(57)【要約】【課題】オブジェクトの認識を効率的かつ高精度に行うことを目的とする。【解決手段】オブジェクトの認識に利用される複数の登録画像それぞれと撮影条件とを対応付けて記憶する記憶手段と、撮影手段により撮影された撮影画像を取得する取得手段と、記憶手段に記憶されている複数の登録画像に対応した撮影画像が得られた場合に、オブジェクトが認識されたと判定する認識手段と、取得手段が取得した撮影画像と、記憶手段に記憶されている登録画像と、に基づいて、オブジェクトの認識のために不足している撮影画像の撮影条件を特定する特定手段と、特定手段により特定された撮影条件を出力する出力手段とを有する。【選択図】図９
2019191792.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オブジェクトの認識に利用される複数の登録画像それぞれと撮影条件とを対応付けて記憶する記憶手段と、
撮影手段により撮影された撮影画像を取得する取得手段と、
前記記憶手段に記憶されている複数の登録画像に対応した撮影画像が得られた場合に、前記オブジェクトが認識されたと判定する認識手段と、
前記取得手段が取得した撮影画像と、前記記憶手段に記憶されている前記登録画像と、に基づいて、オブジェクトの認識のために不足している撮影画像の撮影条件を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された撮影条件を出力する出力手段と
を有することを特徴とするオブジェクト認識装置。
【請求項２】
前記記憶手段は、複数の登録画像を複数のグループに分割して記憶し、
前記認識手段は、各グループの登録画像それぞれに対応した撮影画像が得られた場合に、前記オブジェクトが認識されたと判定し、
前記特定手段は、対応した撮影画像が得られていないグループの登録画像に対応した撮影条件を、不足している撮影画像の撮影条件として特定することを特徴とする請求項１に記載のオブジェクト認識装置。
【請求項３】
前記撮影条件は、撮影領域の条件であることを特徴とする請求項１又は２に記載のオブジェクト認識装置。
【請求項４】
前記特定手段が複数の撮影条件を特定した場合に、前記取得手段が直前に取得した撮影画像に対応する撮影条件に基づいて、複数の撮影条件の中から１つの撮影条件を選択する選択手段をさらに有し、
前記出力手段は、前記選択手段により選択された撮影条件を出力することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載のオブジェクト認識装置。
【請求項５】
前記記憶手段は、前記オブジェクトの変異パターンをさらに記憶し、
前記認識手段により前記オブジェクトが認識された場合に、認識されたオブジェクトに変異パターンが存在するか否かを判定する判定手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載のオブジェクト認識装置。
【請求項６】
前記登録画像を取得する取得手段と、
前記登録画像と撮影条件とを対応付けて前記記憶手段に登録する登録手段と
をさらに有することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載のオブジェクト認識装置。
【請求項７】
前記登録画像を取得する取得手段と、
前記登録画像を撮影条件に応じた複数のグループに分割する分割手段と、
前記登録画像と、撮影条件と、前記グループとを対応付けて記憶手段に登録する登録手段と
をさらに有することを特徴とする請求項２に記載のオブジェクト認識装置。
【請求項８】
オブジェクト認識装置が実行するオブジェクト認識方法であって、
撮影手段により撮影された撮影画像を取得する取得ステップと、
オブジェクトの認識に利用される複数の登録画像それぞれと撮影条件とを対応付けて記憶する記憶手段に記憶されている、複数の登録画像に対応した撮影画像が得られた場合に、前記オブジェクトが認識されたと判定する認識ステップと、
前記取得手段が取得した撮影画像と、前記記憶手段に記憶されている前記登録画像と、に基づいて、オブジェクトの認識のために不足している撮影画像の撮影条件を特定する特定ステップと、
前記特定ステップにおいて特定された撮影条件を出力する出力ステップと
を含むことを特徴とするオブジェクト認識方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１乃至７の何れか１項に記載のオブジェクト認識装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オブジェクト認識装置、オブジェクト認識方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像情報によるオブジェクト認識においては、１枚の画像の情報で高い確度で判定（認識／分類／診断）できない場合には、複数画像の情報によって判定することが行われている。特許文献１には、撮影した物体形状が判別できない場合に、不足している画像情報を獲得するための撮影位置を求めて、不足していた画像情報を補充して、被写物体の形状を判別する技術が開示されている。特許文献２には、深層学習アルゴリズムを用いて、映像の複数のフレームから時系列順に生成した特徴量の関連性を考慮して、映像を識別するためのモデルを学習することで、映像のシーンを認識する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平４−２５９０７６号公報
【特許文献２】特開２０１７−１１１６６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術においては、複数の撮影画像を用いてオブジェクトの認識を行う場合において、ユーザがオブジェクトの認識に不足している画像を把握するのが難しい場合がある。不足している画像があると、オブジェクトの認識を効率的に行うことができない、高精度に認識を行うことができないといった問題があった。
【０００５】
