(57)【要約】【課題】撮影範囲が重なる複数のカメラ画像に基づいてオブジェクトを識別するオブジェクト識別装置を提供する。【解決手段】オブジェクト抽出部１０２は、カメラ画像ごとにオブジェクトを抽出する。グラフ構築部１０４は、各カメラ画像から抽出したオブジェクトの集合を、各オブジェクトに対応した頂点および各オブジェクトを関連付けるエッジを用いてグラフ化する。トポロジ同一化部１０５は、トポロジの次数が相対的に小さいグラフに頂点およびエッジを追加して各グラフのトポロジを同一化する。グラフ統合部１０６およびマッチング部１０７は、トポロジが同一化されたグラフ間で、同一のオブジェクトに対応した頂点を対応付けて頂点ペアを設定する。グラフ再構築部１０８は、頂点ペアごとに一つの頂点を選択してグラフを再構築する。再投影部１０９は、再構築したグラフの各頂点を各カメラ画像に投影する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影範囲が重なる複数のカメラ画像に基づいてオブジェクトを識別する装置において、
カメラ画像ごとにオブジェクトを抽出する手段と、
各カメラ画像から抽出したオブジェクトの集合を、各オブジェクトに対応した頂点および各オブジェクトを関連付けるエッジでグラフ化する手段と、
トポロジの次数が相対的に小さいグラフに頂点およびエッジを追加して各グラフのトポロジを同一化する手段と、
トポロジが同一化された各グラフ間で、同一のオブジェクトに対応した頂点を対応付けて頂点ペアを設定する手段と、
前記頂点ペアごとに一つの頂点を選択してグラフを再構築する手段と、
再構築したグラフの各頂点を各カメラ画像に投影する手段とを具備したことを特徴とする複数のカメラ画像に基づくオブジェクト識別装置。
【請求項２】
各カメラ画像から抽出したオブジェクトを共通マップ上にマッピングして、オブジェクトごとにマップ位置情報を取得する手段と、
各頂点の位置属性として、少なくともマップ位置情報を登録する手段とを具備し、
前記同一化する手段は、追加する頂点の位置属性を前記マップ位置情報に基づいて決定することを特徴とする請求項１に記載の複数のカメラ画像に基づくオブジェクト識別装置。
【請求項３】
前記投影する手段は、再構築したグラフの各頂点を前記共通マップ上にマッピングする手段を具備し、
前記共通マップ上にマッピングした各頂点を各カメラ画像に投影することを特徴とする請求項２に記載の複数のカメラ画像に基づくオブジェクト識別装置。
【請求項４】
前記頂点ペアを設定する手段は、各オブジェクトのカメラ画像上での位置情報、前記マップ位置情報および各オブジェクトの色情報の類似度に基づいて、前記同一のオブジェクトに対応した頂点を対応付けることを特徴とする請求項２または３に記載の複数のカメラ画像に基づくオブジェクト識別装置。
【請求項５】
前記頂点ペアを設定する手段は、各オブジェクトを関連付けるエッジの方向角度および長さの類似度に基づいて、前記同一のオブジェクトに対応した頂点を対応付けることを特徴とする請求項４に記載の複数のカメラ画像に基づくオブジェクト識別装置。
【請求項６】
前記頂点ペアを設定する手段は、前記カメラ画像上での位置情報、マップ位置情報および各オブジェクトの色情報に所定の重み値を設定し、各類似度の重み付き総和に基づいて、前記同一のオブジェクトに対応した頂点を対応付けることを特徴とする請求項４に記載の複数のカメラ画像に基づくオブジェクト識別装置。
【請求項７】
前記頂点ペアを設定する手段は、前記エッジの方向角度および長さに所定の重み値を設定し、各類似度の重み付き総和に基づいて、前記同一のオブジェクトに対応した頂点を対応付けることを特徴とする請求項５に記載の複数のカメラ画像に基づくオブジェクト識別装置。
【請求項８】
撮影範囲が重なる複数のカメラ画像に基づいてオブジェクトを識別する方法において、
カメラ画像ごとにオブジェクトを抽出し、
各カメラ画像から抽出したオブジェクトの集合を、各オブジェクトに対応した頂点および各オブジェクトを関連付けるエッジでグラフ化し、
トポロジの次数が相対的に小さいグラフに頂点およびエッジを追加して各グラフのトポロジを同一化し、
トポロジが同一化された各グラフ間で、同一のオブジェクトに対応した頂点を対応付けて頂点ペアを設定し、
前記頂点ペアごとに一つの頂点を選択してグラフを再構築し、
