解能に対応）である座標点数ＮＸ、ｙ軸（縦軸）の検出位置の分割数である座標点数ＮＹ、回転角度の検出角度の分割数である角度分割ＮＡ、それぞれの投票数を蓄積するメモリーのビット数ＮＶ（通常は２バイトあるいは４バイト）である。
すなわち、非特許文献１においては、認識対象物体の候補の位置及び角度ごとに、ぞれぞれの投票に対応させているため、多くのメモリー容量が必要となる。
この多くのメモリー容量を削減するため、物体検出候補の位置ごとに物体検出候補の回転角度θに対応するＣＯＳ値及びＳＩＮ値を単に積算する方法がある（たとえば、特許文献１参照）。
【００１７】
特許文献１を用いた画像認識処理は、図１６に示すフローチャートの動作により行われる。
撮像装置等から入力画像を入力し（ステップＳ３１）、図１４に示すように、入力画像内の認識対象物体の特徴点を参照画像と同様の方法にて抽出する（ステップＳ３２）。
そして、入力画像における特徴点の２値化処理を、参照画像の処理と同様に、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Ｓ３３）。
【００１８】
次に、基準点の候補に対して投票を行う投票空間（後述するＣＯＳ値及びＳＩＮ値を積算するそれぞれの２次元平面）の記憶領域の初期化を行う（ステップＳ３４）。
各特徴点におけるＣＯＳ値及びＳＩＮ値それぞれを、上記基準点の候補の位置に対して積算する処理を、全ての２値化データに対して行ったか否かの判定を行い（ステップＳ３５）、全ての２値化データに対する上記ＣＯＳ値及びＳＩＮ値の積算処理が終了した場合に処理を終了し、上記ＣＯＳ値及びＳＩＮ値の積算処理を行っていない２値化データがある場合に処理をステップＳ３６へ進める。
【００１９】
未処理の２値化データを読み出し（ステップＳ３６）、この２値化データが特徴点であるか否かの判定を上記閾値により行い（ステップＳ３７）、特徴点でない場合に処理をステップＳ３５へ進め、特徴点である場合に処理をステップＳ３８へ進める。
そして、特徴点の単位法線ベクトルを求め、処理をステップ３９へ進める（ステップＳ１８）。
登録画像の全ての特徴点を用いて、認識対象物体の選択された特徴点に対応した基準点にＣＯＳ値及びＳＩＮ値の積算処理を行ったか否かの判定を行い（ステップＳ３９）、認識対象物体の選択された特徴点に対して、登録画像の全ての特徴点を用いた積算処理が終了した場合、処理をステップＳ３５へ進め、一方、積算処理に用いられていない登録画像の特徴点が存在する場合、処理をステップＳ４０へ進める。
【００２０】
入力画像における認識対象物体の特徴点の単位法線ベクトル（ｎｘ，ｎｙ）と、登録画像の特徴点の単位法線ベクトル（Ｎｘ，Ｎｙ）とから、以下の（４）式により、各特徴点におけるＣＯＳ値及びＳＩＮ値を求める（ステップＳ４０）。
ＣＯＳ  ＝  Ｎｘ×ｎｘ  ＋  Ｎｙ×ｎｙ
ＳＩＮ  ＝  Ｎｘ×ｎｙ  −  Ｎｙ×ｎｘ                …（４）
【００２１】
（４）式により求めたＣＯＳ値及びＳＩＮ値と、重ね合わせた登録画像の特徴点の変位ベクトル（ＤＸ，ＤＹ）とから、回転角θにより回転させた変位ベクトル（ｄｘ，ｄｙ）を、下記（５）式により求める。
ｄｘ  ＝  ＣＯＳ×ＤＸ  −  ＳＩＮ×ＤＹ
ｄｙ  ＝  ＳＩＮ×ＤＸ  ＋  ＣＯＳ×ＤＹ              …（５）
【００２２】
そして、入力画像における認識対象物体の特徴点（Ｑｘ，Ｑｙ）と、回転させた変位ベクトル（ｄｘ，ｄｙ）とから、以下の（６）式により、基準点位置の候補の位置を求める。  Ｒｘ  ＝  Ｑｘ  ＋  ｄｘ
Ｒｙ  ＝  Ｑｙ  ＋  ｄｙ                              …（６）
この得られた基準点位置の候補の位置（Ｒｘ，Ｒｙ）に対して、ＣＯＳ（θ）とＳＩＮ（θ）とを、図１７に示すように、それぞれＣＯＳ（θ）の投票空間と、ＳＩＮ（θ）の投票空間に積算する。  この結果、投票空間としてのメモリー容量は、「ＮＸ×ＮＹ×２×（積算のためのビット数）」で得られることになる。積算するビット数については双方ともに２から４ビットであるため、角度分解数ＮＡを３６０とし１度の分解能を有すると考えると、特許文献１の方法は非特許文献１に比較して、１／１８０のメモリー容量にて実現することができる。ここで、２はＣＯＳ値、ＳＩＮ値それぞれの積算を行う２つの２次元座標を示している。
【００２３】
この投票処理により、認識対象物体の基準点の候補の点が登録画像に対して回転角θを有する真の基準点である場合、その候補の点に対して登録画像の各特徴点の全てからの回転角θの投票が大部分を占めることが考えらる。このため、真の基準点である点におけるＣＯＳ値とＳＩＮ値とのそれぞれの積算値は、その認識対象物体の回転角θの投票が大部分を占めることにより、その回転角θに対応するＣＯＳ値、ＳＩＮ値の整数倍、投票数倍に近づくことになる。その結果、ＣＯＳ積算値、ＳＩＮ積算値のいずれかまたは両方においてピークを得ることができる。
したがって、ＣＯＳ積算値、ＳＩＮ積算値のピーク位置が入力画像における認識対象物体の基準点であり、その基準点に積算されたＣＯＳ値の積算値とＳＩＮ値の積算値との比、すなわちｔａｎ−１（ＳＩＮ値の積算値／ＣＯＳ値の積算値）により回転角θを求めることができる。
【００２４】
一方、基準点の候補の点が真の基準点でない場合、認識対象物体の特徴点における投票が誤投票であったり、あるいはノイズに起因するものとなり、投票される回転角θは一様乱数的な分布を有すると仮定される。
この結果、この真の基準点でない点でのＣＯＳ値及びＳＩＮ値の積算は、それぞれＣＯＳ関数、ＳＩＮ関数を０度から３６０度までを一様な重みで単純に積分した値の整数倍となることが期待され、積算値は０に近づくことになる。
また、任意形状を有する認識対象物体の検出を行うための方法としては、相関法または畳込みが用いられている（例えば、非特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２５】
【特許文献１】特開２００７−１２８３７４号公報
【非特許文献】
【００２６】
【非特許文献１】D.H.Ballard，”Generalizing The Hough Transform To Detect Arbitrary Shapes”，Pattern Recongition，Vol.13,no.2,pp.111-122,1981
【非特許文献２】”新編画像解析ハンドブック”、２００４、東京大学出版会、第２部第４章「マッチング」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２７】
しかしながら、特許文献１及び非特許文献１に示す物体認識方法にあっては、登録画像画像に対する入力画像における認識対象物体の回転角を元にして、変位ベクトルを回転させ、基準点の候補点を算出するため、登録画像から抽出した特徴点と、その特徴点における法線（または接線）のベクトル情報を必要としている。
このため、登録画像の特徴点毎に法線（または接線）のベクトル情報を得るための処理が必要となる。
また、登録画像と、入力画像とを撮像した際の、認識対象物体に対する照明方向や照明光の違いにより、計算から得られる法線ベクトルや接線の数値に系統的な誤差が発生することが考えられる。