本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、オブジェクトの認識を効率的かつ高精度に行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
そこで、本発明は、オブジェクト認識装置であって、オブジェクトの認識に利用される複数の登録画像それぞれと撮影条件とを対応付けて記憶する記憶手段と、撮影手段により撮影された撮影画像を取得する取得手段と、前記記憶手段に記憶されている複数の登録画像に対応した撮影画像が得られた場合に、前記オブジェクトが認識されたと判定する認識手段と、前記取得手段が取得した撮影画像と、前記記憶手段に記憶されている前記登録画像と、に基づいて、オブジェクトの認識のために不足している撮影画像の撮影条件を特定する特定手段と、前記特定手段により特定された撮影条件を出力する出力手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、オブジェクトの認識を効率的かつ高精度に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】オブジェクト認識システムの全体図である。
【図２】認識装置のハードウェア構成図である。
【図３】認識装置の機能構成図である。
【図４】学習処理を示すフローチャートである。
【図５】学習時の撮影処理の説明図である。
【図６】学習時の撮影処理の説明図である。
【図７】条件テーブルのデータ構成を示す図である。
【図８】撮影マップの一例を示す図である。
【図９】認識処理を示すフローチャートである。
【図１０】認識処理の説明図である。
【図１１】認識処理の説明図である。
【図１２】認識処理の説明図である。
【図１３】認識処理の説明図である。
【図１４】認識処理の説明図である。
【図１５】認識対象のオブジェクトを示す図である。
【図１６】第２の実施形態に係る認識装置の機能構成図である。
【図１７】学習処理を示すフローチャートである。
【図１８】学習処理の説明図である。
【図１９】変異パターンを示す図である。
【図２０】認識処理を示すフローチャートである。
【図２１】認識処理の説明図である。
【図２２】認識処理の説明図である。
【図２３】認識処理の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。図１は、オブジェクト認識システムの全体図である。認識装置１００は、カメラ１１０により撮影された撮影画像に基づいて、オブジェクト認識のための学習処理と、オブジェクトの認識処理と、を行う。本実施形態においては、オブジェクト認識の対象がコーヒーカップＯＢＪ１である場合を例に説明する。本実施形態の認識装置１００は、複数の視点から撮影された複数の撮影画像を用いて、複数の撮影条件を統合判定することによって、オブジェクトの認識を行う。ここで、複数の撮影条件は、各種特徴量や複数の特徴量の組み合わせに関する条件である。本実施形態においては、撮影画像に対応した撮影領域を撮影条件とする場合を例に説明する。本実施形態においては認識対象のオブジェクトは１つの物体とするが複数の物体群をオブジェクトとして認識対象としてもよい。
【００１０】
図２は、認識装置１００のハードウェア構成図である。認識装置１００は、ＣＰＵ２０１と、ＲＯＭ２０２と、ＲＡＭ２０３と、ＨＤＤ２０４と、表示部２０５と、入力部２０６と、通信部２０７とを有している。ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２に記憶された制御プログラムを読み出して各種処理を実行する。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等の一時記憶領域として用いられる。ＨＤＤ２０４は、各種データや各種プログラム等を記憶する。なお、後述する認識装置１００の機能や処理は、ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０２又はＨＤＤ２０４に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現されるものである。また、他の例としては、ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２等に替えて、ＳＤカード等の記録媒体に格納されているプログラムを読み出してもよい。
【００１１】
表示部２０５は、各種情報を表示する。入力部２０６は、キーボードやマウスを有し、ユーザによる各種操作を受け付ける。通信部２０７は、ネットワークを介してカメラ１１０等の外部装置との通信処理を行う。
【００１２】
他の例としては、認識装置１００の機能や処理の少なくとも一部は、例えば複数のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及びストレージを協働させることにより実現してもよい。また、他の例としては、認識装置１００の機能や処理の少なくとも一部は、ハードウェア回路を用いて実現してもよい。また、他の例としては、認識装置１００とカメラ１１０は一体に設けられていてもよい。
【００１３】
図３は、認識装置１００の機能構成図である。画像取得部３０１は、カメラ１１０から撮影画像を取得する。受付部３０２は、ユーザ操作に応じて各種指示を受け付ける。表示処理部３０３は、表示部２０５に各種情報を表示するよう制御する。スコープ設定部３０４は、スコープの設定を行う。ここで、スコープは、判定対象と撮影対象の情報である。条件作成部３０５は、オブジェクトの認識において不足している撮影画像が存在するか否かを判定するための判定条件を作成する。マップ作成部３０６は、オブジェクトの認識に用いられる複数の撮影画像に対応した撮影領域を示すマップ情報を作成する。オブジェクト認識部３０７は、認識用の撮影画像において、オブジェクトの認識を行う。不足判定部３０８は、オブジェクトの認識において不足している撮影画像の判定を行う。撮影領域特定部３０９は、不足している撮影画像を取得するための撮影領域を特定する。
【００１４】
