(57)【要約】【課題】文字を表示している認識対象の認識精度を向上させることが可能となる登録システム、及び登録プログラムを提供すること。【解決手段】  センター装置２は、認識対象を対象画像から特定する特定部２３１と、特定部２３１が特定した認識対象から代表文字を抽出する抽出部２３２と、抽出部２３２が抽出した代表文字と対象画像とを相互に関連付けて登録する登録部２３３と、を備え、抽出部２３２は、特定部２３１が特定した認識対象に含まれる文字の大きさに基づいて、代表文字を抽出する。また、登録プログラムは、コンピュータを、認識対象を対象画像から特定する特定手段と、特定手段が特定した認識対象から代表文字を抽出する抽出手段と、抽出手段が抽出した代表文字と対象画像とを相互に関連付けて登録する登録手段と、として機能させる。【選択図】図１
2019061327.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象を対象画像から特定する特定手段と、
前記特定手段が特定した前記認識対象から代表文字を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出した前記代表文字と前記対象画像とを相互に関連付けて登録する登録手段と、
を備える登録システム。
【請求項２】
前記抽出手段は、前記特定手段が特定した前記認識対象に含まれる文字の大きさに基づいて、前記代表文字を抽出する、
請求項１に記載の登録システム。
【請求項３】
コンピュータを、
認識対象を対象画像から特定する特定手段と、
前記特定手段が特定した前記認識対象から代表文字を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出した前記代表文字と前記対象画像とを相互に関連付けて登録する登録手段と、
として機能させる登録プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、登録システム、及び登録プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の前方を撮影するカメラにて撮影した画像から車両の前方の認識対象物を認識する技術が提案されていた。具体的には、認識対象物のテンプレートを予め用意しておき、このテンプレートを画像に当てはめることにより認識対象物を認識する技術（例えば、特許文献１参照）や、認識対象物の画像中の色（例えば、色彩、再度、明度）に着目して認識対象物を認識する技術（例えば、特許文献２参照）が提案されていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−４２５６号公報
【特許文献２】特開２０１２−１４１９２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、車両のカメラにて撮影する対象としては、少なくとも文字が表示されている看板や標識等も考えられるが、特許文献１又は特許文献２の技術を用いてこれらの看板や標識等を認識しようとしても、正しく認識することができなくなる可能性があった。すなわち、例えば、看板や標識等は、様々な文字が表示されているものが日々製造されて新たに設置されているので、特許文献１の技術のようにテンプレートを用いたり、あるいは、特許文献２の技術のように色を用いたりしても、様々な外観や文字に対応できずに、看板や標識等が正しく認識することができなくなる可能性があった。
【０００５】
これに対して、本願発明者は、機械学習を行って看板や標識等を認識する技術に想到したが、看板や標識等は、様々な文字が表示されているものが日々製造されて新たに設置されているので、当該看板や標識等に関して機械学習を行うための教師情報のデータ量が不足してしまい、機械学習を十分に行うことができずに、看板や標識等の認識精度を向上させることが困難となる可能性があった。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、文字を表示している認識対象の認識精度を向上させることが可能となる登録システム、及び登録プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る登録システムは、認識対象を対象画像から特定する特定手段と、前記特定手段が特定した前記認識対象から代表文字を抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した前記代表文字と前記対象画像とを相互に関連付けて登録する登録手段と、を備える。
【０００８】
また、本発明に係る登録プログラムは、コンピュータを、認識対象を対象画像から特定する特定手段と、前記特定手段が特定した前記認識対象から代表文字を抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した前記代表文字と前記対象画像とを相互に関連付けて登録する登録手段と、として機能させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に係る登録システムによれば、特定手段が特定した認識対象から代表文字を抽出することにより、例えば、認識対象に含まれている代表文字を対象画像とともに登録することができるので、登録した代表文字と対象画像を用いて認識対象を認識するための機械学習を行うことができ、認識対象の認識精度を向上させることが可能となる。
【００１０】
本発明に係る登録プログラムによれば、特定手段が特定した認識対象から代表文字を抽出することにより、例えば、認識対象に含まれている代表文字を対象画像とともに登録することができるので、登録した代表文字と対象画像を用いて認識対象を認識するための機械学習を行うことができ、認識対象の認識精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態に係るナビゲーションシステムを例示するブロック図である。