再構築したグラフの各頂点を各カメラ画像に投影することを特徴とする複数のカメラ画像に基づくオブジェクト識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のカメラ画像に基づくオブジェクト識別装置および方法に係り、特に、撮影範囲が重なる複数のカメラ画像から抽出したオブジェクトの同一性を判断することで堅牢な識別を可能にするオブジェクト識別装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数のカメラを用いたオブジェクトの識別方法には、オーバーラップビュー方式とノンオーバーラップビュー方式とがある。オーバーラップビュー方式では、監視対象領域内での各カメラの撮影範囲が重なるのに対して、ノンオーバーラップビュー方式では重ならない。
【０００３】
特許文献１には、ノンオーバーラップビュー方式でのオブジェクト追跡が開示されている。オーバーラップビュー方式に関して、非特許文献１には、一のカメラ画像から他の一のカメラ画像へ移動したオブジェクトの識別に動き情報を利用する技術が開示されている。この方法は、カメラ間で一定の方向に動いている物体に対して信頼できる精度を提供する。非特許文献２には、オブジェクトの追跡情報を維持するためにグラフを利用する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】WO2017101434 A1, Y. Li, F. Tan, W. Zie, Y. Zhang and W. Shi (Shenzhen University), "Human body target re-identification method and system among multiple cameras."
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】D-T. Lin and K-Y. Wu, "Wide Area Object Tracking using Multiple Cameras with Mixed Configuration of Over-lapping and Non-Overlapping FOV," Int.Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering, vol. 11, no. 3, pp. 239-248, 2016.
【非特許文献２】J. Dias and P. M. Jorge, "People Tracking with Multi-camera System," Int. Conference on Distributed Smart Cameras, pp. 181-186, 2015.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献１では、オブジェクト間にオクルージョンが生じている場合、遮蔽物が存在する場合、あるいは屋内などの狭い空間ではうまく機能しない。例えば、狭い屋内空間のオブジェクトは、公園内や通路を移動するオブジェクトに較べて、一定の方向に動く可能性が低いので、動き情報を利用しても認識精度が低下する。
【０００７】
本発明の目的は、上記の技術課題を解決し、オブジェクト間にオクルージョンが生じている場合、遮蔽物が存在する場合、あるいは屋内などの狭い空間であってもオブジェクトを堅牢に識別できる複数のカメラ画像に基づくオブジェクト識別装置および方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明では、２つのカメラ画像から抽出したオブジェクトを相互に対応付けることでオブジェクトを識別する際の堅牢性を向上させるために、抽出したオブジェクトの個数および各オブジェクトの関連付けにグラフ理論を適用し、各オブジェクトを頂点で表し、各オブジェクトをエッジで関連付けるようにした。
【０００９】
また、グラフ構造では頂点数およびエッジ数が同数のグラフは、そのトポロジ（グラフトポロジ）が同一とみなされる点に着目し、各カメラ画像から抽出したオブジェクトに基づいて構築した２つのグラフを比較することで、認識に失敗したオブジェクトを把握し、欠落したオブジェクトを復元するようにした。
【００１０】
このような考察を前提として、本発明は、撮影範囲が重なる複数のカメラ画像に基づいてオブジェクトを識別する装置において、以下の構成を具備した点に特徴がある。
【００１１】