【００２８】
また、登録画像と、入力画像とを撮像した際の、撮像距離が異なるなどの条件により、認識対象物体の見かけの大きさ（サイズ）の違いに対応するスケーリングに対しても誤差が発生することが考えられる。
すなわち、すでに説明したように、任意の特徴点におけるへクトルの大きさ、法線ベクトルの推定は、その点近傍の輝度の変化により求められる。
したがって、照明条件の変化により、法線ベクトルなどが大きな影響を受けることになる。
図１８は、入力画像の大きさが異なった場合において、入力画像を撮像する画素の分解能が等しいために誤差が発生することを示す概念図である。図１８に示されるように、撮像素子の画素の分解能は、抽出しようとする画像の大きさの変化に対して一定である。図１８（ａ）の登録画像に対して、図１８（ｂ）のように入力画像が縮小したり、図１８（ｃ）のように入力画像が拡大していると、仮に同じ画像が同じ点に存在していたとしても、その物体の撮像素子上の大きさに依存し、各特徴点における法線ベクトルは近傍画像の輝度値の変化により異なる値となる。
上述したような誤差により、入力される入力画像の見かけ上の大きさの変化（すなわちスケーリング）が存在する場合、登録画像の特徴点における法線ベクトルと、入力画像の特徴点における法線ベクトルとを用いて、基準点の候補座標における投票処理を行った結果にも誤差が発生することになる。
【００２９】
また、特許文献１の物体認識方法は、特徴点における投票の動作が、正しい位置の回転角θ以外において等方的に行われ、投票結果が平均化されて「０」に近づくことが期待されている。
しかしながら、登録画像と入力画像の認識対象物体とにおける法線ベクトルの誤差により、誤った座標において大量の投票による積算が行われると、認識対象物体の検出処理が正しく行われないことになる。
また、特許文献１の物体認識方法は、入力画像に複数の認識対象物体が存在し、これらの認識対象物体が重なり合ったり、近接して配置されている場合、誤った座標に大量の投票による積算が行われ、認識対象物体の検出処理を正しく行うことができない。このとき、投票処理自体は正常に行われるために、その検出結果が正しいか否かを直接に検出することができない。
【００３０】
図１９を用いて、特許文献１が認識処理を行えない場合を説明する。図１９は、認識対象物体の構成及び配置について説明する概念図である。
図１９（ａ）のモデル１と図１９（ｂ）モデル２とは、基準点を重心とし、同一の位置に基準点がある登録画像である。  図１９（ｃ）は、同じ登録画像のモデル１が回転角θを０度と１８０度として重なっている場合を示している。この場合、特許文献１においては０度と１８０度との積算が同一の座標にて重なるため、ＣＯＳ値、ＳＩＮ値ともに平均化されて「０」となり、正確な検出が出来ない。
また、図１９（ｄ）は、モデル１が０度で配置され、モデル２が１８０度で配置されている。この場合も基準点が同一であるため、図１９（ｃ）と同様な状態となり、モデル１及びモデル２の双方共に検出することができない可能性が高い。
【００３１】
一方、非特許文献２の物体認識方法は、相関法を用いるために、特徴点における法線ベクトルや接線を必要としないため、特許文献１及び非特許文献１における問題が発生することはない。
しかしながら、単純な相関法の場合、非特許文献１に記載されている計算量を低減する手法、及び特許文献１に記載されているメモリー容量を削減する方法が用いられていない。
すなわち、相関法においては、登録画像の全ての回転角θ毎に設けられた、基準点の２次元の候補座標に対して投票を行って行くためメモリー容量を多く必要とし、かつ相関値の計算において大量の演算処理を行う必要がある。
【００３２】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、画像認識に必要な計算量及びメモリー容量を低減し、かつ認識対象物体に対する照明方向や照明光が異なったとしても、この認識対象物体の検出処理を行うことが可能な画像認識装置、画像認識方法及び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】
【００３３】
本発明の物体認識装置は、登録画像より抽出した複数の第１の特徴点と、前記第１の特徴点から当該登録画像の基準点への変位ベクトルとからなる特徴点データが記憶される特徴点データ記憶部と、入力画像より第２の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記第２の特徴点毎に、当該第２の特徴点を回転中心として、前記第１の特徴点全ての前記変位ベクトルの各々を予め設定した単位角度にて順次回転させ、回転させた回転角毎において、前記第２の特徴点の座標と前記変位ベクトルとから基準点の候補である候補座標点を算出する候補座標点算出部と、前記候補座標点毎に、前記変位ベクトルの回転角に対応した余弦値と正弦値とによる投票値を個別に積算する候補座標点投票部と、余弦値と正弦値との積算値の自乗値を加算した数値が最大である候補座標点を、前記候補座標点のなかから検出して、検出された候補座標点を基準点の座標とし、当該座標点に対応する回転角を、前記登録画像に対する前記入力画像の回転角として検出する認識対象物体判定部とを有することを特徴とする。
本発明の物体認識方法は、登録画像データ生成部が、登録画像より抽出した複数の第１の特徴点と、前記第１の特徴点から当該登録画像の基準点への変位ベクトルとからなる特徴点データが記憶される特徴点データ記憶過程と、特徴点抽出部が、入力画像より第２の特徴点を抽出する特徴点抽出過程と、候補座標点算出部が、前記第２の特徴点毎に、当該第２の特徴点を回転中心として、前記第１の特徴点全ての前記変位ベクトルの各々を予め設定した単位角度にて順次回転させ、回転させた回転角毎において、前記第２の特徴点の座標と前記変位ベクトルとから基準点の候補である候補座標点を算出する候補座標点算出過程と、候補座標点投票部が前記候補座標点毎に、前記変位ベクトルの回転角に対応した余弦値と正弦値とによる投票値を個別に積算する候補座標点投票過程と、対象物体判定部が、余弦値と正弦値との積算値の自乗値を加算した数値が最大である候補座標点を、前記候補座標点のなかから検出して、検出された候補座標点を基準点の座標とし、当該座標点に対応する回転角を、前記登録画像に対する前記入力画像の回転角として検出する認識対象物体判定過程とを有することを特徴とする。
本発明のプログラムは、登録画像データ生成部が、登録画像より抽出した複数の第１の特徴点と、前記第１の特徴点から当該登録画像の基準点への変位ベクトルとからなる特徴点データが記憶される特徴点データ記憶処理と、特徴点抽出部が、入力画像より第２の特徴点を抽出する特徴点抽出処理と、候補座標点算出部が、前記第２の特徴点毎に、当該第２の特徴点を回転中心として、前記第１の特徴点全ての前記変位ベクトルの各々を予め設定した単位角度にて順次回転させ、回転させた回転角毎において、前記第２の特徴点の座標と前記変位ベクトルとから基準点の候補である候補座標点を算出する候補座標点算出処理と、候補座標点投票部が前記候補座標点毎に、前記変位ベクトルの回転角に対応した余弦値と正弦値とによる投票値を個別に積算する候補座標点投票処理と、対象物体判定部が、余弦値と正弦値との積算値の自乗値を加算した数値が最大である候補座標点を、前記候補座標点のなかから検出して、検出された候補座標点を基準点の座標とし、当該座標点に対応する回転角を、前記登録画像に対する前記入力画像の回転角として検出する認識対象物体判定処理とをコンピュータに実行させるプログラムである。