図４は、認識装置１００による学習処理を示すフローチャートである。Ｓ４０１において、スコープ設定部３０４は、受付部３０２が受け付けたユーザ指示に従い、学習処理のための撮影におけるスコープを設定する。例えば、図５に示すように、判定対象「（認識のための撮影時に）コーヒーカップであると認識できる画像集合が取得されたこと」を学習時のスコープＳＣＰ（１）として設定する。さらに、（学習時の）撮影対象「オブジェクトＯＢＪ１＝代表的なコーヒーカップ」をスコープＳＣＰ（１）として設定する。スコープ設定部３０４はまた、撮影場所「ＰＰＰ１」、撮影時刻「ＴＴＴ１」等も、学習時のスコープＳＣＰ（１）として設定する。続く処理においては、ここで設定されたスコープＳＣＰ（１）に対する学習処理が行われる。
【００１５】
スコープが設定された後、ユーザは、カメラ１１０を操作し、スコープＳＣＰ（１）内のオブジェクトＯＢＪ１（コーヒーカップ）を、様々な位置・向き・倍率等で事前撮影する。ここで撮影された画像は、ＨＤＤ２０４等の記憶部に格納される。
【００１６】
図５及び図６は、学習時の撮影処理の説明図である。図５（Ａ）に示すように、ユーザがオブジェクトＯＢＪ１の周囲を回りながらオブジェクトＯＢＪ１を数回撮影する。このとき、カメラ１１０の撮影パラメータは、Ｐ（１、Ｊ）（Ｊ＝１、２、・・・、１４）のように変化する。ここで、Ｐ（Ｉ、Ｊ）は、スコープＳＣＰ（Ｉ）における識別番号Ｊの撮影時の撮影パラメータ（位置・向き・倍率等）である。ここでは、Ｊの値の小さい順に撮影されるとする。図５（Ｂ）に示すように、撮影パラメータＰ（１、１）による撮影によって、画像ＩＭＧ（Ｐ（１、１））が得られ、撮影パラメータＰ（１、２）による撮影によって、画像ＩＭＧ（Ｐ（１、２））が得られる。同様に、各識別番号Ｊ＝１、２、・・・１４に対して、撮影パラメータＰ（１、Ｊ）による撮影によって、画像ＩＭＧ（Ｐ（１、Ｊ））が得られる。
【００１７】
さらに、ユーザは、図６（Ａ）に示すように、撮影パラメータＰ（１、Ｊ）（Ｊ＝２１、２２、・・・３４）によって、オブジェクトＯＢＪ１の上方約Ｈ１の高さで位置を変えてオブジェクトＯＢＪ１を数回撮影する。例えば、図６（Ｂ）に示すように、撮影パラメータＰ（１、２１）による撮影によって画像ＩＭＧ（Ｐ（１、２１））が取得される。これにより、図６（Ｂ）に示すように、画像ＩＭＧ（Ｐ（１、Ｊ））（Ｊ＝２１、２２、・・・、３４）、及びオブジェクトＯＢＪ１を真上から撮影して得られた画像ＩＭＧ（Ｐ（１、４０））が得られる。
【００１８】
なお、学習時の撮影における位置や向き、撮影された画像集合等は一例であり、ユーザが必要と判定すれば、さらに様々な位置や向き等で撮影してもよい。また、学習時の撮影における位置や向き、撮影された画像集合等は、後述の判定条件に応じて変化する。
【００１９】
図４に戻り、Ｓ４０２において、画像取得部３０１は、事前撮影により得られた複数の画像を取得する。次に、Ｓ４０３において、条件作成部３０５は、受付部３０２が受け付けたユーザ指示に従い、学習に必要な画像を選択する。そして、条件作成部３０５は、選択した画像に対し画像の満たす条件の情報を付与する。ここでは、説明の便宜上、画像ＩＭＧ（Ｐ（１、Ｊ））には、条件ＣＡＴ（Ｉ、Ｊ）が付与されるものとする。
【００２０】
次に、Ｓ４０４において、条件作成部３０５は、受付部３０２が受け付けたユーザ指示に従い、スコープＳＣＰ（１）の条件テーブルＴＡＢＬＥ（１）を作成する。条件作成部３０５は、作成した条件テーブルＴＡＢＬＥ（１）を記憶部に格納する。ここで、条件テーブルＴＡＢＬＥ（１）は、判定対象「コーヒーカップであると判定できる画像集合が取得されたこと」を判定（認識）するための情報である。図７は、条件テーブルＴＡＢＬＥ（１）のデータ構成を示す図である。
【００２１】
ここで、条件テーブルＴＡＢＬＥ（１）について説明する。条件作成部３０５は、撮影領域を各条件に対応する複数のグループに分割し、各グループと、各グループの代表画像と、代表画像に対応した撮影領域と、を対応付けた情報を条件テーブルＴＡＢＬＥ（１）として作成し、これを記憶部に格納する。なお、条件テーブルに設定された画像（代表画像）は、ユーザ操作に応じて条件テーブルに設定された画像であり、登録画像の一例である。図７の例において、ＣＡＴ（１、Ａ）等は撮影領域のグループ（すなわち条件）の識別情報である。また、ＩＭＧ（Ｐ（１、１４））等は画像の識別情報である。なお、Ｐ（１、１４）は、撮影パラメータである。
【００２２】
本実施形態においては、条件作成部３０５は、階層構造化したグループを生成する。図７に示すように、例えば、条件ＣＡＴ（１、Ａ）の下位には、条件ＣＡＴ（１、Ａ１）及び条件ＣＡＴ（１、Ａ２）が配置されている。また、条件ＣＡＴ（１、Ａ２）は、条件ＣＡＴ（１、Ｅ）の下位グループでもある。
【００２３】
条件作成部３０５は、条件テーブルＴＡＢＬＥ（１）の最下層の条件は、条件を満たす代表的な画像である代表画像を対応付ける。条件作成部３０５は、例えば、条件ＣＡＴ（１、Ａ１）の下位層には、３つの画像ＩＭＧ（Ｐ（１、１４））、ＩＭＧ（Ｐ（１、１））、ＩＭＧ（Ｐ（１、２））を対応付ける。また、代表画像の類似画像は、代表画像の特性を継承するものとする。例えば、画像ＩＭＧ（Ｐ（１、１４））は、条件ＣＡＴ（１、１４）を満たす画像群の代表画像であり、画像ＩＭＧ（Ｐ（１、１４））の類似画像は条件ＣＡＴ（１、１４）を満たすと判定される。すなわち、代表画像の識別情報が撮影パラメータを含み、代表画像の類似画像が代表画像と同一の条件を満たすことで、（代表画像の類似画像を撮影可能な）撮影領域と条件とが対応付けられている。
【００２４】
条件テーブルＴＡＢＬＥ（１）に含まれる条件の充足は、次のように判定される。下位の条件は上位の条件の特性を継承し、ある条件が満たされたときは、その上位にある全ての条件が満たされると判定される。例えば、条件ＣＡＴ（１、１４）、ＣＡＴ（１、１）、ＣＡＴ（１、２）の何れかが満たされたとき、その上位の条件ＣＡＴ（１、Ａ１）も満たされたと判定される。また、例えば、条件ＣＡＴ（１、Ａ１）、ＣＡＴ（１、Ａ２）の何れかが満たされたとき、その上位の条件ＣＡＴ（１、Ａ）も満たされたと判定される。
【００２５】