(1) カメラ画像ごとにオブジェクトを抽出する手段と、各カメラ画像から抽出したオブジェクトの集合を、各オブジェクトに対応した頂点および各オブジェクトを関連付けるエッジでグラフ化する手段と、トポロジの次数が相対的に小さいグラフに頂点およびエッジを追加して各グラフのトポロジを同一化する手段と、トポロジが同一化された各グラフ間で、同一のオブジェクトに対応した頂点を対応付けて頂点ペアを設定する手段と、頂点ペアごとに一つの頂点を選択してグラフを再構築する手段と、再構築したグラフの各頂点を各カメラ画像に投影する手段とを具備した。
【００１２】
(2) カメラ画像から抽出したオブジェクトを共通マップ上にマッピングして、オブジェクトごとにマップ位置情報を取得する手段と、各頂点の位置属性として、少なくともマップ位置情報を登録する手段とを具備し、前記同一化する手段は、追加する頂点の位置属性を前記マップ位置情報に基づいて決定するようにした。
【００１３】
(3) 前記投影する手段は、再構築したグラフの各頂点を前記共通マップ上にマッピングする手段を具備し、前記共通マップ上にマッピングした各頂点を各カメラ画像に投影するようにした。
【００１４】
(4) 前記頂点ペアを設定する手段は、各オブジェクトのカメラ画像上での位置情報、前記マップ位置情報および各オブジェクトの色に基づいて、前記同一のオブジェクトに対応した頂点を対応付けるようにした。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、以下のような効果が達成される。
【００１６】
(1) グラフトポロジは、頂点間の関連付けを保証し、グラフの形状に影響されない。したがって、オブジェクトの堅牢な識別が可能になる。
【００１７】
(2) グラフプログラミングの計算構造は比較的簡単なので、オブジェクトの堅牢な識別システムを少ないイニシャルコストで導入できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態に係るオブジェクト識別装置の機能ブロック図である。
【図２】カメラ画像から抽出したオブジェクトを共通のフロアマップ上へマッピングする方法を示した図である。
【図３】グラフ構築部（１０４）の機能を模式的に示した図である。
【図４】カメラ画像から抽出したオブジェクト集合をグラフ化する方法を示した図である。
【図５】グラフトポロジの同一化方法を示した図である。
【図６】統合グラフの構築方法を示した図である。
【図７】頂点類似度計算部（１０７ａ）による頂点のマッチング手順を示した図である。
【図８】エッジ類似度計算部（１０７ｂ）によるエッジのマッチング手順を示した図である。
【図９】頂点ペア決定部（１０７ｃ）による頂点ペアの決定方法を示した図である。
【図１０】再投影部（１０９）によるグラフ頂点の再投影方法を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。図１は、本発明の一実施形態に係るオブジェクト識別装置の主要部の構成を示した機能ブロック図であり、撮影範囲が重複し、視点が異なる複数のカメラ画像に基づいてオブジェクトを識別する。
【００２０】
このようなオブジェクト識別装置は、汎用のコンピュータやサーバに各機能を実現するアプリケーション（プログラム）を実装することで構成できる。あるいはアプリケーションの一部がハードウェア化またはROM化された専用機や単能機としても構成できる。
【００２１】
画像取得部１０１は、フレーム単位で複数のカメラ画像Icを取得する。ここでは、２つのカメラ画像Ic1，Ic2を取得する場合を例にして説明する。オブジェクト抽出部１０２は、各カメラ画像Ic1，Ic2から全てのオブジェクトTを抽出する。マッピング部１０３は、各カメラ画像Ic1，Ic2から抽出したオブジェクトTを共通のフロアマップMf上にマッピングする。これにより、カメラ画像の抽出元に関わらず、各オブジェクトTに対して共通の座標系上で位置属性を付することが可能になる。
【００２２】
図２は、２つのカメラ画像Ic1，Ic2から抽出したオブジェクトTを共通のフロアマップMf上にマピングする例を示した図であり、一方のカメラ画像Ic1から抽出した４つのオブジェクトT11，T12，T13，T14および他方のカメラ画像Ic2から抽出した４つのオブジェクトT21，T22，T23，T24が、フロアマップMf上の位置p1'，p2'，p3'，p4'にそれぞれマッピングされている。