上述した構成により、本発明の物体認識装置によれば、変位ベクトルの角度を用いて物体の姿勢を検出するため、法線ベクトルなどを用いる従来に比較して、照明などの変化に対して頑健な物体検出を行うことができる。
また、本発明の物体認識装置によれば、登録画像の変位ベクトルの角度からの回転させた角度における余弦値及び正弦値の各々の積算を行うため、この余弦値及び正弦値から回転角度を求めることができるため、登録画像に対する入力画像の姿勢変位の角度を、回転角度として容易に求めることができる。
【００３４】
本発明の物体認識装置は、２次元座標系における前記変位ベクトルの単位ベクトルのｘ方向の成分と、ｙ方向の成分とを、登録画像における前記変位ベクトルの余弦値、正弦値として用い、投票値として用いる前記変位ベクトルの回転角に対応した余弦値と正弦値とを算出することを特徴とする。
本発明の物体認識装置によれば、変位ベクトルの角度を用いて物体の姿勢を検出するための投票値を算出するため、法線ベクトルなどを用いる従来に比較して、照明などの変化に対して頑健な物体検出を行うことができる。
【００３５】
本発明の物体認識装置は、前記候補座標点投票部が、前記登録画像における前記変位ベクトルの角度を第１の角度とし、当該変位ベクトルを単位角度づつ回転させる回転角を第２の角度とした場合、第１の角度と単位角度毎に増加する第２の角度とから前記変位ベクトルの回転させた際の余弦値及び正弦値の値を予め計算して記憶していることを特徴とする。
この構成により、本発明の物体認識装置によれば、変位ベクトルの長さを半径とする円上の候補座標点に順次投票値を積算する構成であり、予め記憶されている変位ベクトルの角度と単位回転角度とに対応する余弦値及び正弦値を投票値とするため、候補座標点に対して積算する投票値を計算する時間を短縮し、処理を高速化することができる。
【００３６】
本発明の物体認識装置は、前記候補座標点算出部が、前記変位ベクトルの長さを予め設定された倍率範囲で伸縮及び伸張し、最長の長さ及び最短の長さの範囲における候補座標点を座標点範囲とし、当該座標点範囲における前記登録画像における変位ベクトルの長さに対応する座標点を当該座標点範囲を代表とする候補点座標とし、当該座標点範囲における候補点座標値に対する全ての投票値を積算することを特徴とする。
この構成により、本発明の物体認識装置によれば、登録画像に対して入力画像がスケーリングされている場合においても、予め設定された倍率範囲の伸縮及び伸張であれば、容易に頑健な物体検出を行うことができ、かつスケーリングに対応したメモリを用意する必要がないため、投票用のメモリを削減することができる。
【００３７】
本発明の物体認識装置は、候補座標点投票部が、
乱数を発生させ、余弦値と正弦値の各々の絶対値と前記乱数とを比較し、当該乱数の方が大きいとき投票値を０と定義し、当該乱数の方が小さいとき、余弦値が正の場合に当該余弦値に対応する投票値を１と定義し、正弦値が正の場合に当該正弦値に対応する投票値を１と定義し、余弦値が負の場合に当該余弦値に対応する投票値を−１と定義し、正弦値が負の場合に当該正弦値に対応する投票値を−１と定義することを特徴とする。
この構成により、本発明の物体認識装置によれば、複数のパーソナルコンピュータを用いて分散処理を行う場合、投票値の積算を行っている間の中間投票結果を保持するためのメモリ量を低減し、各パーソナルコンピュータ間において投票結果を集計する際の通信量を削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】この発明の第１の実施形態による物体識別装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】登録画像から抽出する第１の特徴点から基準点Ｒの相対的な位置を示す変位ベクトルを説明する図である。
【図３】、第１の特徴点の変位ベクトルの単位ベクトルにおけるｘ方向単位成分及びｙ方向単位成分と変位ベクトルとを示す、特徴点データ記憶部２に記憶される第１の特徴点テーブルの構造を示す図である。
【図４】入力画像の第２の特徴点に第１の特徴点を重ねて、入力画像の基準点の候補である候補座標点を求め方を説明する図である。
【図５】第１の実施形態における認識対象物体の入力画像と登録画像との認識処理を動作例を説明するフローチャートである。
【図６】入力画像の第２の特徴点Ｐ１及びＰ２の各々の座標点に、登録画像の第１の特徴点を重ね、投票値を演算した結果を示す図である。
【図７】入力画像の登録画像に対するスケーリングを考慮した物体認識を行う処理を説明する図である。
【図８】第２の実施形態における認識対象物体の入力画像と登録画像との認識処理を動作例を説明するフローチャートである。
【図９】第３の実施形態における認識対象物体の入力画像と登録画像との認識処理を動作例を説明するフローチャートである。
【図１０】登録画像の第１の特徴点の抽出と、この第１の特徴点における特徴点データの抽出の動作を説明するフローチャートである。
【図１１】特徴点データの抽出を説明する概念図である。
【図１２】特徴点データが記憶されるテーブル構成を示す概念図である。
【図１３】非特許文献１の一般化ハフ変換を用いた画像認識処理の動作を示すフローチャートである。
【図１４】図１３における基準点の投票処理を説明する概念図である。
【図１５】非特許文献１の一般化ハフ変換における画像認識の際に必要となるメモリー容量を説明する概念図である。
【図１６】特許文献１における画像認識処理の動作を説明するフローチャートである。
【図１７】特許文献１におけるＣＯＳ値及びＳＩＮ値の積算処理を説明する概念図である。
【図１８】入力画像の大きさが異なった場合において、入力画像を撮像する画素の分解能が等しいために誤差が発生することを示す図である。
【図１９】認識対象物体の構成及び配置について説明する概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図１は、この発明の一実施形態による物体認識装置の構成例を示す概略ブロック図である。
この図において、本実施形態による物体認識装置は、登録画像データ生成部１、特徴点データ記憶部２及び物体認識部３とを有している。
登録画像データ生成部１は、登録画像より抽出した特徴点を第１の特徴点の配列として抽出し、登録画像の基準点（例えば、登録画像の重心）Ｏを設定し、第１特徴点から基準点への変位ベクトルを求め、変位ベクトルの大きさを求める。
図２は、本実施形態における登録画像から抽出する第１の特徴点から基準点Ｏの相対的な位置を示す変位ベクトルを説明する図である。上記基準点は、登録画像の２次元座標への配置位置を示す配置基準点である。また、基準点Ｏは、変換画像が配置された２次元座標上の任意の点で良く、例えば、変換画像の重心を基準点としても良い。
この図２には、例えば、特徴点Ｐ１から基準点Ｏへの変位ベクトルＲ１、特徴点Ｐ２から基準点Ｏへの変位ベクトルＲ２が示されている。変位ベクトルの角度θは、図２の変位ベクトルＲ１及びＲ２を例とするように、軸の正の向きから時計の針の回る方向と逆方向に形成される角度として設定される。