また、ある条件が満たされたとき、その上位の条件が複数ある場合には、上位の複数の条件も全て満たされたと判定される。例えば、条件ＣＡＴ（１、Ｃ２）が満たされたときは、条件ＣＡＴ（１、Ｃ）と条件ＣＡＴ（１、Ｅ）が同時に満たされたと判定される。
【００２６】
図４に戻り、Ｓ４０４の処理の後、Ｓ４０５において、条件作成部３０５は、受付部３０２を介して受け付けたユーザ指示に従い、判定条件を作成する。ここで、判定条件とは、所定の状態を判定するための条件群である。本実施形態においては、条件作成部３０５は、「グループＣＡＴ（１、Ａ）、ＣＡＴ（１、Ｂ）、ＣＡＴ（１、Ｃ）、ＣＡＴ（１、Ｄ）、ＣＡＴ（１、Ｅ）のすべての撮影領域に対応した画像が得られていること」を判定条件として設定する。判定条件が満たされた場合には、取得した画像集合により、判定対象「コーヒーカップであると判定できる画像集合が取得されたこと」が判定できたと判定することができる。
【００２７】
なお、判定条件は実施形態に示す例に限定されるものではない。他の例としては、さらに判定条件に含まれる各条件には重みが付与されていてもよい。このとき、判定条件を構成する各条件の重みの総和が一定値以上のときに、判定条件が成り立つように設定してもよい。また、判定条件は、それを構成する各条件の成立によって判定条件が成り立つ仕組みを、スクリプト（または、ルールやプログラム）等によって記述したものであってもよい。
【００２８】
次に、Ｓ４０６において、マップ作成部３０６は、条件テーブルＴＡＢＬＥ（１）に基づいて、３次元の撮影マップを作成し、これを記憶部に格納する。ここで、撮影マップについて説明する。一般に、認識しようとするオブジェクトの三次元形状の違いに応じて、オブジェクトを認識（又は判定対象を判定）できたと判定するために必要な画像（条件テーブルに設定された画像）は異なってくる。撮影マップは、この必要な画像それぞれの撮影領域を示す情報である。
【００２９】
図８は、図７に示す条件テーブルＴＡＢＬＥ（１）に対応した撮影マップＭＡＰ（１）の一例を示す図である。撮影マップＭＡＰ（１）には、対象とするオブジェクトを中心に原点をＯ１とする学習時の座標系Ｘ１−Ｙ１−Ｚ１が設定されている。撮影マップＭＡＰ（１）において、例えば、領域ＡＲＥＡ（１、２１）は、（１、２１）により、ＣＡＴ（１、２１）に紐付けられており、ＣＡＴ（１、２１）のグループの画像を撮影可能な領域である。ここで、ＣＡＴ（１、２１）に係る条件は、画像ＩＭＧ（Ｐ（１、２１））の類似画像群によって満たされる。
【００３０】
同様に、領域ＡＲＥＡ（１、Ｃ２）は、ＣＡＴ（１、Ｃ２）に紐付けられており、ＣＡＴ（１、Ｃ２）のグループの画像を撮影可能な領域である。ここで、領域ＡＲＥＡ（１、Ｃ２）の内部には、領域ＡＲＥＡ（１、３３）、ＡＲＥＡ（１、３２）、ＡＲＥＡ（１、３１）が含まれる。また、領域ＡＲＥＡ（１、３３）、ＡＲＥＡ（１、３２）、ＡＲＥＡ（１、３１）は、それぞれＣＡＴ（１、３３）、ＣＡＴ（１、３２）、ＣＡＴ（１、３１）のグループの画像を撮影可能な領域である。ＣＡＴ（１、３３）、ＣＡＴ（１、３２）、ＣＡＴ（１、３１）に係る条件は、それぞれ画像ＩＭＧ（Ｐ（１、３３））、ＩＭＧ（Ｐ（１、３２））、ＩＭＧ（Ｐ（１、３１））の類似画像群によって満たされる。
【００３１】
また、図８では省略しているが、撮影マップＭＡＰ（１）内には、条件テーブルＴＡＢＬＥ（１）内の全ての条件ＣＡＴ（１、ＪＪ）を取得可能な領域ＡＲＥＡ（１，ＪＪ）が設定されている。ここでは、ＪＪは、ＪＪ＝１、２、・・・１４、２１、２２、・・・３４、４０、Ａ、Ｂ、・・・、Ｅ、Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２、・・・の値をとる。
【００３２】
なお、本実施形態においては、条件テーブルの作成（Ｓ４０４）、判定条件の設定（Ｓ４０５）、撮影マップの作成（Ｓ４０６）は、ユーザ操作に応じて実行されるものしたが、これらの処理は、認識装置１００が自動で行うこととしてもよい。認識装置１００は、例えば、機械学習等の人工知能技術等を用いて自動的にこれらの処理を実行してもよい。
【００３３】
図９は、認識装置１００による認識処理を示すフローチャートである。Ｓ９０１において、スコープ設定部３０４は、受付部３０２が受け付けたユーザ指示に従い所定の状態を認識するためのスコープを設定する。スコープ設定部３０４は、例えば、図１０に示すオブジェクトＯＢＪ２を認識対象のスコープＳＣＰとして設定する。スコープ設定部３０４はまた、撮影場所「ＰＰＰ２」、撮影時刻「ＴＴＴ２」等も、新規撮影のスコープＳＣＰとして設定する。認識処理では、オブジェクトＯＢＪ２がコーヒーカップであるか否かを判定する。新たに撮影を行う実空間内には、対象とするオブジェクトＯＢＪ２を中心に原点をＯとする座標系Ｘ−Ｙ−Ｚが設定される。スコープ設定部３０４はさらに、設定したスコープに対応する条件テーブルと撮影マップを選択する。
【００３４】
次に、Ｓ９０２において、オブジェクト認識部３０７は、カメラ１１０から認識のために撮影された画像を取得し、これを記憶部に記憶する。次に、Ｓ９０３において、オブジェクト認識部３０７は、カメラ１１０から取得した画像の数と、予め設定された閾値Ｎｍａｘとを比較する。Ｎｍａｘは例えば１０とする。オブジェクト認識部３０７は、画像の数が閾値以上の場合には（Ｓ９０３でＹＥＳ）、処理をＳ９０４へ進める。オブジェクト認識部３０７は、画像の数が閾値未満の場合には（Ｓ９０３でＮＯ）、処理をＳ９０５へ進める。
【００３５】
Ｓ９０３でＹＥＳの場合には、オブジェクト認識部３０７は、認識できないと判定する。そして、Ｓ９０４において、表示処理部３０３は、認識できない旨を示す情報を表示部２０５に表示するよう制御する。以上で認識処理は終了する。なお、Ｓ９０４においては、認識装置１００は、認識できない旨をユーザに通知するための出力を行えばよく、そのための処理は実施形態に限定されるものではない。他の例としては、認識装置１００は、スピーカーを有し、認識できない旨を示す音声を出力してもよい。
【００３６】