【００２３】
グラフ構築部１０４は、各カメラ画像Icからフレームごとに抽出したオブジェクトTに基づいて、各オブジェクトTに対応した頂点Viおよび各オブジェクトTを関連付けるエッジEiを用いて、次式(1)-(5)で定義される属性付き無向グラフGiを構築する。
【００２４】
【数１】
2019066925.tif 000003
【００２５】
【数２】
2019066925.tif 000004
【００２６】
なお、各符号の定義は以下の通りである。
Gi：カメラ画像Iciに基づいて構築したグラフ
Vi：グラフGiの頂点群
N，M：各頂点を識別する序数
Ei：グラフGiのエッジ群
【００２７】
vn：n番目の頂点
emn：m番目の頂点とn番目の頂点とを関連付けるエッジ
p：カメラビュー上での位置
p'：フロアマップ上での位置
c：オブジェクトの色特徴量
θ：２つの頂点間の方向角度
d：２つの頂点間の距離
【００２８】
また、本実施形態では、説明を簡略化するために次の表記法を定義する。
vn[p]：n番目の頂点のカメラビュー上での位置属性
vn[p']：n番目の頂点のフロアマップ上での位置属性
vn[c]：n番目の頂点に対応したオブジェクトの色特徴
emn[θ]：m番目の頂点とn番目の頂点とを関連付けるエッジの方向属性
emn[d]：m番目の頂点とn番目の頂点とを関連付けるエッジの長さ属性
【００２９】
Vi[p]：グラフGi内の全頂点のカメラビュー上での位置属性のセット
Vi[p']：グラフGi内の全頂点のフロアマップ上での位置属性のセット
Vi[c]：グラフGi内の全頂点に対応したオブジェクトの色属性のセット
Ei[θ]：グラフGi内の全エッジの方向属性のセット
Ei[d]：グラフGi内の全エッジの長さ属性のセット
【００３０】
図３は、前記グラフ構築部１０４の機能を模式的に示した図であり、オブジェクトTが頂点V1で定義されている。同一フレーム内で他のオブジェクトを定義する頂点V2，V3は、エッジE12，E13によって前記頂点V1に関連付けることができる。頂点V1は頂点V3に対して方向角度θ13および長さL13の属性を有する。
【００３１】
図４は、上記の手順を繰り返して、前記カメラ画像Ic1から抽出したオブジェクト集合をグラフ化する方法を示した図であり、前記４つのオブジェクトT11，T12，T13，T14が、それぞれ頂点V11，V12，V13，V14で表現され、各頂点VをエッジE1112，E1113，E1114，E1213，E1214，E1314で関連付けることでグラフG1が構築されている。
【００３２】
図１へ戻り、トポロジ同一化部１０５は、各カメラ画像Ic1，Ic2に基づいて構築したグラフG1，G2のトポロジが一致するように、少なくとも一方のグラフGに頂点VおよびエッジEを追加する。本実施形態では、各エッジEをその方向角度θおよび距離dの属性で定義するので、グラフGiのトポロジT(Gi)は次式(6)で定義される。
【００３３】
【数３】
2019066925.tif 000005
【００３４】
より一般化すれば、トポロジT(Gi)は次式(7)で定義される。
【００３５】
【数４】
2019066925.tif 000006
【００３６】
グラフGi，Gjのトポロジ同一化は、それらの位相構造が類似するように各グラフを構成することで行われる。本実施形態では、グラフGiのトポロジT(Gi)およびグラフGjのトポロジT(Gj)の次数をそれぞれδi，δjとして次の手順が実行される。本実施形態では、トポロジの次数としてエッジ数を採用し、δ+はグラフGi，Gjの最大次数を表す。
【００３７】
【数５】
2019066925.tif 000007
【００３８】
すなわち、各グラフGi，GjのトポロジT(Gi)，T(Gj)を取得し、各トポロジT(Gi)，T(Gj)の次数δi，δjが等しければトポロジ同一化を終了する。各トポロジT(Gi)，T(Gj)の次数δi，δjが等しくない場合、δi＞δjであれば、グラフGjの次数δjが全グラフの最大次数δ+と等しくなるようにグラフGjに頂点Vおよび関連するエッジEを追加する。
【００３９】
δi＜δjであれば、グラフGiの次数δiが全グラフの最大次数δ+と等しくなるようにグラフGiに頂点Vおよび関連するエッジEを追加する。追加する頂点（欠落している頂点）Vは、各頂点Vのフロアマップ上での位置属性vn[p']に基づいて選択される。
【００４０】