【図２】看板情報を例示した図である。
【図３】看板が設けられている地図を例示した図である。
【図４】例示の看板の正面図である。
【図５】教師情報を例示した図である。
【図６】教師情報格納処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明に係る登録システム、及び登録プログラムの実施の形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。ただし、実施の形態によって本発明が限定されるものではない。
【００１３】
本発明に係る登録システムは、代表文字と対象画像とを相互に関連付けて登録するシステムであり、例えば、代表文字と対象画像とを相互に関連付けて登録する専用システム、あるいは、汎用的に用いられるコンピュータ（一例としては、パーソナルコンピュータ、携帯端末等）に対して代表文字と対象画像とを相互に関連付けて登録する機能を実装することにより実現されるシステム等を含む概念である。また、登録システムは、例えば、車載装置、あるいは、センター装置等に対して代表文字と対象画像とを相互に関連付けて登録する機能を実装することにより実現されるシステム等を含む概念であり、一例としては、特定手段、抽出手段、及び登録手段を備える。
【００１４】
ここで、「車載装置」とは、車両に搭載される装置であり、具体的には、車載用ナビゲーション装置を含む概念である。「センター装置」とは、車載装置との間で通信を行う装置であり、具体的には、所定のコンピュータを搭載したサーバ装置を含む概念である。
【００１５】
また、「特定手段」とは、認識対象を対象画像から特定する手段であり、また、「抽出手段」とは、特定手段が特定した認識対象から代表文字を抽出する手段であり、また、「登録手段」とは、抽出手段が抽出した代表文字と対象画像とを相互に関連付けて登録する手段である。
【００１６】
また、「対象画像」とは、少なくとも認識対象を含む画像であり、具体的には、カメラ等の撮像装置にて撮像された画像データであって、認識対象を含む画像データであり、例えば、所定形式の静止画データ又は動画データ等を含む概念である。「認識対象」とは、認識するべき対象であり、例えば、車載装置又はセンター装置等を含む任意の装置にて認識するべき対象であり、一例としては、看板、及び標識等を含む概念である。
【００１７】
また、「看板」とは、人又は動物に対して情報を提示するものであり、具体的には、少なくとも文字が表示されているものであって、任意で記号又はマーク等も表示されているものであり、例えば、屋号、広告、所在地、及び所在地への案内等の任意の事項の文字が表示されているもの等を含む概念である。また、「標識」とは、人又は動物に対して情報を提示するものであり、具体的には、文字、及び当該文字に加えて記号又はマーク等が表示されているものであり、例えば、交通標識（一例としては、道路標識、船舶標識等）、及び警告標識（一例としては、高電圧警告標識等）等を含む概念である。
【００１８】
また、「代表文字」とは、認識対象に表示されている少なくとも一部の文字であり、具体的には、代表的な文字であって、例えば、登録システムの適用場面に応じて定められる基準に則して、認識対象に表示されている文字から選択される文字である。なお、この代表文字を選択する基準は任意であり、例えば、文字の大きさ、文字又は文字の背景の色合い、文字の表示位置、文字の強調の度合い、及び所定のキーワードと同じ行に記載されている等を含む任意の事項に関連する基準を含む概念である。
【００１９】
そして、以下に示す実施の形態では、登録システムが「センター装置」にて実現されており、また、認識対象が「看板」であり、また、対象画像が「静止画」である場合について説明する。
【００２０】
なお、以下では、車載装置を搭載した車両を「自車両」と称して説明する。また、「自車両」とは、例えば、四輪自動車、二輪自動車、及び自転車等を含む概念であるが、以下では、自車両が四輪自動車である場合について説明する。また、以下で説明する車載装置及びセンター装置に関しては、登録システムに関連する特徴について説明し、一方、登録システムに関連する特徴以外については、公知の車載装置及びセンター装置の特徴と同様であるので、その説明は省略する。
【００２１】
（構成）
まず、本実施の形態に係るナビゲーションシステム１００について説明する。図１は、本発明の実施の形態に係るナビゲーションシステムを例示するブロック図である。ナビゲーションシステム１００は、登録システムを含むものであり、具体的には、自車両の案内を行うシステムであり、例えば、車載装置１、及びセンター装置２を備える。なお、実際には、ナビゲーションシステム１００には、車載装置１と同様な構成の車載装置が複数設けられているが、ここでは、説明の便宜上、車載装置１に着目して説明する。
【００２２】
（構成−車載装置）
車載装置１は、センター装置２との間で通信を行う車載用ナビゲーション装置であり、例えば、通信部１１、タッチパッド１２、ディスプレイ１３、スピーカ１４、現在位置検出部１５、データ記録部１６、及び制御部１７を備える。
【００２３】
（構成−車載装置−通信部）
通信部１１は、ネットワーク（図示省略）を介して外部装置（例えば、センター装置２）との間で通信するための通信手段である。この通信部１１の具体的な種類や構成は任意であるが、例えば、公知の移動体無線通信手段や、ＦＭ多重放送やビーコンを介した公知のＶＩＣＳ（登録商標）システム用の無線通信手段を用いることができる。
【００２４】