【００４０】
また、図１に戻り、登録画像データ生成部１は、変位ベクトルの単位ベクトルを求め、この単位ベクトルのｘ方向単位成分（２次元座標系において変位ベクトルのｘ軸に平行な方向の成分）及びｙ方向単位成分（２次元座標系において変位ベクトルのｙ軸に平行な方向の成分）を求める。
登録画像データ生成部１は、求めた変位ベクトル及び変位ベクトルの単位ベクトルにおけるｘ方向単位成分及びｙ方向単位成分を、第１の特徴点の識別情報である特徴点番号に対応させて、第１の特徴点毎に特徴点データ記憶部２に記憶させる。
図３は、第１の特徴点毎に、第１の特徴点の変位ベクトルの単位ベクトルにおけるｘ方向単位成分及びｙ方向単位成分と変位ベクトルとを示す、特徴点データ記憶部２に記憶される第１の特徴点テーブルの構造を示す図である。図３に示すように、特徴点毎に変位ベクトルの単位ベクトルにおけるｘ方向単位成分及びｙ方向単位成分と、変位ベクトルとが、特徴点番号に対応して、第１の特徴点テーブルとして記憶されている。
【００４１】
物体認識部３は、入力画像における認識対象物体より抽出した第２の特徴点を配列として求める。
また、物体認識部３は、第２の特徴点に変換画像の第１の特徴点を重ね合わせ、第１の特徴点からの変位ベクトルにより認識対象物体の基準点の候補座標点を求め、この候補座標点に対する投票結果により、認識対象物体と登録画像との相関を判定していく。
以下、上述した登録画像データ生成部１及び物体認識部３の構成を詳細に説明する。
【００４２】
登録画像データ生成部１は、登録画像取得部１１、特徴点抽出部１２、特徴点２値化部１３及び変位ベクトル抽出部１４を有している。この登録画像データ生成部１における登録画像取得部１１、特徴点抽出部１２、特徴点２値化部１３の動作は、特許文献１にて説明した図１０のフローチャートの動作と同様である。
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。
特徴点抽出部１２は、上記登録画像の第１の特徴点（ピクセル単位）を、非特許文献１における特徴抽出にて説明した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。
【００４３】
特徴点２値化部１３は、登録画像の第１の特徴点のピクセルと、第１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１３は、予め設定した階調度の閾値により、第１の特徴点のピクセルの階調度を「１」、第１の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、一般化ハフ変換法にて説明した２値化処理を行う閾値を用いる。
変位ベクトル抽出部１４は、第１の特徴点毎に、第１の特徴点から基準点への変位ベクトルを求める。また、変位ベクトル抽出部１４は、得られた変位ベクトルと、変位ベクトルの単位ベクトルにおけるｘ方向単位成分とｙ方向単位成分を第１の特徴点データとして、特徴点番号に対応した第１の特徴点テーブルとして特徴点データ記憶部２へ書き込んで記憶させる。
【００４４】
次に、物体認識部３は、入力画像取得部３１、特徴点抽出部３２、特徴点２値化部３３、候補座標点演算部３４、候補座標点投票部３５、認識対象物体判定部３６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の第２の特徴点（ピクセル単位）の座標値を、上記特徴点抽出部１２と同様の手法を用いて抽出する。
【００４５】
特徴点２値化部３３は、認識対象物体の第２の特徴点のピクセルと、第２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、第２の特徴点のピクセルの階調度を「１」、第２の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、特徴点２値化部１３と同様の数値を用いる。
【００４６】
候補座標点演算部３４は、第２の特徴点の座標値と、第１の特徴点の座標値とを重ならせ、第２の特徴点を中心として、登録画像の変位ベクトルを角度θから回転角φ分回転させた際の、変位ベクトルＲが示す基準点の候補座標である候補座標点のｘ座標値Ｘｐｏｓを、以下の（７）式により求める。
Ｘｐｏｓ＝Ｒｃｏｓ（φ）＋Ｘ                        …（７）
この（７）式で、Ｒは変位ベクトルの長さであり、角度φは回転中心を第２の特徴点として、登録画像の変位ベクトルを角度θから回転させる回転角の角度であり、Ｘは第２の特徴点のｘ座標値である。
また、候補座標点演算部３４は、、第２の特徴点の座標値と、第１の特徴点の座標値とを重ならせ、第２の特徴点を中心として、登録画像の変位ベクトルを角度θから回転角φ分回転させた際の、変位ベクトルＲが示す基準点の候補座標である候補座標点のｙ座標値Ｙｐｏｓを、以下の（８）式により求める。
Ｙｐｏｓ＝Ｒｓｉｎ（φ）＋Ｙ                        …（８）
この（８）式で、Ｒは変位ベクトルの長さであり、角度φは回転中心を第２の特徴点として登録画像の変位ベクトルの角度θの位置から回転させる回転角の角度であり、Ｙは第２の特徴点のｙ座標値である。
【００４７】
図４は、入力画像の第２の特徴点に第１の特徴点を重ねて、上述した（７）式及び（８）式から候補座標点を求めることを示す図である。この図において、
第２の特徴点がＰ１が第１の特徴点Ｐ１である場合、候補座標点演算部３４は、半径Ｒ（変位ベクトルＲ）の円Ｃ上に配列される候補座標点を、単位角度ずつ回転させた際の回転角φ毎に、（７）式及び（８）式により計算する。
例えば、第２の特徴点Ｐ１が第１の特徴点１である場合、円Ｃ１１上に配列される候補演算点が求められる。一方、第２の特徴点Ｐ１が第１の特徴点２である場合、円Ｃ１２上に配列される候補演算点が求められる。入力画像の第２の特徴点Ｐ１が登録画像の第１の特徴点１であるとき、変位ベクトルの角度θはθ１であり、入力画像の第２の特徴点Ｐ１が登録画像の第１の特徴点２であるとき、変位ベクトルの角度θはθである。
同様に、第２の特徴点Ｐ２が第１の特徴点１である場合、円Ｃ２１上に配列される候補演算点が求められる。一方、第２の特徴点Ｐ２が第１の特徴点２である場合、円Ｃ２２上に配列される候補演算点が求められる。
例えば、回転角φを変化させる単位角度を１度とした場合、０度から３５９度までの角度φによる候補座標点が上述した円上に計算される。
【００４８】
また、変位ベクトルの角度θを求め、この角度θを基準値として変換画像の回転角φを単位角度毎に回転させた場合、例えば単位角度を１度とした場合φが０から３５９までのｃｏｓ値を、予め候補座標点演算部３４内部の記憶部に設定しておくことより、候補座標点演算部３４は、各角度φにおけるＸ座標値Ｘｐｏｓを（７）式から容易に算出できることになる。同様に、単位角度を１度とした場合φが０から３５９までのｓｉｎ値を、予め候補座標点演算部３４内部の記憶部に設定しておくことにり、各角度φにおけるＹ座標値Ｙｐｏｓを（８）式により容易に算出できることになる。
【００４９】