図５の例では、カメラ画像Ic1からは４つのオブジェクトが抽出され、４つの頂点V11〜V14および6つのエッジE1112〜E1314で定義される次数６のグラフG1が構築されている。これに対して、カメラ画像Ic2からは３つのオブジェクトのみが抽出され、３つの頂点V21〜V23および３つのエッジE2122〜E2223で定義される次数３のグラフG2が構築されている。
【００４１】
前記トポロジ同一化部１０５は、グラフG1，G2のトポロジを比較し、グラフG2の次数がグラフG1の次数よりも少ないと判断するので、グラフG2に頂点Vを追加することを決定する。そして、グラフG1，G2の各頂点V11〜V14およびV21〜V23の対応関係をフレームマップMf上での位置属性p'に基づいて判断し、グラフG2ではグラフG1の頂点V14に対応する頂点V24が欠落していると判断する。そして、頂点V14と同一属性の頂点V24をグラフG2追加し、さらに当該頂点V24を他の各V21〜V23と関連付ける３つのエッジE2324，E2124，E2224を追加することでグラフG1，G2のトポロジを同一化する。
【００４２】
グラフ統合部１０６は、前記トポロジを同一化されたグラフを統合することで統合グラフGRを構築する。本実施形態では、図６に示したように、カメラ画像ごとに構築されて相互に同一化されたグラフG1，G2の各頂点VをエッジEで連結することで統合グラフが構築される。したがって、グラフG1，G2の統合グラフGRは、次式(8)のように2組の頂点と3組のエッジを含むグラフとして定義される。
【００４３】
【数６】
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【００４４】
マッチング部１０７において、頂点類似度計算部１０７ａは、グラフGiに属するn番目の頂点vnとグラフGjに属する各頂点Vjとの組み合わせごとに、カメラ画像上での位置p、フロアマップ上での位置p'および色情報cを評価項目とする類似度（それぞれ、次式(9)，(10)，(11)）を計算する。
【００４５】
【数７】
2019066925.tif 000009
【００４６】
エッジ類似度計算部１０７ｂは、グラフGiに属するm番目の頂点vmとn番目の頂点vnとを関連付けるエッジEmnの方向属性emn[θ]および長さ属性emn[d]と、グラフGjに属する各エッジEjの方向属性Ej[θ]および長さ属性Ej[d]との類似度（それぞれ、次式(12)，(13)）を計算する。
【００４７】
【数８】
2019066925.tif 000010
【００４８】
本実施形態では、上式(9)，(10)，(11)として次式(14)，(15)，(16)を用いることで類似度の最も高い最尤の組合せを探索することができる。なお、式(16)，(17)において、μnは頂点vnで代表されるオブジェクトの色分布の平均であり、σ2nは頂点vnで代表されるオブジェクトの色分布の分散である。
【００４９】
【数９】
2019066925.tif 000011
【００５０】
また、本実施形態では上式(12)，(13)として次式(18)，(19)を用いることで類似度の最も高い最尤の組合せ探索することができる。
【００５１】
【数１０】
2019066925.tif 000012
【００５２】
図７は、前記マッチング部１０７の頂点類似度計算部１０７ａによる頂点Ｖのマッチング手順を示した図であり、ここでは、２つのグラフG1，G2を対象にした頂点Ｖのマッチング手順について説明する。
【００５３】
ステップＳ１１では、グラフG1の頂点集合から一つの頂点n番目の頂点vnが取得される。ステップＳ１２では、グラフG2の頂点集合から一つの頂点Vjが取得される。ステップＳ１３では、上式(14)，(15)，(16)に基づいて、カメラビュー上での位置特性p、フロアマップ上での位置属性p'およびオブジェクトの色属性cを評価項目とする頂点類似度が計算され、類似度のより高い組み合わせが最尤の組合せとして更新登録される。
【００５４】
ステップＳ１４では、グラフG2の全ての頂点Vjに関して上記の類似度計算が完了したか否かが判断される。完了していなければステップＳ１２へ戻り、次の頂点Vjを取得して上記の各手順を繰り返す。
【００５５】
グラフG2の全ての頂点Vjに関して類似度計算が完了すると、ステップＳ１５では、前記ステップＳ１３での計算結果に基づいて、総合的に今回の注目頂点vnとの類似度が最も高い頂点Vjが識別され、頂点vn，Vjが最尤の組合せに決定される。