（構成−車載装置−タッチパッド）
タッチパッド１２は、ユーザの指等で押圧されることにより、当該ユーザから各種操作入力を受け付ける操作手段である。このタッチパッド１２の具体的な構成は任意であるが、例えば、抵抗膜方式や静電容量方式等による操作位置検出手段を備えた公知のものを用いることができる。
【００２５】
（構成−車載装置−ディスプレイ）
ディスプレイ１３は、制御部１７の制御に基づいて各種の画像を表示する表示手段である。このディスプレイ１３の具体的な構成は任意であるが、例えば、公知の液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイの如きフラットパネルディスプレイ等を用いることができる。なお、上記のタッチパッド１２とディスプレイ１３とをタッチパネルとして一体形成しても構わない。
【００２６】
（構成−車載装置−スピーカ）
スピーカ１４は、制御部１７の制御に基づいて各種の音声を出力する音声出力手段である。スピーカ１４より出力される音声の具体的な態様は任意であり、必要に応じて生成された合成音声や、予め録音された音声を出力することができる。
【００２７】
（構成−車載装置−現在位置検出部）
現在位置検出部１５は、自車両の現在位置を取得する現在位置取得手段である。この現在位置検出部１５は、ＧＰＳやジャイロセンサ、距離センサ（いずれも図示省略）を有し、現在の車載装置１の位置（座標）及び方位等を公知の方法にて検出する。
【００２８】
（構成−車載装置−データ記録部）
データ記録部１６は、車載装置１の動作に必要なプログラム及び各種のデータを記録する記録手段であり、例えば、外部記録装置としてのハードディスク（図示省略）を用いて構成されている。ただし、ハードディスクに代えてあるいはハードディスクと共に、磁気ディスクの如き磁気的記録媒体、又はＤＶＤやブルーレイディスクの如き光学的記録媒体を含む、その他の任意の記録媒体を用いることができる。
【００２９】
また、このデータ記録部１６は、地図情報データベース（以下、データベースを「ＤＢ」と称する）１６１を備える。
【００３０】
地図情報ＤＢ１６１は、地図情報を格納する地図情報格納手段である。ここで、「地図情報」とは、ユーザに対して地図を提示するための情報であり、具体的には、道路、道路の交差点、道路構造物、施設等を含む各種の位置の特定に必要な情報であり、例えば、道路上に設定された各ノードに関するノードデータ（例えばノードＩＤ、座標等）や、道路上に設定された各リンクに関するリンクデータ（例えばリンクＩＤ、リンク名、接続ノードＩＤ、道路座標、道路種別（例えば、細街路、一般道路、主要国道、及び高速道路等）、道路幅、車線数等）、地物データ（例えば信号機、道路標識、ガードレール、施設等）、地形データ等を含んで構成されている。このような地図情報ＤＢ１６１の地図情報については、任意の手法で記録されるが、例えば、所定の記録媒体を介して入力することにより記録されたり、不図示の地図配信センターから配信された情報を受信することにより記録されたりする。
【００３１】
（構成−車載装置−制御部）
制御部１７は、車載装置１を制御する制御手段であり、具体的には、ＣＰＵ、当該ＣＰＵ上で解釈実行される各種のプログラム（ＯＳなどの基本制御プログラムや、ＯＳ上で起動され特定機能を実現するアプリケーションプログラムを含む）、及びプログラムや各種のデータを格納するためのＲＡＭの如き内部メモリを備えて構成されるコンピュータである。特に、実施の形態に係るプログラムは、任意の記録媒体又はネットワークを介して車載装置１にインストールされることで、制御部１７の各部を実質的に構成する。なお、この制御部１７の各部により行われる処理については、後述する。
【００３２】
（構成−センター装置）
センター装置２は、登録システムであり、例えば、通信部２１、データ記録部２２、及び制御部２３を備える。
【００３３】
（構成−センター装置−通信部）
通信部２１は、ネットワーク（図示省略）を介して外部装置（例えば、車載装置１等）との間で通信するための通信手段である。この通信部２１の具体的な種類や構成は任意であるが、例えば、車載装置１の通信部１１と同様にして構成することができる。
【００３４】
（構成−センター装置−データ記録部）
データ記録部２２は、センター装置２の動作に必要なプログラム及び各種のデータを記録する記録手段であり、例えば、車載装置１のデータ記録部１６と同様にして構成することができる。
【００３５】
また、このデータ記録部２２は、地図情報ＤＢ２２１、車両走行情報ＤＢ２２２、看板情報ＤＢ２２３、及び教師情報ＤＢ２２４を備える。
【００３６】
地図情報ＤＢ２２１は、地図情報を格納する地図情報格納手段であり、例えば、車載装置１の地図情報ＤＢ１６１と同様な情報を格納しているものである。
【００３７】
車両走行情報ＤＢ２２２は、車両走行情報を格納する車両走行情報格納手段である。「車両走行情報」とは、ナビゲーションシステム１００の車載装置を搭載している自車両の走行履歴を特定する情報であり、例えば、車載装置を一意に識別する車載装置識別情報（以下、識別情報を「ＩＤ」と称する）と、日時と、当該日時における車載装置の位置（つまり、車両の位置）とが相互に関連付けられている情報である。このような車両走行情報ＤＢ２２２の車両走行情報については、任意の手法で記録されるが、例えば、ナビゲーションシステム１００の車載装置から定期的にセンター装置２に送信され、この送信された車両走行情報をセンター装置２が受信することにより記録される。
【００３８】
