(57)【要約】  本発明は、合成オブジェクトの下位オブジェクトの識別を用いる医療、セキュリティなどの分野で用いるＣＴセキュリティスキャナーなどに関する。本発明のシステムは、画像データの分割がなくても潜在的な合成オブジェクトを分類するためのものである。（アイゲン投影のような）合成オブジェクトの２次元投影を検査して公知のオブジェクトの存在を確認する。該投影は公知のオブジェクトの形態学的な特性のようなシグネチャーと比較される。このような比較に基づいて合成オブジェクトが公知のオブジェクトを含む可能性が高いと決定されると、投影の一部分が遮蔽され、このような遮蔽投影が再びシグネチャーと比較され、可能性が高くなったかを決定する。高くなったら、公知のオブジェクトの特徴に基づいて合成オブジェクトの下位オブジェクトを分類し、例えば、公知のオブジェクトが危険物であれば、合成オブジェクトを潜在的な危険物に分類することができる。【選択図】図６
2013546040.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データの分割がなくても潜在的な合成オブジェクトを分類する方法であって、
合成オブジェクトが公知のオブジェクトの比較特性を含む可能性を示しつつ、合成オブジェクトの投影のため１番目の忠実度を生成するステップ；
１番目の忠実度が１番目の閾値を充足すれば、合成オブジェクトの投影の中から比較特性に対するアウトライアーを有する部分を排除して合成オブジェクトの遮蔽投影を生成するステップ；および
公知のオブジェクトの比較特性を用いて合成オブジェクトの遮蔽投影のための２番目の忠実度を生成するステップ；
を含むことを特徴とする合成オブジェクトの分類方法。
【請求項２】
前記忠実度を生成する前に前記投影内の合成オブジェクトの境界画像を生成するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の合成オブジェクトの分類方法。
【請求項３】
前記合成オブジェクトのアイゲン（Ｅｉｇｅｎ）投影を生成するステップ；および
前記アイゲン投影のアイゲンエッジマップ画像を生成するステップ；
をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の合成オブジェクトの分類方法。
【請求項４】
前記比較特性が形態学的な特性を含むことを特徴とする、請求項１に記載の合成オブジェクトの分類方法。
【請求項５】
１番目の忠実度を生成するステップにおいて、
公知のオブジェクトの形態学的な特性と投影内の合成オブジェクトの形態学的な特性を比較し、
このような比較に基づいて合成オブジェクトに対する１番目の忠実度を計算することを特徴とする、請求項４に記載の合成オブジェクトの分類方法。
【請求項６】
１番目の忠実度を生成するステップにおいて、
前記投影内の合成オブジェクトの画像に形状特性の画像を重ねておき、
前記形状特性の画像の大きさを合成オブジェクトの画像に合わせて調節することを特徴とする、請求項１に記載の合成オブジェクトの分類方法。
【請求項７】
合成オブジェクトの遮蔽投影を生成するステップにおいて、
形状特性の画像の中心部を探し、
形状特性の調節された画像を前記中心部に対するいくつかのセクターに分割し、
合成オブジェクトの画像のエッジと前記中心部との間の距離閾値を有するセクター内にある合成オブジェクトの画像部分を遮蔽することを特徴とする、請求項６に記載の合成オブジェクトの分類方法。
【請求項８】
合成オブジェクトの遮蔽投影を生成するステップにおいて、
合成オブジェクトのエッジと比較特性の中心点との間の距離を確認し、
合成オブジェクトの中から除去のための距離閾値を充足する部分を遮蔽することを特徴とする、請求項１に記載の合成オブジェクトの分類方法。
【請求項９】
合成オブジェクトの中から前記中心点から最大アウトライアー部分を有する部分を遮蔽するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項８に記載の合成オブジェクトの分類方法。
【請求項１０】
前記遮蔽投影に合わせて比較特性を調節するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の合成オブジェクトの分類方法。
【請求項１１】
２番目の忠実度が１番目の閾値とは異なる２番目の閾値を充足すれば、公知のオブジェクトに基づいて遮蔽投影を分類するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１０に記載の合成オブジェクトの分類方法。