【００５６】
ステップＳ１６では、グラフG1の全ての頂点Viに関して上記の類似度計算が完了したか否かが判断される。完了していなければステップＳ１１へ戻り、次の頂点vnを取得して上記の各手順を繰り返す。
【００５７】
図８は、前記マッチング部１０７のエッジ類似度計算部１０７ｂによるエッジEのマッチング手順を示した図であり、ここでは、２つのグラフG1，G2を対象にしたエッジＥのマッチング手順について説明する。
【００５８】
ステップＳ２１では、グラフG1のエッジ集合から一つのエッジemnが取得される。ステップＳ２２では、グラフG2のエッジ集合から一つのエッジＥjが取得される。ステップＳ２３では、上式(18)，(19)に基づいて、エッジemnの方向属性および長さ属性を評価項目とするエッジ類似度が計算され、類似度のより高い組み合わせが最尤の組合せとして更新登録される。
【００５９】
ステップＳ２４では、グラフG2の全てのエッジEjに関して上記の類似度計算が完了したか否かが判断される。完了していなければステップＳ２２へ戻り、次のエッジＥjを取得して上記の各手順を繰り返す。
【００６０】
グラフG2の全てのエッジＥjに関して類似度計算が完了すると、ステップＳ２５では、前記ステップＳ２３での計算結果に基づいて、総合的に今回の注目エッジemnとの類似度が最も高いエッジＥjが識別され、エッジemn，Ejが最尤の組合せに決定される。
【００６１】
ステップＳ２６では、グラフG1の全てのエッジEiに関して上記の類似度計算が完了したか否かが判断される。完了していなければステップＳ２１へ戻り、次のエッジemnを取得して上記の各手順を繰り返す。
【００６２】
以上のようにして、評価項目ごとに上式(9)〜(13)に基づいて最尤の組み合わせが求まると、頂点ペア決定部１０７ｃは、最尤と判断した組み合わせのマッチング結果を「１」、それ以外の組み合わせのマッチング結果を「０」とし、このマッチング結果に各評価項目に応じた重み値を乗じ、重み付き総和が最大値を示す組み合わせを頂点ペアに決定する。
【００６３】
図９は、評価項目と重み値との関係を示した図である。本実施形態では、カメラビュー上およびフロアマップ上の位置については、同一のオブジェクトが同時に異なる位置に存在することができないことから最高の重み値「３」を付与する。
【００６４】
また、色情報は重要な評価項目ではあるが、異なるオブジェクトが、例えば同色のシャツを着用していることで同一ないし類似と評価される可能性があるので重み値「２」を付与する。
【００６５】
さらに、エッジの方向角度および長さの重み値は同一であり、位置や色に関する重み値よりも小さな値「１」を付与する。これは、エッジの方向角度および長さに関してはカメラの視点の違いの影響を大きく受けるからである。
【００６６】
したがって、本実施形態では全ての評価項目に関して最尤と評価された組み合わせの評価値は最大値の１０（＝３+３+２+１+１）となる一方、例えば、カメラビュー上の位置およびフロアマップ上の位置に関して最尤と評価されたものの、色情報および方向角度／長さに関して最尤と評価されなかった組み合わせの評価値は６（＝３+３）となる。
【００６７】
グラフ再構築部１０８は、決定された頂点ペアごとに、その一方を削除して他方を最終頂点として採用する。さらに、各最終頂点間を接続するエッジのみを最終エッジとして採用し、他のエッジを削除することでグラフを再構築する。
【００６８】
再投影部１０９は、図９に示したように、前記再構築したグラフの各頂点VをフロアマップMf上にマッピングし、さらにフロアマップMf上の各頂点Vを各カメラビューに再投影する。これにより、各カメラ画像から抽出したオブジェクトTの対応関係を正確に識別できるようになる。
【符号の説明】
【００６９】
１０１…画像取得部，１０２…オブジェクト抽出部，１０３…マッピング部，１０４…グラフ構築部，１０５…トポロジ同一化部，１０６…グラフ統合部，１０７…マッチング部，１０７ａ…頂点類似度計算部，１０７ｂ…エッジ類似度計算部，１０７ｃ…頂点ペア決定部，１０８…グラフ再構築部，１０９…再投影部
【図１】
2019066925.tif 000013
【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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