看板情報ＤＢ２２３は、看板情報を格納する看板情報格納手段である。「看板情報」とは、看板を特定する情報であり、地図情報ＤＢ２２１の地図情報にて提示される地図上の看板を特定する情報である。図２は、看板情報を例示した図であり、また、図３は、看板が設けられている地図を例示した図であり、図４は、例示の看板の正面図である。なお、図４は、図３の看板３１の正面図である。図２に示すように、看板情報は、項目「看板ＩＤ」、項目「看板位置情報」、項目「看板画像情報」、項目「看板表示内容情報」、及び項目「看板案内情報」と、各項目に対応する情報とを、相互に関連付けて構成されている。ここで、項目「看板ＩＤ」に対応する情報は、看板を一意に識別する看板ＩＤである（図２では、「ＩＤｓ１」等）。また、項目「看板位置情報」に対応する情報は、看板の位置を特定する看板位置情報である（図２では、座標であり（ｘ１１，ｙ１１）等）。また、項目「看板画像情報」に対応する情報は、前述の対象画像を特定する看板画像情報である（図３では、対象画像のファイル名であり、「ｉｍｓＦｉｌｅ１」等）。また、項目「看板表示内容情報」に対応する情報は、看板に表示されている内容を特定する看板表示内容情報である（図２では、項目毎に「，」にて区切られており、「ＡＡＡ株式会社，電気機器・計測機器の実装，ＡＡ県ＡＡ市ＡＡ町１−１−１，次の交差点を右折して５００ｍ先」等）。また、項目「看板案内情報」に対応する情報は、看板に関連して案内するべき情報を特定する看板案内情報である（図２では、「ＡＡＡ株式会社へは、次の交差点を右折して５００ｍ先です」等）。このような看板情報ＤＢ２２３の看板情報については、任意の手法で記録されるが、例えば、以下のようにして記録される。
【００３９】
具体的には、まず、図２の看板画像情報以外の各情報については、センター装置２側の管理者が、既存の看板又は新たに設置された看板の設置位置及び表示内容を（例えば、実物の看板の目視確認、あるいは、看板の画像情報の確認等により）把握した上で、把握した設置位置及び表示内容に基づいて、当該看板に関連して案内すべき情報を決定した上で、把握した設置位置及び表示内容及び決定した案内すべき情報をセンター装置２の不図示の入力手段又は通信部２１を介してセンター装置２に入力し、センター装置２の制御部２３がこの入力された各情報を受け付けて、看板情報ＤＢ２２３にて唯一となる看板ＩＤを生成し、生成した看板ＩＤと受け付けた各情報を関連付けて記録する。また、図２の看板画像情報については、看板の画像情報（つまり、対象画像）を、所定の記録媒体を介して又は通信部２１を介してセンター装置２に入力することによりデータ記録部２２に画像ファイルとして記録し、記録したファイルの名称を図２の看板画像情報に記録する。ここでは、例えば、図３及び図４の看板３１については、図２の最上段の情報が格納される。
【００４０】
教師情報ＤＢ２２４は、教師情報を格納する教師情報格納手段である。「教師情報」とは、制御部２３にて行われる画像認識の認識精度を向上させるために用いられる情報である。なお、制御部２３にて行われる画像認識については、機械学習にて認識精度を向上させられる限りにおいて公知の手法を含む任意の手法にて行われるが、本実施の形態では、ニューラルネットワークに対応する演算式、あるいは、畳み込みニューラルネットワークに対応する演算式の演算を行うことによる画像認識を行う場合について説明し、当該演算式に含まれているパラメータ（例えば、いわゆる、重み、バイアス、あるいはフィルターの要素等の如き概念に対応するパラメータ）を機械学習にて設定することにより認識精度を向上させることが可能である場合について説明する。また、前述の「教師情報」は、例えば、前述の演算式のパラメータを設定するために用いられる情報である。
【００４１】
図５は、教師情報を例示した図である。図５に示すように、教師情報は、項目「教師画像情報」、項目「教師代表文字情報」、及び項目「教師他文字情報」と、各項目に対応する情報とを、相互に関連付けて構成されている。ここで、項目「教師画像情報」に対応する画像は、前述の対象画像を特定する教師画像情報である（図３では、対象画像のファイル名であり、「ｉｍｔＦｉｌｅ１１」等）。また、項目「教師代表文字情報」に対応する情報は、対象画像の看板から抽出した文字のうちの代表文字を特定する教師代表文字情報である（図３では、「ＡＡＡ」等）。また、項目「教師他文字情報」に対応する情報は、対象画像の看板にて認識した文字のうちの代表文字以外の文字を特定する教師他文字情報である（図３では、「電気機器・計測機器の実装ＡＡ県ＡＡ市ＡＡ町１−１−１次の交差点を右折して５００ｍ先」等）。このような教師情報ＤＢ２２４の教師情報については、任意の手法で記録されるが、例えば、後述の教師情報格納処理にて記録される。
【００４２】
（構成−センター装置−制御部）
制御部２３は、センター装置２を制御する制御手段であり、例えば、車載装置１の制御部１７と同様にして構成することができる。特に、実施の形態に係る登録プログラムは、任意の記録媒体又はネットワークを介してセンター装置２にインストールされることで、制御部２３の各部を実質的に構成する。
【００４３】
この制御部２３は、機能概念的に、特定部２３１、抽出部２３２、及び登録部２３３を備える。特定部２３１は、認識対象を対象画像から特定する特定手段である。抽出部２３２は、特定部２３１が特定した認識対象から代表文字を抽出する抽出手段である。登録部２３３は、抽出部２３２が抽出した代表文字と対象画像とを相互に関連付けて登録する登録手段である。なお、この制御部２３の各部により行われる処理については、後述する。
【００４４】
（処理）
次に、このように構成されるナビゲーションシステム１００によって実行される教師情報格納処理、学習処理、及び案内処理について説明する。
【００４５】
（処理−教師情報格納処理）