Ｓ９０５において、オブジェクト認識部３０７は、Ｓ９０２において取得した画像を認識し、条件テーブルに登録された各画像とのマッチングを行い、Ｓ９０２において取得した画像が条件テーブルに登録された代表画像に類似するか否かを判定する。オブジェクト認識部３０７は、例えば所定の方法で定義された類似度の値のとる範囲を０．１〜１．０としたとき、２つの画像の類似度が０．８５以上のとき、両画像が類似すると判定するものとする。オブジェクト認識部３０７は、Ｓ９０２において取得した画像が代表画像に類似する場合には（Ｓ９０５でＹＥＳ）、処理をＳ９０６へ進める。オブジェクト認識部３０７は、代表画像に類似しない場合には（Ｓ９０５でＮＯ）、処理をＳ９０４へ進める。
【００３７】
Ｓ９０６において、オブジェクト認識部３０７は、類似度が最大の代表画像を特定する。次に、Ｓ９０７において、オブジェクト認識部３０７は、判定条件を満たしているか否かを判定する。オブジェクト認識部３０７は、判定条件に含まれるすべての条件を満たしている場合に、判定条件を満たすと判定する。オブジェクト認識部３０７は、判定条件を満たす場合には（Ｓ９０７でＹＥＳ）、処理をＳ９０８へ進める。オブジェクト認識部３０７は、判定条件を満たしていない場合には（Ｓ９０７でＮＯ）、処理をＳ９０９へ進める。Ｓ９０８において、表示処理部３０３は、認識できた旨を示す情報を表示部２０５に表示するよう制御する。以上で認識処理は終了する。なお、Ｓ９０８において、認識装置１００は、認識できた旨をユーザに通知するための出力を行えばよく、そのための処理は実施形態に限定されるものではない。
【００３８】
Ｓ９０９において、不足判定部３０８は、判定条件を満たすために不足している不足条件（および、不足条件に対応する不足画像）を特定する。ここで、不足画像とは、Ｓ９０２において取得した画像に類似すると判定された代表画像以外の代表画像、すなわち、類似する画像が取得されていない代表画像である。次に、Ｓ９１０において、撮影領域特定部３０９は、特定した不足画像としての代表画像に対応付けられている撮影領域を特定する。次に、Ｓ９１１において、表示処理部３０３は、撮影領域を示す案内情報を表示部２０５に表示するよう制御し、その後処理をＳ９０２へ進める。なお、認識装置１００は、案内情報をユーザに通知するための出力を行えばよく、そのための処理は実施形態に限定されるものではない。ユーザは、この案内情報に示される撮影領域で撮影を行う。これに対応し、Ｓ９０２において、新たに撮影された画像を取得し、Ｓ９０３以降の処理を行う。
【００３９】
図１０〜図１４を参照しつつ、認識処理について具体的に説明する。ユーザはまず、カメラ１１０を操作して、スコープＳＣＰ内のオブジェクトＯＢＪ２を、図１０に示すように撮影パラメータＰＮ１（１）で撮影し、図１１（Ａ）に示す画像ＩＭＧ（ＰＮ１（１））を得る。Ｓ９０６において、図１１（Ａ）に示すように、画像ＩＭＧ（ＰＮ１（１））に対し、条件テーブルＴＡＢＬＥ（１）に示される代表画像ＩＭＧ（Ｐ（１、２１））が類似度最大の画像として特定されたとする。なお、図１１（Ｂ）は、新たに撮影した画像ＩＭＧ（ＰＮ１（１））に対して類似度が最大と判定された代表画像ＩＭＧ（Ｐ（１、２１））を撮影可能なＭＡＰ（１）内のＸ１−Ｙ１−Ｚ１空間内の領域ＡＲＥＡ（１、２１）を示す図である。実空間Ｘ−Ｙ−Ｚ内の領域ＡＲＥＡＮ１（１）が、ＭＡＰ（１）上の領域ＡＲＥＡ（１、２１）に対応していると推定される。
【００４０】
画像ＩＭＧ（ＰＮ１（１））は、条件テーブルＴＡＢＬＥ（１）内の代表画像ＩＭＧ（Ｐ（１、２１））の類似画像である。従って、画像ＩＭＧ（ＰＮ１（１））が取得されたことで、図１２に示すように、ＣＡＴ（１、２１）、ＣＡＴ（１、Ａ２）、ＣＡＴ（１、Ａ）及びＣＡＴ（１、Ｅ）の代表画像に類似する画像が得られたことになる。ところで、判定条件は、「グループＣＡＴ（１、Ａ）、ＣＡＴ（１、Ｂ）、ＣＡＴ（１、Ｃ）、ＣＡＴ（１、Ｄ）、ＣＡＴ（１、Ｅ）のすべての撮影領域に対応した画像が得られていること」である。従って、この状態では、「ＣＡＴ（１、Ｂ）、ＣＡＴ（１、Ｃ）、ＣＡＴ（１、Ｄ）に対応した画像が得られていること」という条件を満たしていない。すなわち、ＣＡＴ（１、Ｂ）、ＣＡＴ（１、Ｃ）、ＣＡＴ（１、Ｄ）に対応した画像が不足画像として特定される（Ｓ９０９）。
【００４１】
そして、これらに対応する撮影領域として、撮影マップＭＡＰ（１）上の領域ＡＲＥＡ（１、Ｂ）、ＡＲＥＡ（１、Ｃ）、ＡＲＥＡ（１、Ｄ）が特定される（Ｓ９１０）。さらに、特定された撮影領域のうち１つの領域が新たな撮影領域として選択される。本実施形態においては、直前の撮影領域になるべく（比較的）近い領域が選択されるものとする。ユーザの撮影時の移動をなるべく小さくするためである。ただし、いずれかの領域が選択されればよく、実施形態に限定されるものではない。例えば、図１３に示すように、撮影マップＭＡＰ（１）において、領域ＡＲＥＡ（１、Ｃ）に含まれる領域ＡＲＥＡ（１、Ｃ２）が選択される。
【００４２】
図１３（Ａ）は、撮影マップＭＡＰ（１）内での新たな撮影領域ＡＲＥＡ（１、Ｃ２）を示す図である。オブジェクト認識部３０７は、条件テーブルＴＡＢＬＥ（１）から、領域ＡＲＥＡ（１、Ｃ２）内の撮影パラメータＰ（１、３３）、Ｐ（１、３２）、Ｐ（１、３１）を取得し、これらの中から例えば撮影パラメータＰ（１、３２）を選択する。そして、オブジェクト認識部３０７は、撮影マップＭＡＰ（１）内のＸ１−Ｙ１−Ｚ１空間の撮影パラメータＰ（１、３２）を、実空間Ｘ−Ｙ−Ｚ内の撮影パラメータＰＫＮ１（２）に変換する。そして、表示処理部３０３は、撮影パラメータＰＫＮ１（２）を示す案内情報を表示するよう制御する。案内情報は、例えば、図１３（Ａ）に示すように、直前のカメラ１１０の位置及び向きＰＮ１（１）を、案内ＮＡＶＩ１、ＮＡＶＩ２、ＮＡＮＩ３に従ってカメラ１１０を移動し、ＰＫＮ１（２）に変更することを示す案内情報を表示する（Ｓ９１１）。
【００４３】