図１に戻り、候補座標点投票部３５は、図１７のｃｏｓ面及びｓｉｎ面における候補座標点の座標位置に投票する投票値の計算を以下の（９）式及び（１０）式により行う。
Ｃｏｓ＝ｃｏｓ（θ−φ）＝Ｕｘ・ｃｏｓ（φ）＋Ｕｙ・ｓｉｎ（φ）  …（９）
Ｓｉｎ＝ｓｉｎ（θ−φ）＝Ｕｙ・ｃｏｓ（φ）−Ｕｘ・ｓｉｎ（φ）  …（１０）
ここで、図３の第１の特徴点テーブルに記載されているように、各第１の特徴点の変位ベクトルの単位ベクトルにおけるｘ方向単位成分とｙ方向単位成分とにより、Ｕｘ＝ｓｉｎ（θ）とされ、Ｕｙ＝ｃｏｓ（θ）とされる。また、投票値は浮動小数点あるいは固定小数点の形式の数値データとして求められる。
本実施形態においては、候補座標点投票部３５は、（９）式により計算した投票値である余弦値Ｃｏｓと、（１０）式により計算した投票値である正弦値Ｓｉｎとの各々を、各々Ｃｏｓ面及びＳｉｎ面それぞれにおける候補座標点演算部３４が計算した候補座標点に積算する。すなわち、候補座標点投票部３５は、Ｃｏｓ面及びＳｉｎ面における各々の座標点に対応した記憶テーブルにおいて、候補座標点と同様の座標値を有する座標点に対応する部分に投票値を積算する。
【００５０】
認識対象物体判定部３６は、上述したＣｏｓ面及びＳｉｎ面における同一の座標値の候補座標点となっている座標点を順次選択し、Ｃｏｓ面の候補座標点において積算された投票値の自乗値と、Ｓｉｎ面の候補座標点において積算された投票値の自乗値とを求め、それぞれの自乗値を加算する。
また、認識対象物体判定部３６は、予め設定したピーク値を超える候補座標点を、入力画像の基準点として検出する。
また、認識対象物体判定部３６は、ピーク位置の積算された余弦値Cｏｓと正弦値Sｉｎとを用いて、入力画像の登録画像に対する回転角φを、以下の（１１）式により求める。
φ＝ｔａｎ−１（Ｓｉｎ／Ｃｏｓ）                      …（１１）
上述した処理により、入力画像の基準点の座標と、入力画像の登録画像に対する回転角を求めることができる。
【００５１】
また、物体認識部３に接続されている詳細検出部３７は、認識対象物体の位置を詳細に知る必要がある場合、上記認識対象物体判定部３６が抽出した基準点及び回転角θを、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３７を設ける必要はない。
【００５２】
次に、本実施形態における認識対象物体の入力画像と登録画像との認識処理を図５を用いて説明する。この図５は、上記認識処理の動作例を説明するフローチャートである。
入力画像取得部３１は、図示しない撮像装置から入力画像を入力し、例えばピクセルで表現された画像データとして特徴点抽出部３２及び候補座標点演算部３４へ出力する（ステップＳ５１）。
入力画像が入力されると、特徴点抽出部３２は、入力画像における認識対象物体の第２の特徴点を抽出し、抽出した入力画像を特徴点２値化部３３へ出力する（ステップＳ５２）。
次に、特徴点２値化部３３は、入力される入力画像の各ピクセルに対し、第２の特徴点のピクセルと、それ以外のピクセルとの階調度の２値化を行い、内部の記憶部に記憶する（ステップＳ５３）。ここで行う２値化については従来例の図１３のフローチャートにて説明した処理と同様である。
【００５３】
そして、候補座標点投票部３５は、Ｃｏｓ平面及びＳｉｎ平面の各々における各座標点に対応する記憶テーブルを初期化、すなわち各座標点の座標値における積算値を「０」とする（ステップＳ５４）。
次に、候補座標点演算部３４は、入力画像の全てのピクセルの２値化データに対して、第２の特徴点における評価値としての投票処理を行ったか否かの判定を行い（ステップＳ５５）、入力画像の全てのピクセルの２値化データに対し、第２の特徴点における投票を行った場合に認識処理を終了し、一方、特徴点における投票を行なっていないピクセルが存在する場合、処理をステップＳ５６へ進める。
ここで、特徴点における評価値の算出を行っていないピクセルの検出は、たとえば、ｙ軸の軸座標を固定してｘ軸の軸座標に対応したピクセルを順番に処理し、固定したｙ軸の軸座標に対応するｘ軸の軸座標における処理が終了すると、ｙ軸の軸座標を一つ変化させて、ｘ軸の軸座標に対応したピクセルを順番に処理するようにする。これにより、ｘ軸及びｙ軸におけるピクセルの数により、上述したｘ軸の軸座標とｙ軸の軸座標との組合せのループを組むことにより、終了時点を検出することができる。
【００５４】
次に、候補座標点演算部３４は、特徴点２値化部３３から未処理のピクセルの２値化データを読みだし（ステップＳ５６）、読みだした２値化データが予め設定した閾値を超え、このピクセルが第２の特徴点であるか否かの判定を行う（ステップＳ５７）。
このとき、候補座標点演算部３４は、読みだしたピクセルが第２の特徴点である場合、処理をステップＳ５８へ進め、このピクセルが第２の特徴点でない場合、処理をステップＳ５５へ進める。
ピクセルが第２の特徴点である場合、候補座標点演算部３４は、入力画像の第２の特徴点の座標おいて、登録画像の全ての第１の特徴点の候補座標点の算出及びこの算出した候補座標点での投票値の積算の処理を行ったか否かの判定を行い（ステップＳ５８）、処理が行われていない第１の特徴点が残っていない場合、処理をステップＳ５５へ進め、処理が行われていない第１の特徴点が残っている場合、残っている座標点に対応した変位ベクトルを特徴点データ記憶部２から読み出し、回転角φを「０」に初期化して処理をステップＳ５９へ進める。
【００５５】
次に、候補座標点演算部３４は、上記変位ベクトルを単位角度（例えば、１度）ずつ回転させ、０から３６０度（処理としては、単位角度が１度の場合、０度から３５９度までの１度刻みの回転角φ）まで回転角φが変化したことにより、変位ベクトルの長さを半径とする円上における候補座標点の全てを生成したか否かの判定を行い（ステップＳ５９）、単位角度毎に０から３６０度までの全ての回転角φに対し、その第１の特徴点における変位ベクトルを回転させた場合、処理をステップＳ５８へ進め、一方、回転角φが０から３６０まで変化しておらず完全に変位ベクトルが回転していない場合、変位ベクトルの回転角を単位角度分だけ回転させ、処理をステップＳ６０へ進める。
【００５６】
候補座標点投票部３５は、モデルデータである登録画像の第１の特徴点における変位ベクトルの単位ベクトルと、回転角度φとから、投票値である余弦値Ｃｏｓと正弦値Ｓｉｎとを、（９）式及び（１０）式の各々から算出する（ステップＳ６０）。
図６は、入力画像の第２の特徴点Ｐ１及びＰ２の各々の座標点に、登録画像の第１の特徴点を重ね、投票値を演算した結果を示す図である。図６（ａ）がｃｏｓ面に対する投票値である余弦値Ｃｏｓの計算結果を示し、図６（ｂ）がＳｉｎ面に対する投票値である正弦値Ｓｉｎの計算結果を示している。
例えば、図６（ａ）のＣｏｓ面の候補座標点に対する投票処理において、候補座標点投票部３５は、第２の特徴点Ｐ１が第１の特徴点１である場合、点Ａ方向に変位ベクトルの単位ベクトルが向いているため、点Ａにおいてφが０度であるため変位ベクトルの単位ベクトルにおけるｘ方向単位成分Ｕｘもｃｏｓ（φ）も「１」であり、（９）式から投票値を「１」として算出する。一方、候補座標点投票部３５は、点Ｂにおいてφが９０度の場合、変位ベクトルの単位ベクトルにおけるｙ方向単位成分Ｕｙが０であり、ｓｉｎ（φ）が１であるため、投票値として「０」を算出。