まず、教師情報格納処理について説明する。図６は、教師情報格納処理のフローチャートである（以下の各処理の説明ではステップを「Ｓ」と略記する）。教師情報格納処理は、概略的には、センター装置２にて実行される処理であり、具体的には、対象画像から認識対象を特定した上で、特定した認識対象から代表文字を抽出し、抽出した代表文字と対象画像とを相互に関連付けて登録する処理である。そして、この教師情報格納処理を実行するタイミングは任意であるが、例えば、ナビゲーションシステム１００の車載装置が対象画像を少なくとも一部に含む画像（以下、対象全体画像）をセンター装置２に送信し、送信した対象全体画像をセンター装置２が受信した場合に、起動されて実行を開始することとして、実行を開始したところから説明する。
【００４６】
ナビゲーションシステム１００の車載装置が車載装置１である場合の実行の開始については例えば、まず、車載装置１の制御部１７が、自車両の不図示のフロントカメラで当該自車両の前方又は周囲の動画を撮影し、撮影した動画データをデータ記録部１６にキャッシュし、キャッシュした動画データに対象画像（つまり、認識対象である看板を含む画像）が含まれている場合に、当該対象画像が含まれている画像を静止画データ（例えば、動画データの１フレーム分に対応するデータ）である対象全体画像として取得し、取得した対象全体画像と自己の車載装置ＩＤ（例えば、データ記録部１６に車載装置ＩＤとして「ＩＤｃ１」が記録されていることとしてこの「ＩＤｃ１」）とを通信部１１を介してセンター装置２に送信する。これに対して、センター装置２の制御部２３は、通信部２１を監視して、対象全体画像及び車載装置ＩＤを受信したか否かを判定し、受信したものと判定した場合に、教師情報格納処理の実行を開始することとして、以下説明する。
【００４７】
なお、ここでは、例えば、図３及び図４の看板３１が新たに設置された看板であり、また、図２の最上段の情報（つまり、看板ＩＤ＝「ＩＤｓ１」に対応する各情報）が記録されており、また、図３の矢印に示す走行経路に沿って走行している自車両が、看板３１を撮影して、この看板３１の画像である対象画像が少なくとも一部に含まれている対象全体画像を車載装置１が送信して、当該対象画像をセンター装置２が受信して教師情報格納処理の実行を開始する場合を例示して説明する。
【００４８】
図６のＳＡ１において制御部２３は、対象画像を検出する。具体的には任意であるが、例えば、教師情報格納処理の実行開始時にセンター装置２が受信した対象全体画像及び車載装置ＩＤのうちの対象全体画像を取得し、取得した対象全体画像から公知の手法（例えば、看板が一般的には矩形であることに着目して特定する手法等に任意の手法）を用いて対象画像を特定して検出する。ここでは、例えば、看板３１と看板３１の周囲環境（図４では、周囲環境は不図示）との画像である対象全体画像を取得し、取得した対象全体画像から、公知の手法を用いて看板３１の画像である対象画像を特定して検出する。
【００４９】
図６のＳＡ２において制御部２３は、対象画像の画像認識を行えるか否かを判定する。具体的には任意であるが、例えば、前述したように、ニューラルネットワークに対応する演算式、あるいは、畳み込みニューラルネットワークに対応する演算式の演算を行うことによる画像認識（以下、機械学習画像認識）によって、ＳＡ１で検出した対象画像を認識し、また、図２の看板画像情報が特定する対象画像を取得し、取得した当該対象画像（以下、登録済対象画像）と前述の認識した対象画像（以下、認識対象画像）との類似の度合いである類似率を登録済対象画像毎に算出し、算出した各類似率と基準類似率（例えば、９５％〜９８％等）を比較して、比較結果に基づいて判定する。そして、基準類似率以上の類似率である登録済対象画像が存在する場合、認識対象画像を当該基準類似率以上の類似率である登録済対象画像として認識した上で（なお、基準類似率以上の類似率である登録済対象画像が複数存在する場合、類似率が最大となる登録済対象画像として認識することする）、対象画像の画像認識を行えるものと判定し（ＳＡ２のＹＥＳ）、処理を終了する。また、基準類似率以上の類似率である登録済対象画像が存在しない場合、対象画像の画像認識を行えないものと判定し（ＳＡ２のＮＯ）、ＳＡ３に移行する。
【００５０】
ここでは、例えば、図３及び図４の看板３１の対象画像を、機械学習画像認識によって認識し、この認識した対象画像である認識対象画像と図２の「ｉｍｓＦｉｌｅ１」の対象画像との類似率を「８０％」と算出し、また、認識対象画像と図２の「ｉｍｓＦｉｌｅ２」の対象画像との類似率を「３０％」と算出した場合、各類似率が基準類似率以上となっていないので、対象画像の画像認識を行えないものと判定し（ＳＡ２のＮＯ）、ＳＡ３に移行する。
【００５１】
図６のＳＡ３において特定部２３１は、文字認識を行う。具体的には任意であるが、例えば、ＳＡ１で検出した対象画像を取得し、取得した対象画像から任意の手法で認識対象である看板を特定し、特定した看板から、任意の手法（例えば、公知の光学的文字認識（ＯＣＲ：Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）を用いる手法等）で文字を認識する。なお、この場合、各文字の大きさも併せて認識する。ここでは、例えば、まず、ＳＡ１で検出した対象画像を取得し、取得した対象画像から任意の手法で看板３１を特定し、特定した看板３１から任意の手法で「ＡＡＡ株式会社電気機器・計測機器の実装ＡＡ県ＡＡ市ＡＡ町１−１−１次の交差点を右折して５００ｍ先」という文字を認識する。なお、この場合、「ＡＡＡ」の文字の大きさが最大であり、これに続いて「株式会社」、「電気機器・計測機器の実装」、「交差点を右折して５００ｍ先」、「ＡＡ県ＡＡ市ＡＡ町１−１−１」の順に文字の大きさが小さくなっていることも認識する。また、文字の大きさについては、ＳＡ１で検出した対象画像の面積に対する各文字が占める割合としての文字の大きさも認識する。