ユーザが撮影パラメータＰＫＮ１（２）を示す案内情報に従ってカメラ１１０の（位置・向き・倍率等の）操作をして撮影を行う。すると、図１３（Ｂ）に示すように、新たな撮影パラメータＰＮ１（２）によって撮影された画像ＩＭＧ（ＰＮ１（２））が得られる。そして、画像ＩＭＧ（ＰＮ１（２））に対し、条件テーブルＴＡＢＬＥ（１）に示される代表画像ＩＭＧ（Ｐ（１、３２））が類似度最大の画像として特定されるものとする。この場合、前述の処理と同様にして、不足画像が特定され、対応する撮影領域が特定される。図１４に示すように、すべてのグループの代表画像に類似する画像が得られるまで、案内情報の表示と、撮影、撮影により得られた画像の取得を繰り返される。これにより、無駄な撮影を行うことなく、効率的にオブジェクトの認識を行うことができる。
【００４４】
なお、図１５に示すような、取手のない、周囲３６０度のどの方向から見ても同じように見える「コップ」形状のオブジェクトＯＢＪ３が認識対象であったとする。この場合は、「コーヒーカップ」に対する条件テーブルＴＡＢＬＥ（１）内の画像ＩＭＧ（Ｐ（１、１））やＩＭＧ（Ｐ（１、２１））とはマッチする。画像ＩＭＧ（Ｐ（１、１））とマッチすることで、ＣＡＴ（１、Ａ）の画像が得られたと判定される。また、画像ＩＭＧ（Ｐ（１、２１））とマッチすることで、ＣＡＴ（１、Ａ）及びＣＡＴ（１、Ｅ）の画像が得られたと判定される。しかし、それ以外のＣＡＴ（１、Ｂ）、ＣＡＴ（１、Ｃ）、ＣＡＴ（１、Ｄ）の画像が得られない。このため、「コーヒーカップ」ではないと判定される。
【００４５】
以上のように、本実施形態に係る認識装置１００は、オブジェクトを認識するために利用する画像の撮影時に、不足している画像をユーザに案内することができる。したがって、撮影を効率的に行うことができる。さらに、認識装置１００は、適切な画像に基づいて、オブジェクトの認識を行うことができるため、高精度にオブジェクトの認識を行うことができる。すなわち、オブジェクトの認識を効率的かつ高精度に行うことができる。
【００４６】
なお、本実施形態においては、撮影はユーザが行うものとしたが、これにかえて、認識装置１００の制御に応じてカメラ１１０が自動で認識装置１００により特定された撮影領域における撮影を行うものとしてもよい。この場合、カメラ１１０は、移動可能に設置されており、カメラ１１０からの指示に応じて所定の撮影領域に移動可能であるものとする。
【００４７】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態に係るオブジェクト認識システムについて、第１の実施形態に係るオブジェクト認識システムと異なる点を主に説明する。第２の実施形態に係るオブジェクト認識システムにおいては、認識装置１００は、オブジェクトの認識を行った後、オブジェクトに異常（変異）があるか否かを判定する。本実施形態においては、オブジェクトとしての検査対象物を認識し、検査対象物に変異があるか否かを判定する場合を例に説明する。
【００４８】
図１６は、第２の実施形態に係る認識装置１００の機能構成図である。第２の実施形態に係る認識装置１００は、第１の実施形態に係る認識装置１００の機能構成に加えて、変異登録部１６０１と、変異認識部１６０２と、を有している。変異登録部１６０１は、変異パターンとして撮影された画像を、画像取得部３０１を介してカメラ１１０から取得し、これを記憶部に登録する。変異認識部１６０２は、変異パターンに基づいて、オブジェクトの変異を認識することで、変異の有無を判定する。
【００４９】
図１７は、第２の実施形態に係る認識装置１００による学習処理を示すフローチャートである。図１７に示す学習処理の各処理のうち、図４を参照しつつ説明した第１の実施形態に係る学習処理の各処理と同一の処理には、同一の番号を付している。Ｓ４０１において、スコープ設定部３０４は、学習時のスコープを設定する。図１８（Ａ）に示すように、Ｓ４０１において、スコープＳＣＰ（２）を設定する。具体的には、スコープ設定部３０４は、判定対象「（新規撮影時に）部品Ｘの外観検査における必要画像集合が取得されたこと」、学習時の撮影対象「オブジェクトＯＢＪ４＝正常な部品Ｘ」を、スコープＳＣＰ（２）として設定する。スコープ設定部３０４はさらに、撮影場所「ＰＰＰ３」、撮影時刻「ＴＴＴ３」等も、スコープＳＣＰ（２）として設定する。
【００５０】
次に、Ｓ４０２において、画像取得部３０１は、カメラ１１０によって撮影された、スコープＳＣＰ（２）内のオブジェクトＯＢＪ４（＝正常な部品Ｘ）の画像を取得する。なお、カメラ１１０は、後述する判定条件を設定（Ｓ４０５）できるように、オブジェクトＯＢＪ４を、様々な位置・向き・倍率等で事前撮影するものとする。例えば、図１８（Ａ）に示すように、撮影パラメータＰ（２、１）、Ｐ（２、２）、・・・、Ｐ（２、４）、・・・によって撮影を行う。これにより、図１８（Ｂ）に示すように画像ＩＭＧ（Ｐ（２、１））、ＩＭＧ（Ｐ（２、２））、・・・、ＩＭＧ（Ｐ（２、４））、・・・が得られる。次に、Ｓ４０３において、条件作成部３０５は、学習に必要な画像を選択し、選択した画像に対し、撮影領域を付与する。
【００５１】
次に、Ｓ４０４において、条件作成部３０５は、スコープＳＣＰ（２）の判定対象である「部品Ｘの外観検査における必要画像集合が取得されたこと」を判定する際に用いる、条件テーブルＴＡＢＬＥ（２）を作成する。次に、Ｓ４０５において、条件作成部３０５は、「部品Ｘの外観検査における必要画像集合が取得されたこと」を判定するための判定条件（必要条件の組み合わせ）を設定する。例えば、「全表面が撮影されているような条件群（画像集合）が揃うこと」が判定条件として設定される。次に、Ｓ４０６において、マップ作成部３０６は、条件テーブルＴＡＢＬＥ（２）に対応する三次元の撮影マップＭＡＰ（２）を作成する。次に、Ｓ１７０１において、変異登録部１６０１は、変異パターンを記憶部に登録する。変異登録部１６０１は、例えば図１９に示す変異パターンＶＡＲ２１、ＶＡＲ２２、・・・を記憶部に登録する。
【００５２】
図２０は、第２の実施形態に係る認識装置１００による認識処理を示すフローチャートである。図２０に示す認識処理の各処理のうち、図９を参照しつつ説明した第１の実施形態に係る認識処理の各処理と同一の処理には、同一の番号を付している。Ｓ９０７において、判定条件を満たしている場合には（Ｓ９０７でＹＥＳ）、ＣＰＵ２０１は、処理をＳ２００１へ進める。Ｓ２００１において、変異認識部１６０２は、Ｓ９０２において取得した画像の集合において、変異パターンの認識を行うことで、変位パターンの有無を判定する。次に、Ｓ２００２において、表示処理部３０３は、変位パターンの有無の判定結果を表示部２０５に表示するよう制御する。以上で、認識処理が終了する。