【００５７】
また、例えば、図６（ａ）のＣｏｓ面における候補座標点に対する投票処理において、候補座標点投票部３５は、第２の特徴点Ｐ１が第１の特徴点２である場合、点Ａ’方向に変位ベクトルの単位ベクトルが向いているため、点Ａ’においてφが０度であるため単位ベクトルにおけるｘ方向単位成分Ｕｘもｃｏｓ（φ）も「１」であり、投票値を「１」として算出する。一方、候補座標点投票部３５は、点Ｂ’においてφが９０度の場合、単位ベクトルにおけるｙ方向単位成分Ｕｙが０であり、ｓｉｎ（φ）が１であるため、投票値として「０」を算出する。
図６（ｂ）のＳｉｎ面における候補座標点に対する投票処理の場合も、上述した図６（ａ）のｃｏｓ面における候補座標点に対する投票処理と同様に、候補座標点投票部３５は、（１０）式のから投票値を算出する
【００５８】
次に、候補座標点演算部３４は、モデルデータである登録画像の第１の特徴点における変位ベクトルと、回転角度φとから、候補座標点演算部３４が求めた余弦値Ｃｏｓと正弦値Ｓｉｎとを投票するＣｏｓ面及びＳｉｎ面における候補座標点の座標値を、（７）式及び（８）式の各々から算出する（ステップＳ６０）。
例えば、候補座標点演算部３４は、入力画像の第２の特徴点Ｐ１が特徴点１である場合、第１の特徴点１における変位ベクトルＲ１と、回転角φとにより、（７）式及び（８）式により、Ｃｏｓ面及びＳｉｎ面の各々における候補座標点として、回転角φが０度の場合に、変位ベクトルの角度（θ１−０＝θ）として点Ａの座標点を候補座標点として求め、回転角φが９０度の場合に、変位ベクトルの角度（θ１−９０）として点Ｂの座標点を候補座標点として求める。
また、候補座標点演算部３４は、入力画像の第２の特徴点Ｐ１が特徴点２である場合、第１の特徴点２における変位ベクトルＲ２と、回転角φとにより、（７）式及び（８）式により、Ｃｏｓ面及びＳｉｎ面の各々における候補座標点として、回転角φが０度の場合に、変位ベクトルの角度（θ２−０＝θ）として点Ａ’の座標点を候補座標点として求め、回転角φが９０度の場合に、変位ベクトルの角度（θ２−９０）として点Ｂ’の座標点を候補座標点として求める。
【００５９】
例えば、候補座標点演算部３４は、入力画像の第２の特徴点Ｐ２が特徴点２である場合、第１の特徴点２における変位ベクトルＲ２と、回転角φとにより、（７）式及び（８）式により、Ｃｏｓ面及びＳｉｎ面の各々における候補座標点として、回転角φが０度の場合に、変位ベクトルの角度（θ２−０＝θ）として点Ａの座標点を候補座標点として求める。
また、候補座標点演算部３４は、入力画像の第２の特徴点Ｐ２が特徴点１である場合、第１の特徴点１における変位ベクトルＲ１と、回転角φとにより、（７）式及び（８）式により、Ｃｏｓ面及びＳｉｎ面の各々における候補座標点として、回転角φが９０度の場合に、変位ベクトルの角度（θ１−９０）点Ｄの座標点を候補座標点として求める。
【００６０】
候補座標点投票部３５は、候補座標点演算部３４が求めたＣｏｓ面の候補座標点に対応した、記憶テーブルの座標値に対し、投票値である余弦値を積算する。
また、候補座標点投票部３５は、候補座標点演算部３４が求めたＳｉｎ面の候補座標点に対応した、記憶テーブルの座標値に対し、投票値である正弦値を積算する（ステップＳ６１）。
【００６１】
上述した第１の実施形態の物体認識装置によれば、変位ベクトルの角度を用いて物体の姿勢を検出するため、法線ベクトルなどを用いる従来に比較して、照明などの変化に対して頑健な物体検出を行うことができる。
また、本発明の物体認識装置によれば、入力画像が登録画像の姿勢に対して回転した状態にあっても、登録画像の変位ベクトルの角度からの回転させた角度における余弦値及び正弦値の各々の積算を、第２の特徴点を中心として変位ベクトルを回転させ、回転角度毎に候補座標点の算出を行い、算出された候補座標点に対し、この候補座標点を算出した際の回転角度毎の余弦値及び正弦値を求め、対応する候補座標点に積算しているため、回転角度を正接により容易に求めることが可能であり、登録画像に対する入力画像の姿勢変位の角度を、回転角度として容易に求めることができる。
【００６２】
＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態による物体認識装置を説明する。第２の実施形態による物体識別装置は、第１の実施形態と同様の構成であり、同様の物体認識処理を行う。以下、第１の実施形態と異なる処理の点のみを説明する。  
第２の実施形態による物体認識装置が第１の実施形態と異なる点は、入力画像の登録画像に対するスケーリングを考慮した認識を行うことにある。これにより、第２の実施形態の物体認識装置は、入力画像が登録画像に対して拡大あるいは縮小されている場合にも、検出を可能とする。
【００６３】
図７は、入力画像の登録画像に対するスケーリングを考慮した物体認識を行う処理を説明する図である。
図７（ａ）は、候補座標点が第１の特徴テーブルに記載されている変位ベクトルの長さＲ１を９０％以上１００％未満の縮小領域、１００％から１１０％の範囲の拡大領域において変化させる。そして、候補座標点演算部３４は、予め第１の特徴点テーブルに記憶された変位ベクトルの角度θから回転角度φを単位角度変化させる毎に、変化結果の変位ベクトル方向に縮小領域及び拡大領域で得られる座標点を候補座標点とする。ここで、図７（ａ）においては、第２の特徴点Ｐ１を中心とした所定の幅を有する環状の領域が２つ記載されているが、内側の環状の領域が変位ベクトルの長さＲを９０％から１００％とした縮小領域の候補座標点の集合、また外側の環状の領域が変位ベクトルの長さＲを１００％から１１０％とした拡大領域の候補座標点の集合である。
【００６４】
また、候補座標点投票部３５は、回転角度φの単位角度変化毎に計算する投票値である余弦値Ｃｏｓ及び正弦値Ｓｉｎを、候補座標点演算部３４が求めた縮小領域及び拡大領域で得られる候補座標点全てに積算処理を行う。
図７（ｂ）は、入力画像が登録画像の９５％の大きさに縮小されて入力された際に、図７（ａ）と同様に、候補座標点の位置として、第１の特徴テーブルに記載されている変位ベクトルの長さＲ１を９０％以上１００％未満の縮小領域、１００％から１１０％の範囲の拡大領域において、候補座標点演算部３４が算出した結果を示す図である。ここで、図７（ｂ）においては、第２の特徴点Ｐ１を中心とした所定の幅を有する環状の領域が２つ記載されているが、内側の環状の領域が変位ベクトルの長さＲを９０％から１００％とした縮小領域の候補座標点の集合、また外側の環状の領域が変位ベクトルの長さＲを１００％から１１０％とした拡大領域の候補座標点の集合である。図７（ｂ）においては、変位ベクトルの長さＲは第１の特徴テーブルに記載されている変位ベクトルのものをそのまま用い、図７（ａ）と同様な拡大領域及び縮小領域の計算をし、一方入力画像が９５％に縮小されているため、拡大領域と縮小領域とがオーバーラップする領域が発生する。
【００６５】
次に、本第２の実施形態における認識対象物体の入力画像と登録画像との認識処理を図８を用いて説明する。この図８は、上記認識処理の動作例を説明するフローチャートである。