【００５２】
図６のＳＡ４において抽出部２３２は、ＳＡ３で認識した文字から（つまり、特定部２３１が特定した看板から）代表文字を抽出する。具体的には任意であるが、例えば、「代表文字を選択する基準」＝「文字の大きさが最大である」と設定されていることとして、以下説明する。詳細には、ＳＡ３で認識した文字を取得し、ＳＡ３での文字の大きさの認識結果に基づいて大きさが最大の文字を特定し、特定した文字を代表文字として抽出する。ここでは、例えば、ＳＡ３で認識した文字として「ＡＡＡ株式会社電気機器・計測機器の実装ＡＡ県ＡＡ市ＡＡ町１−１−１次の交差点を右折して５００ｍ先」を取得し、ＳＡ３での文字の大きさの認識結果に基づいて大きさが最大の文字として「ＡＡＡ」を特定し、特定した文字である「ＡＡＡ」を代表文字として抽出する。
【００５３】
図６のＳＡ４において登録部２３３は、教師情報を生成する。具体的には任意であるが、例えば、まず、ＳＡ１で検出した対象画像を取得し、また、ＳＡ４で抽出した代表文字を取得し、また、ＳＡ３で認識した文字うちのＳＡ４で代表文字として認識した文字以外の文字（以下、他文字）を取得し、次に、取得したこれらの情報を相互に関連付けることにより教師情報を生成する。ここでは、例えば、「対象画像」＝「看板３１の画像である対象画像」、「代表文字」＝「ＡＡＡ」、「他文字」＝「株式会社電気機器・計測機器の実装ＡＡ県ＡＡ市ＡＡ町１−１−１次の交差点を右折して５００ｍ先」を相互に関連付けることにより教師情報を生成する。
【００５４】
図６のＳＡ５において登録部２３３は、教師情報を格納する。具体的には任意であるが、例えば、ＳＡ４で生成した教師情報を取得し、取得した教師情報をデータ記録部２２に格納して登録する。ここでは、例えば、まず、看板３１の画像である対象画像をデータ記録部２２に格納した上で、格納した対象画像のファイル名として図５の「教師画像情報」＝「ｉｍｔＦｉｌｅ１１」を格納する。次に、代表文字である「ＡＡＡ」を図５の「教師代表文字情報」に格納し、次に、他文字である「株式会社電気機器・計測機器の実装ＡＡ県ＡＡ市ＡＡ町１−１−１次の交差点を右折して５００ｍ先」を図５の「教師他文字情報」に格納する。これにて、教師情報格納処理を終了する。
【００５５】
（処理−学習処理）
次に、学習処理について説明する。学習処理は、概略的には、センター装置２にて実行される処理であり、具体的には、教師情報格納処理にて格納した図５の教師情報を用いて行われる機械学習により、前述した制御部２３にて行われる機械学習画像認識の認識精度を向上させるための処理であり、前述のパラメータ（例えば、いわゆる、重み、バイアス、あるいはフィルターの要素等の如き概念に対応するパラメータ）を設定する処理である。そして、この学習処理を実行するタイミングは任意であるが、例えば、一定時間（例えば、１時間〜２時間等）毎、あるいは、図５の学習情報として新たな情報が格納される毎に起動されて実行を開始することとして、実行を開始したところから説明する。
【００５６】
まず、制御部２３は、図５の教師画像情報を１つを選択し、選択した教師画像情報が特定する対象画像を「学習用入力対象画像」として取得し、また、選択した教師画像情報に対応する教師代表文字情報を取得し、図２の看板表示内容情報を参照して、前述の取得した教師代表文字情報が特定する代表文字が含まれている看板表示内容情報を特定し、特定した看板表示内容情報に対応付けられている看板画像情報が特定する対象画像を「学習用正解対象画像」として取得する。そして、上述の各処理を図５の教師画像情報全てについて繰り返し行うことにより、「学習用入力対象画像」と「学習用正解対象画像」との組み合わせを複数個取得する。そして、制御部２３は、図６のＳＡ２の場合と同様にして、機械学習画像認識によって、前述の取得した「学習用入力対象画像」を認識し、認識結果を「学習用正解対象画像」にて評価し、認識精度が向上するように前述のパラメータを設定する。なお、ここでは、公知のコスト関数の概念を用いて評価した上で、パラメータを設定してもよい。
【００５７】
ここでは、例えば、図５の「教師画像情報」＝「ｉｍｔＦｉｌｅ１１」を選択し、選択した「教師画像情報」＝「ｉｍｔＦｉｌｅ１１」が特定する対象画像を「学習用入力対象画像」として取得し、また、選択した「教師画像情報」＝「ｉｍｔＦｉｌｅ１１」に対応する「教師代表文字情報」＝「ＡＡＡ」を取得し、図２の看板表示内容情報を参照して、前述の取得した「教師代表文字情報」＝「ＡＡＡ」が特定する代表文字が含まれている「看板表示内容情報」＝「ＡＡＡ株式会社，電気機器・計測機器の実装，ＡＡ県ＡＡ市ＡＡ町１−１−１，次の交差点を右折して５００ｍ先」を特定し、特定した看板表示内容情報に対応付けられている「看板画像情報」＝「ｉｍｓＦｉｌｅ１」が特定する対象画像を「学習用正解対象画像」として取得する。そして、上述の各処理を図５の教師画像情報全てについて繰り返し行うことにより、「学習用入力対象画像」と「学習用正解対象画像」との組み合わせを複数個取得する。そして、制御部２３は、図６のＳＡ２の場合と同様にして、機械学習画像認識によって、前述の取得した「学習用入力対象画像」を認識し、認識結果を「学習用正解対象画像」にて評価し、認識精度が向上するように前述のパラメータを設定する。これにて、学習処理を終了する。
【００５８】
上述のように、代表文字（つまり、公知の光学的文字認識にて特に正確に読み取ることが可能な文字）に関連付けて「学習用正解対象画像」を取得することができるので、学習処理において、「学習用入力対象画像」に対して正解として用いられる「学習用正解対象画像」を適切に取得することができるので、学習処理による機械学習の効果を向上させることができ、機械学習画像認識の認識精度を向上させることが可能となる。