【００５３】
図２１を例に認識処理について具体的に説明する。まず、Ｓ９０１において、スコープ設定部３０４は、所定の状態を判定するスコープを設定する。ここでは、図２１（Ａ）に示すように、判定対象「（認識時に）部品Ｘの外観検査における必要画像集合が取得されたこと」、（認識時の）撮影対象「オブジェクトＯＢＪ５＝検査する部品」がスコープＳＣＰとして設定される。また、撮影場所「ＰＰＰ４」、撮影時刻「ＴＴＴ４」等も、スコープＳＣＰとして設定される。また、設定したスコープＳＣＰにおいて、条件テーブルＴＡＢＬＥ（２）と三次元の撮影マップＭＡＰ（２）が設定される。
【００５４】
続いて、画像取得部３０１は、Ｓ９０２において、図２１（Ｂ）に示すように、画像ＩＭＧ（ＰＮ２（１））、ＩＭＧ（ＰＮ２（２））、・・・を順次取得する。このときの画像の取得（撮影）は、既に取得した画像集合から、条件テーブルＴＡＢＬＥ（２）によって不足画像を特定し、三次元の撮影マップＭＡＰ（２）によって、新たな撮影領域を特定することで行われる。
【００５５】
ここで、新たに取得された画像集合ＩＭＧ（ＰＮ２（１））、ＩＭＧ（ＰＮ２（２））、・・・ＩＭＧ（ＰＮ２（５））が、Ｓ４０５で設定された判定条件を満たしているとする。この場合、Ｓ９０７において、「オブジェクトＯＢＪ５」に対して、「部品Ｘの外観検査における必要画像集合が取得された」と判定され、処理はＳ２００１へ進む。
【００５６】
Ｓ２００１において、変異認識部１６０２は、取得した画像集合ＩＭＧ（ＰＮ２（１））、ＩＭＧ（ＰＮ２（２））、・・・ＩＭＧ（ＰＮ２（５））中に、登録されている変異パターンＶＡＲ２１、ＶＡＲ２２・・・の何れかが含まれているか否かを判定する。ここでは、図２１（Ｃ）に示すように、画像ＩＭＧ（ＰＮ２（２））に変異パターンＶＡＲ２１が含まれていると認識（判定）されたとする。この場合、Ｓ２００２において、表示処理部３０３は、不良部品である旨を表示部２０５に表示するよう制御する。なお、第２の実施形態に係るオブジェクト認識システムのこれ以外の構成及び処理は、第１の実施形態に係るオブジェクト認識システムの構成及び処理と同様である。
【００５７】
以上のように、第２の実施形態においては、オブジェクト認識だけでなく、変位パターンの有無の判定を効率的かつ高精度に行うことができる。
【００５８】
なお、第２の実施形態においては、オブジェクト認識システムを、組み立て部品のキズの有無の外観検査に適用する場合を例に説明したが、これらに限定されるものではない。他の例としては、各種製品、建築物等の外観検査に適用してもよい。
【００５９】
また、学習時と認識時の撮影対象（検査対象）は、異なるオブジェクトでもよく同一のオブジェクトであってもよい。例えば、同一建築物の正常時の撮影画像と、検査時の撮影画像とを比較して検査するようにしてもよい。
【００６０】
（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態に係るオブジェクト認識システムについて、他の実施形態に係るオブジェクト認識システムと異なる点を主に説明する。第３の実施形態においては、オブジェクト認識システムは、医療画像診断に適用される。第３の実施形態に係るオブジェクト認識システムは、図２２（Ａ）に示すように認識装置２２００と、超音波プローブ２２１０と、を有している。認識装置２２００のハードウェア構成及び機能構成は、それぞれ第２の実施形態に係る認識装置１００のハードウェア構成及び機能構成と同様である。認識装置２２００は、超音波プローブ２２１０により得られた超音波画像を取得し、超音波画像に対し、オブジェクトの認識及び変異パターンの認識を行う。なお、第３の実施形態においては、オブジェクト認識システムの動作を説明するために、模式的な超音波画像及び変異パターン（画像）を用いている。
【００６１】
人体の（正常な）各器官は個人個人で大きくは異ならず、大体似たような位置にあり、同じような形状である。そこで、医療画像診断においては、認識装置２２００は、超音波等を用いた典型的な被験者の人体の事前撮影により、臓器・血管・空洞・骨格等の形状・色等の特徴を用いて、所定の診断のために必要な条件群を記述した条件テーブルを作成する。認識装置２２００はまた、診断のために必要な条件群（画像集合）が取得されたか否かを判定する判定条件を設定する。判定条件が成り立つとき、所定の診断に必要な各器官の画像集合が取得できたものとする。認識装置２２００はまた、これらの各必要条件（画像）を取得できる人体周囲の領域の撮影マップを作成する。さらに、認識装置２２００は、これらの画像中に出現し得る病変の特徴を変異パターンとして登録する。
【００６２】
新規被験者に対して、所定の症状の診断のために画像が数枚撮影されたとする。この場合、認識装置２２００は、まず診断に必要な画像集合を取得できたかを条件テーブル及び判定条件によって判定する。次に、認識装置２２００は、不足画像を取得できる撮影マップ上の領域を算出する。そして、認識装置２２００は、撮影マップの領域を新規被験者の体型等に応じて実空間領域に変換して新たな撮影領域を算出し、撮影領域の案内情報を表示することで、新規被験者の撮影を支援する。さらに、オブジェクト認識に成功した（すなわち、診断に必要な画像集合を取得できた）場合には、認識装置２２００は、各画像中に登録した変異パターンがないかを判定する。
【００６３】
次に、図１７、図２０を参照しつつ、認識装置２２００の処理について説明する。学習処理においては、図１７に示すＳ４０１において、スコープ設定部３０４は、学習時のスコープを設定する。図２２（Ａ）に示すように、ここでは、判定対象「（認識時に）超音波画像診断において、症状Ｙに対する必要画像集合が取得されたこと」、（学習時の）撮影対象「人体ＢＯＤＹ１＝正常な被験者の体」を学習時のスコープＳＣＰ（３）として設定する。また、撮影場所「ＰＰＰ５」、撮影時刻「ＴＴＴ５」等も、学習時のスコープＳＣＰ（３）として設定する。