入力画像取得部３１は、図示しない撮像装置から入力画像を入力し、例えばピクセルで表現された画像データとして特徴点抽出部３２及び候補座標点演算部３４へ出力する。
入力画像が入力されると、特徴点抽出部３２は、入力画像における認識対象物体の第２の特徴点を抽出し、抽出した入力画像を特徴点２値化部３３へ出力する。
次に、特徴点２値化部３３は、入力される入力画像の各ピクセルに対し、第２の特徴点のピクセルと、それ以外のピクセルとの階調度の２値化を行い、内部の記憶部に記憶する（ステップＳ７１）。ここで行う２値化については従来例の図１３のフローチャートにて説明した処理と同様である。
【００６６】
そして、候補座標点投票部３５は、Ｃｏｓ平面及びＳｉｎ平面の各々における各座標点に対応する記憶テーブルを初期化、すなわち各座標点の座標値における積算値を「０」とする（ステップＳ７２）。
次に、候補座標点演算部３４は、入力画像の全てのピクセルの２値化データに対して、第２の特徴点における評価値（投票値）としての投票処理を行ったか否かの判定を行い（ステップＳ７３）、入力画像の全てのピクセルの２値化データに対し、第２の特徴点における投票を行った場合に認識処理を終了し、一方、特徴点における投票を行なっていないピクセルが存在する場合、処理をステップＳ７４へ進める。
ここで、特徴点における評価値の算出を行っていないピクセルの検出は、第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。
【００６７】
次に、候補座標点演算部３４は、特徴点２値化部３３から未処理のピクセルの２値化データを読みだし（ステップＳ７４）、読みだした２値化データが予め設定した閾値を超え、このピクセルが第２の特徴点であるか否かの判定を行う（ステップＳ７５）。
このとき、候補座標点演算部３４は、読みだしたピクセルが第２の特徴点である場合、処理をステップＳ７６へ進め、このピクセルが第２の特徴点でない場合、処理をステップＳ７３へ進める。
ピクセルが第２の特徴点である場合、候補座標点演算部３４は、入力画像の第２の特徴点の座標おいて、登録画像の全ての第１の特徴点の候補座標点の算出及び投票値の積算の処理を行ったか否かの判定を行い（ステップＳ７６）、処理が行われていない第１の特徴点が残っていない場合、処理をステップＳ７３へ進め、処理が行われていない第１の特徴点が残っている場合、残っている座標点に対応した変位ベクトルを特徴点データ記憶部２から読み出し、回転角φを「０」に初期化して処理をステップＳ７７へ進める。
【００６８】
次に、候補座標点演算部３４は、上記変位ベクトルを単位角度（例えば、１度）ずつ回転させ、０から３６０度まで回転角φが変化したことにより、変位ベクトルの長さＲを半径とする円上における候補座標点の全てを生成したか否かの判定を行い（ステップＳ７７）、単位角度毎に０から３６０度までの全ての回転角φに対し、その第１の特徴点における変位ベクトルを回転させた場合、処理をステップＳ７６へ進め、一方、回転角φが０から３６０まで変化しておらず完全に変位ベクトルが回転していない場合、変位ベクトルの回転角を単位角度分だけ回転させ、処理をステップＳ７８へ進める。
【００６９】
候補座標点投票部３５は、モデルデータである登録画像の第１の特徴点における変位ベクトルの単位ベクトルと、回転角度φとから、投票値である余弦値Ｃｏｓと正弦値Ｓｉｎとを、（９）式及び（１０）式の各々から算出する（ステップＳ７８）。
このステップＳ７８における投票値の算出については、第１の実施形態と同様であり、図６（ａ）及び図６（ｂ）にて説明した候補座標点演算部３４による投票値の計算と同様の処理が行われる。
【００７０】
次に、候補座標点演算部３４は、候補座標値を計算する際、変位ベクトルの長さＲを所定のスケーリング範囲で測定したか否かの判定を行う（ステップＳ７９）。
このとき、候補座標点演算部３４は、スケーリング範囲内における後述する係数αの数値において、係数の範囲を超えたか否かを判定し、範囲すべての係数を変位ベクトルの長さＲに乗じて候補点座標を計算した場合、係数αを初期値に戻して処理をステップＳ７７へ進め、一方、範囲すべての係数を変位ベクトルの長さＲに乗じて候補点座標を計算していない場合、係数αを予め設定した数値分増加させて、処理をステップＳ８０へ進める。
【００７１】
例えば、入力画像が登録画像の大きさに対して、候補座標点演算部３４は、スケーリング範囲として、＋／−１０％、すなわち０．９Ｒから１．１Ｒまでの変位ベクトルの長さと、回転角φと、第２の特徴点の座標値とから、（７）式及び（８）式を用いて求めた座標点を、候補座標点とする。このとき、係数αの範囲が０．９≦α≦１．１と設定されている場合、係数αの初期値を０．９とし、係数αが１．１を超えたか否かにより、係数の範囲を超えたか否かを判定を行う。
このとき、スケーリング範囲の係数α（０．９≦α≦１．１）として、変位ベクトルの長さＲに乗算する係数αを、０．０５刻みで変化させた場合、候補座標点として回転角φにおける変位ベクトルの方向に、０．９Ｒから１．１Ｒまでの範囲で、０．０５Ｒ刻みで２０個の候補座標点が生成されることになる。
【００７２】
次に、候補座標点演算部３４は、モデルデータである登録画像の第１の特徴点における変位ベクトルと、回転角度φとから、候補座標点演算部３４が求めた余弦値Ｃｏｓと正弦値Ｓｉｎとを投票するｃｏｓ面及びｓｉｎ面の座標値を、（７）式及び（８）式の各々から算出する（ステップＳ８０）。このとき、候補座標点演算部３４は、変位ベクトルの長さＲにはステップＳ７９において係数αが乗算されたα・Ｒを用いて、候補点座標の座標値の計算を行う。
【００７３】
候補座標点投票部３５は、候補座標点演算部３４が求めたＣｏｓ面の候補座標点に対応した、記憶テーブルの座標値に対し、投票値である余弦値を積算する。
また、候補座標点投票部３５は、候補座標点演算部３４が求めた全てのＳｉｎ面の候補座標点に対応した、記憶テーブルの座標値に対し、投票値である正弦値を積算する（ステップＳ８１）。
このとき、Ｃｏｓ面及びＳｉｎ面全てにおいて、候補座標点投票部３５は、候補座標点演算部３４が求めた係数αの範囲内で、係数αを予め設定した刻みにて順次増加させた変位ベクトルの長さＲの各々により、（７）式及び（９）式を用いて求めた全ての候補座標点に対して積算する。
【００７４】
上述した構成により、本実施形態の物体認識装置によれば、すでに説明した第１の実施形態の効果に加え、登録画像に対して入力画像がスケーリングされている場合においても、予め設定された倍率範囲の伸縮及び伸張であれば、容易に頑健な物体検出を行うことができ、かつスケーリングに対応したメモリを用意する必要がないため、投票用のメモリを削減することができる。
【００７５】
＜第３の実施形態＞
次に、本発明の第３の実施形態による物体認識装置を説明する。第３の実施形態による物体識別装置は、第１の実施形態と同様の構成であり、同様の物体認識処理を行う。以下、第１の実施形態と異なる処理の点のみを説明する。  
第３の実施形態が第１の実施形態と異なる点は、候補座標点投票部３５が、変位ベクトルの単位ベクトルと、回転角度φとを用いて（９）式及び（１０）式から求めた余弦値Ｃｏｓと正弦値Ｓｉｎとの各々を、それぞれＣｏｓ面、Ｓｉｎ面に投票するのではなく、以下の（１１）式及び（１２）式から得られた結果を投票値とする。