【００５９】
（処理−案内処理）
次に、案内処理について説明する。案内処理は、概略的には、センター装置２にて実行される処理であり、具体的には、ナビゲーションシステム１００の車載装置を介して情報を出力することにより案内を行う処理である。そして、この案内処理を実行するタイミングは任意であるが、例えば、ナビゲーションシステム１００の車載装置からの要求に応じて開始し、当該車載装置の自車両が目的地に到着した場合に終了する処理である。なお、この案内処理については、公知の処理を適用することができるので、図３の看板３１を案内する処理の概要のみ説明する。
【００６０】
特に、前述の図６の教師情報格納処理の実行を開始する場合にて説明したように、つまり、案内処理中に、車載装置１の制御部１７が、自車両の不図示のフロントカメラで当該自車両の前方又は周囲の動画を撮影した上で、前述と同様な処理を行って、看板３１と看板３１の周囲環境（図４では、周囲環境は不図示）との画像である対象全体画像と自己の車載装置ＩＤである「ＩＤｃ１」をセンター装置２に送信する場合について説明する。
【００６１】
この場合、制御部２３は、まず、図６のＳＡ１と同様にして、対象画像を検出した上で、ＳＡ２と同様にして、対象画像の画像認識を行えるか否かを判定する。そして、対象画像の画像認識を行えないものと判定した場合、案内を行わず、対象画像の画像認識を行えるものと判定した場合、案内を行う。
【００６２】
案内について具体的には、図２の看板情報を参照して、前述の判定にて認識した対象画像に対応する看板画像情報を特定し、特定した看板画像情報に対応する看板案内情報を取得し、取得した看板案内情報を、前述の受信した車載装置ＩＤ（つまり、「ＩＤｃ１」）が特定する車載装置１のディスプレイ１３又はスピーカ１４を介して出力して案内を行う。ここでは、例えば、図２の看板情報を参照して、前述の判定にて認識した対象画像に対応する「看板画像情報」＝「ｉｍｓＦｉｌｅ１」を特定し、特定した「看板画像情報」＝「ｉｍｓＦｉｌｅ１」に対応する「看板案内情報」＝「ＡＡＡ株式会社へは、次の交差点を右折して５００ｍ先です」を取得し、取得した看板案内情報をディスプレイ１３に当該取得した情報を表示したり又はスピーカ１４を介して当該取得した情報を音声出力して案内を行う。そして、この後、自車両が目的地に到着した場合に、案内処理を終了する。
【００６３】
（実施の形態の効果）
このように本実施の形態によれば、特定部２３１が特定した認識対象から代表文字を抽出することにより、例えば、認識対象に含まれている代表文字を対象画像とともに登録することができるので、登録した代表文字と対象画像を用いて認識対象を認識するための機械学習を行うことができ、認識対象の認識精度を向上させることが可能となる。
【００６４】
また、特定部２３１が特定した認識対象に含まれる文字の大きさに基づいて、代表文字を抽出することにより、例えば、認識対象中の目立つ文字を代表文字として抽出することができるので、認識対象中の適切な文字を代表文字として登録することが可能となる。
【００６５】
〔実施の形態に対する変形例〕
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明の具体的な構成及び手段は、特許請求の範囲に記載した本発明の技術的思想の範囲内において、任意に改変及び改良することができる。以下、このような変形例について説明する。
【００６６】
（解決しようとする課題や発明の効果について）
まず、発明が解決しようとする課題や発明の効果は、上述の内容に限定されるものではなく、発明の実施環境や構成の細部に応じて異なる可能性があり、上述した課題の一部のみを解決したり、上述した効果の一部のみを奏することがある。
【００６７】
（分散や統合について）
また、上述した各電気的構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散又は統合して構成できる。また、本出願における「装置」とは、単一の装置によって構成されたものに限定されず、複数の装置によって構成されたものを含む。例えば、センター装置２を、相互に通信可能に構成された複数の装置に分散して構成し、これら複数の装置の一部に制御部２３の各部の一部を設けると共に、これら複数の装置の他の一部に制御部２３の各部の他の一部を設けてもよい。また、センター装置２に記録されている情報の少なくとも一部、あるいは、制御部２３の各部の少なくとも一部を車載装置１に設けてもよい。
【００６８】
（形状、数値、構造、時系列について）
実施の形態や図面において例示した構成要素に関して、形状、数値、又は複数の構成要素の構造若しくは時系列の相互関係については、本発明の技術的思想の範囲内において、任意に改変及び改良することができる。
【００６９】
（学習処理について（その１））
また、上記実施の形態では、学習処理において図５の教師代表文字情報又は教師他文字情報のうちの、教師代表文字情報のみを用いて「学習用正解対象画像」を取得する場合について説明したが、これに限らず、教師代表文字情報及び教師他文字情報の両方、又は、教師他文字情報のみを用いて「学習用正解対象画像」を取得してもよい。
【００７０】
まず、教師代表文字情報及び教師他文字情報の両方を用いる場合について具体的には、図５の教師画像情報を１つを選択し、選択した教師画像情報に対応する教師代表文字情報及び教師他文字情報を取得し、図２の看板表示内容情報を参照して、前述の取得した教師代表文字情報が特定する代表文字及び教師他文字情報が特定する他文字が含まれている看板表示内容情報を特定し、特定した看板表示内容情報に対応付けられている看板画像情報が特定する対象画像を「学習用正解対象画像」として取得する。このように構成した場合、図２の看板情報に登録されている複数の看板の相互間において、代表文字が共通しているものの他文字が異なっている場合にも適切に「学習用正解対象画像」を取得することが可能となる。また、例えば、実施の形態の概念とこの変形例の概念とを相互に組み合わせて、教師代表文字情報のみを用いて取得した「学習用正解対象画像」が複数存在する場合に、この変形例の概念を用いて「学習用正解対象画像」を絞り込んでもよい。