【００６４】
次に、Ｓ４０２において画像取得部３０１は、超音波画像を取得する。超音波画像は、ユーザ（オペレータ、管理者、専門家等）が超音波プローブ２２１０を操作して、スコープＳＣＰ（３）内の被験者の人体ＢＯＤＹ１の症状Ｙの診断に必要な部位を、様々な位置・向き・倍率等で撮影することにより得られる。例えば、図２２（Ａ）に示すように、撮影パラメータＰ（３、１）、Ｐ（３、２）、・・・、Ｐ（３、１０）・・・によって撮影を行う。これにより、図２２（Ｂ）に示す画像ＩＭＧ（Ｐ（３、１））、ＩＭＧ（Ｐ（３、２））、・・・、ＩＭＧ（Ｐ（３、１０））、・・・が得られる。
【００６５】
続いて、Ｓ４０３を経て、Ｓ４０４において、スコープＳＣＰ（３）の判定対象である「超音波画像診断において、症状Ｙに対する必要画像集合が取得されたこと」を判定する際に用いる、条件テーブルＴＡＢＬＥ（３）が作成される。次に、Ｓ４０５において、「超音波画像診断において、症状Ｙに対する必要画像集合が取得されたこと」を判定するための判定条件が設定される。例えば、図２２（Ａ）に示す人体ＢＯＤＹ１を各位置・各方向から撮影して、「症状Ｙの診断に必要な線・形状・輪郭等が全て含まれているような条件群（画像集合）が揃うこと」が判定条件として設定される。次に、Ｓ４０６において、条件テーブルＴＡＢＬＥ（３）に対応する三次元の撮影マップＭＡＰ（３）が作成され、Ｓ４０７において、図２２（Ｃ）に示すような変異パターンＶＡＲ３１、ＶＡＲ３２、・・・が記憶部に登録される。
【００６６】
認識処理においては、図２０に示すＳ９０１において、スコープ設定部３０４は、所定の状態を判定するスコープを設定する。ここでは、図２３（Ａ）に示すように、判定対象「（認識時に）超音波画像診断において、症状Ｙに対する必要画像集合が取得されたこと」、（認識時の）撮影対象「人体ＢＯＤＹ２＝検査する患者の体」が認識時のスコープＳＣＰとして設定される。また、撮影場所「ＰＰＰ６」、撮影時刻「ＴＴＴ６」等がスコープＳＣＰとして設定される。さらに、設定されたスコープＳＣＰにおいて、条件テーブルＴＡＢＬＥ（３）と三次元撮影マップＭＡＰ（３）が設定される。
【００６７】
続いて、ユーザは、撮影部１０１の超音波プローブＳＣＡＮ１を操作して、スコープＳＣＰ内の人体ＢＯＤＹ２を繰り返し撮影する。これに対応し、画像取得部３０１は、Ｓ９０２において、図２３（Ｂ）に示すように、画像ＩＭＧ（ＰＮ３（１））、ＩＭＧ（ＰＮ３（２））、・・・を順次取得する。このときの画像の取得（撮影）は、既に取得した画像集合から、条件テーブルＴＡＢＬＥ（３）によって不足画像を特定し、三次元の撮影マップＭＡＰ（３）によって、新たな撮影領域を特定することで行われる。
【００６８】
ここで、取得された画像集合ＩＭＧ（ＰＮ３（１））、ＩＭＧ（ＰＮ３（２））、・・・ＩＭＧ（ＰＮ３（３０））が、Ｓ４０５で設定した判定条件を満たしているとする。この場合、Ｓ９０７において、「人体ＢＯＤＹ２」に対して、「超音波画像診断において、症状Ｙに対する必要画像集合が取得された」と判定され、処理はＳ２００１へ進む。
【００６９】
Ｓ２００１において、変異認識部１６０２は、取得した画像集合ＩＭＧ（ＰＮ３（１））、ＩＭＧ（ＰＮ３（２））、・・・ＩＭＧ（ＰＮ３（３０））中に、登録されている変異パターンＶＡＲ３１、ＶＡＲ３２・・・の何れかが含まれているか否かを判定する。ここでは、図２３（Ｃ）に示すように、画像ＩＭＧ（ＰＮ３（２））に変異パターンＶＡＲ３１が含まれていると認識されたとする。この場合、Ｓ２００２において、表示処理部３０３は、「人体ＢＯＤＹ２」には、変異パターンＶＡＲ３１が含まれているので、症状Ｙである旨の情報を表示部２０５に表示する。第３の実施形態に係るオブジェクト認識システムのこれ以外の構成及び処理は、他の実施形態に係るオブジェクト認識システムの構成及び処理と同様である。
【００７０】
以上のように、医療画像診断においても、オブジェクト認識及び変異パターンの有無の判定を効率的かつ高精度に行うことができる。
【００７１】
なお、実施形態においては、超音波画像を例に説明したが、処理対象の画像の種類はこれに限定されるものではない。
【００７２】
また、学習時と認識時の撮影対象（被験者）は、異なっていても同じであってもよい。例えば、同一被験者の過去の（正常時の）撮影画像と、検査時の撮影画像とを比較して診断するようにしてもよい。
【００７３】
以上、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定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様々な形態も本発明に含まれる。上述の実施形態の一部を適宜組み合わせてもよい。
【００７４】
（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００７５】
１００  認識装置
１１０  カメラ
３０７  オブジェクト認識部
３０８  不足判定部
３０９  撮影領域特定部
【図１】
2019191792.tif 000003
【図２】
2019191792.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2019191792.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2019191792.tif 000011
【図１０】
2019191792.tif 000012
【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】
2019191792.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
2019191792.tif 000021
【図２０】
2019191792.tif 000022
【図２１】
2019191792.tif 000023
【図２２】
2019191792.tif 000024
【図２３】
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