ｉｆ（Ｒｎｄ（）＞Ａｂｓ（Ｃｏｓ））ｔｈｅｎ Ｃ＝０ ｅｌｓＣ＝Ｓｉｇｎ（Ｃｏｓ）                                                      …（１１）
ｉｆ（Ｒｎｄ（）＞Ａｂｓ（Ｓｉｎ））ｔｈｅｎ Ｓ＝０ ｅｌｓＳ＝Ｓｉｇｎ（Ｓｉｎ）                                                      …（１２）
【００７６】
（１１）式及び（１２）式におけるＲｎｄ（）は、０から１までの乱数を発生する関数である。また、Ａｂｓ（Ｘ）はＸの絶対値を算出する関数である。Ｓｉｇｎ（Ｙ）はＹの符号値を求める関数であり、Ｙが正の数値であれば１、Ｙが０であれば０、Ｙが負であれば−１を返す。
このため、候補座標点投票部３５は、（１１）式を用い、関数Ｒｎｄ（）の発生した乱数が余弦値Ｃｏｓより大きい場合、投票値Ｃを０として出力し、関数Ｒｎｄ（）の発生した乱数が余弦値Ｃｏｓより小さい場合、関数Ｓｉｇｎ（Ｃｏｓ）が求める余弦値Ｃｏｓの符号値を投票値Ｃとして出力する。
同様に、候補座標点投票部３５は、（１２）式を用い、関数Ｒｎｄ（）の発生した乱数が正弦値Ｓｉｎより大きい場合、投票値Ｓを０として出力し、関数Ｒｎｄ（）の発生した乱数が正弦値Ｓｉｎより小さい場合、関数Ｓｉｇｎ（Ｓｉｎ）が求める正弦値Ｓｉｎの符号値を投票値Ｓとして出力する。
このとき、入力画像の基準点となる候補点座標には多数の同一の角度の余弦値、あるいは正弦値の投票が集中し、確率的な投票を行ったとしても最終的な積算値は第１及び第２の実施形態において求めた余弦値Ｃｏｓ及び正弦値Ｓｉｎに漸近することとなる。一方、入力画像の基準点以外の候補座標点においては、原理的にはランダムな角度の余弦値及び正弦値が積算されることになり、最終的に「０」に漸近することになる。
【００７７】
すなわち、第１の実施形態における浮動小数点あるいは固定小数点ではなく、投票値を確率から得られる数値としたものである。投票値としては、余弦値Ｃｏｓ及び正弦値Ｓｉｎの符号値により求められる＋１、０、−１の種類が用いられる。すでに述べたように、乱数と比較して大きいか否かにより、投票値が積算されるかあるいは積算されなかが決定される。
この＋１、０、−１の種類による投票により、投票の中間メモリ値を削減することが可能となり、投票処理を複数のパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ）により分散して行う場合、それぞれのＰＣが処理するデータ量を少なくすることができる。したがって、各ＰＣにおける投票の中間値を小さくすることができ、いずれかのＰＣにおいて集計を行う際、送受信するデータ容量を低下させるため、物体認識の処理を高速化させることができる。
【００７８】
次に、本第３の実施形態における認識対象物体の入力画像と登録画像との認識処理を図９を用いて説明する。この図９は、上記認識処理の動作例を説明するフローチャートである。
この図９において、ステップＳ９１からステップＳ９８までの各々は、第２の実施形態における図８のフローチャートにおけるステップＳ７１からステップＳ７８までのそれぞれと同様のため、説明を省略する。
ステップＳ９８において余弦値Ｃｏｓ及び正弦値Ｓｉｎを求めた後、候補座標点投票部３５は、算出した余弦値Ｃｏｓから（１１）式を用い、投票値Ｃを求め、同様に、算出した正弦値Ｓｉｎから（１２）式を用い、投票値Ｓを求める（ステップＳ９９）。
【００７９】
次に、候補座標点演算部３４は、モデルデータである登録画像の第１の特徴点における変位ベクトルと、回転角度φとから、候補座標点演算部３４が求めた余弦値Ｃｏｓと正弦値Ｓｉｎとを投票するＣｏｓ面及びＳｉｎ面における候補座標点の座標値を、（７）式及び（８）式の各々から算出する（ステップＳ１００）。
候補座標点投票部３５は、候補座標点演算部３４が求めたＣｏｓ面の候補座標点に対応した、記憶テーブルの座標値に対し、投票値である余弦値を積算する。
また、候補座標点投票部３５は、候補座標点演算部３４が求めた全てのＳｉｎ面の候補座標点に対応した、記憶テーブルの座標値に対し、投票値である正弦値を積算する（ステップＳ１０１）。
【００８０】
上述した構成により、本実施形態の物体認識装置によれば、第１の実施形態の効果に加え、複数のパーソナルコンピュータを用いて分散処理を行う場合、投票値の積算を行っている間の中間投票結果を保持するためのメモリ量を低減し、各パーソナルコンピュータ間において投票結果を集計する際の通信量を削減することができる。
【００８１】
＜第４の実施形態＞
次に、本発明の第４の実施形態による物体認識装置を説明する。第４の実施形態による物体識別装置は、第２の実施形態と同様の構成であり、同様の物体認識処理を行う。以下、第２の実施形態と異なる処理の点のみを説明する。  
第４の実施形態は、図８のフローチャートにおいて、ステップＳ７８において求めた余弦値Ｃｏｓと正弦値Ｓｉｎとをそのまま投票するのではなく、第３の実施形態と同様に、投票値Ｃと投票値Ｓとの各々を、（１１）式、（１２）式により求めて、候補座標点に投票する。
【００８２】
したがって、候補座標点演算部３４は、入力画像の登録画像に対するスケーリングを考慮し、変位ベクトルＲに対して予め設定した範囲内において、刻み幅分増加させた係数αを順次乗算し、変位ベクトルの角度θに回転角φを加算した角度の変位ベクトル方向に、複数の候補座標点を求める。
そして、候補座標点投票部３５は、候補座標点演算部３４が求めたｃｏｓ面の候補座標点に対応した、記憶テーブルの座標値に対し、投票値である余弦値を積算する。
また、候補座標点投票部３５は、候補座標点演算部３４が求めた全てのｓｉｎ面の候補座標点に対応した、記憶テーブルの座標値に対し、投票値である正弦値を積算する。
このとき、Ｃｏｓ面及びＳｉｎ面全てにおいて、候補座標点投票部３５は、候補座標点演算部３４が求めた係数αの範囲内で、係数αを予め設定した刻みにて順次増加させた変位ベクトルの長さＲの各々により、（７）式及び（９）式を用いて求めた全ての候補座標点に対して積算する。
【００８３】
また、図１における物体認識装置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物体認識の処理を行ってもよい。なお、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。
【００８４】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【００８５】
以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００８６】
１…登録画像データ生成部  ２…特徴点データ記憶部  ３…物体認識部  １１…登録画像取得部  １２…特徴点抽出部  １３…特徴点２値化部  ３１…入力画像取得部  ３２…特徴点抽出部  ３３…特徴点２値化部  ３４…候補座標点演算部  ３５…候補座標点投票部  ３６…認識対象物体判定部
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図７】
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