【００７１】
また、教師他文字情報のみを用いる場合について具体的には、図５の教師画像情報を１つを選択し、選択した教師画像情報に対応する教師他文字情報を取得し、図２の看板表示内容情報を参照して、前述の取得した教師他文字情報が特定する他文字が含まれている看板表示内容情報を特定し、特定した看板表示内容情報に対応付けられている看板画像情報が特定する対象画像を「学習用正解対象画像」として取得する。
【００７２】
（学習処理について（その２））
また、上記実施の形態では、学習処理においては、図５の教師情報と図２の看板情報を用いて学習する場合について説明したが、これに限らず、教師情報のみを用いて学習を行ってもよい。具体的には、図５の教師画像情報が特定する画像を認識させて、図５の教師代表文字情報又は教師他文字情報を、当該認識の正解として用いることにより、機械学習を行ってもよい。
【００７３】
（代表文字について）
また、実施の形態では、代表文字を選択する基準として、文字の大きさが最大であることが設定されており、この基準に従って代表文字を抽出する場合について説明したが、これに限らない。例えば、代表文字を選択する基準として、文字の色が所定の色（例えば、赤色等）である、文字の背景色が所定の色（例えば、黄色等）である、文字が看板の中央に表示されている、文字のフォントが大部分の他の文字のフォントと異なり強調されている、あるいは、所定のキーワード（例えば、「株式会社）等）と同じ行に表示されている等が設定されており、この設定されている基準に従って代表文字を抽出してもよい。
【００７４】
（画像認識について）
また、上記実施の形態では、ニューラルネットワークに対応する演算式、あるいは、畳み込みニューラルネットワークに対応する演算式の演算を行うことにより画像認識を行う場合について説明したが、これに限らず、これら以外の機械学習にて精度を向上し得る任意の演算式を用いて画像認識を行ってもよい。
【００７５】
〔実施の形態の特徴と効果の一部〕
最後に、これまでに説明した実施の形態の特徴と効果の一部を、以下に例示する。ただし、実施の形態の特徴と効果は、以下の内容に限定されず、以下の特徴の一部のみを具備することによって以下の効果の一部のみを奏する場合や、以下の特徴以外の他の特徴を具備することによって以下の効果以外の他の効果を奏する場合がある。
【００７６】
実施の形態の１つの側面１に係る登録システムは、認識対象を対象画像から特定する特定手段と、前記特定手段が特定した前記認識対象から代表文字を抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した前記代表文字と前記対象画像とを相互に関連付けて登録する登録手段と、を備える。
【００７７】
上記側面１に係る登録システムによれば、特定手段が特定した認識対象から代表文字を抽出することにより、例えば、認識対象に含まれている代表文字を対象画像とともに登録することができるので、登録した代表文字と対象画像を用いて認識対象を認識するための機械学習を行うことができ、認識対象の認識精度を向上させることが可能となる。
【００７８】
実施の形態の他の側面２に係る登録システムは、上記側面１に係る登録システムにおいて、前記抽出手段は、前記特定手段が特定した前記認識対象に含まれる文字の大きさに基づいて、前記代表文字を抽出する。
【００７９】
上記側面２に係る登録システムによれば、特定手段が特定した認識対象に含まれる文字の大きさに基づいて、代表文字を抽出することにより、例えば、認識対象中の目立つ文字を代表文字として抽出することができるので、認識対象中の適切な文字を代表文字として登録することが可能となる。
【００８０】
実施の形態の他の側面３に係る登録プログラムは、コンピュータを、認識対象を対象画像から特定する特定手段と、前記特定手段が特定した前記認識対象から代表文字を抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した前記代表文字と前記対象画像とを相互に関連付けて登録する登録手段と、として機能させる。
【００８１】
上記側面３に係る登録プログラムによれば、特定手段が特定した認識対象から代表文字を抽出することにより、例えば、認識対象に含まれている代表文字を対象画像とともに登録することができるので、登録した代表文字と対象画像を用いて認識対象を認識するための機械学習を行うことができ、認識対象の認識精度を向上させることが可能となる。
【符号の説明】
【００８２】
１  車載装置
２  センター装置
１１  通信部
１２  タッチパッド
１３  ディスプレイ
１４  スピーカ
１５  現在位置検出部
１６  データ記録部
１７  制御部
２１  通信部
２２  データ記録部
２３  制御部
３１  看板
１００  ナビゲーションシステム 
１６１  地図情報ＤＢ
２２１  地図情報ＤＢ
２２２  車両走行情報ＤＢ
２２３  看板情報ＤＢ
２２４  教師情報ＤＢ
２３１  特定部
２３２  抽出部
２３３  登録部
【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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