【請求項１２】
１番目の忠実度とは異なる２番目の忠実度が２番目の閾値を充足すれば、比較特性を用いて合成オブジェクトの支配的な部分を分類するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の合成オブジェクトの分類方法。
【請求項１３】
画像データの分割がなくても潜在的な合成オブジェクトを分類するシステムであって、
合成オブジェクトが公知のオブジェクトの比較特性を含む可能性を示しつつ、合成オブジェクトの投影のため１番目の忠実度を生成する忠実度生成器；
１番目の忠実度が１番目の閾値を充足すれば、合成オブジェクトの投影の中から比較特性に対するアウトライアーを有する部分を排除して合成オブジェクトの遮蔽投影を生成する遮蔽器；および
遮蔽投影のための２番目の忠実度が１番目の閾値とは異なる２番目の閾値を充足すれば、前記比較特性を用いて合成オブジェクトの一部分を分類する分類器；
を含むことを特徴とする合成オブジェクトの分類システム。
【請求項１４】
合成オブジェクトの３次元画像データを用いて合成オブジェクトの投影を生成するプロジェクターをさらに含むことを特徴とする、請求項１３に記載の合成オブジェクトの分類システム。
【請求項１５】
前記プロジェクターが前記投影するアイゲン空間にマッピングすることを特徴とする、請求項１４に記載の合成オブジェクトの分類システム。
【請求項１６】
前記忠実度生成器において用いる合成オブジェクトの投影のエッジマップ画像を生成するエッジマッピング要素をさらに含むことを特徴とする、請求項１３に記載の合成オブジェクトの分類システム。
【請求項１７】
前記エッジマップ画像がアイゲンエッジマップであることを特徴とする、請求項１６に記載の合成オブジェクトの分類システム。
【請求項１８】
前記忠実度生成器が投影内の遮蔽されていない合成オブジェクトに対する１番目の忠実度を生成することを特徴とする、請求項１３に記載の合成オブジェクトの分類システム。
【請求項１９】
忠実度の生成に用いられる公知の比較特性のデータベースをさらに含むことを特徴とする、請求項１３に記載の合成オブジェクトの分類システム。
【請求項２０】
放射線撮影装置の画像データから識別された潜在的な合成オブジェクトを分類する方法であって、
アイゲン空間において合成オブジェクトの境界線だけを表現するアイゲンエッジマップを生成するステップ；
アイゲンエッジマップのシグネチャーを公知のオブジェクト特性のシグネチャーと比較して１番目の尤度値（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  ｓｃｏｒｅ）を生成するステップ；
１番目の尤度値が１番目の閾値を充足すれば、公知のオブジェクト特性を根拠にアイゲンエッジマップ表現の中から除去閾値を充足する部分を除去して遮蔽アイゲンエッジマップを生成するステップ；および
遮蔽アイゲンエッジマップのシグネチャーを公知のオブジェクト特性のシグネチャーと比較して２番目の尤度値を生成するステップ；
を含むことを特徴とする合成オブジェクトの分類方法。
【請求項２１】
合成オブジェクトの３次元画像データを合成オブジェクトのアイゲン空間表現に変換するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項２０に記載の合成オブジェクトの分類方法。
【請求項２２】
２番目の尤度値が２番目の閾値を充足すれば、公知のオブジェクト特性を根拠に合成オブジェクトの支配的な部分を分類するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項２０に記載の合成オブジェクトの分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線とＣＴ（ｃｏｍｐｕｔｅｄ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）分野に関し、具体的には、合成オブジェクトの下位オブジェクトの識別を用いる医療、セキュリティなどの分野で用いるＣＴセキュリティスキャナーなどに関する。
【背景技術】
【０００２】
今日の社会政治的な環境は勿論、他の事項を考慮しても空港や他の旅行関連領域におけるセキュリティは非常に重要な問題である。このようなセキュリティを強化するのに用いられる技術が手荷物検査である。手荷物検査には撮影装置が多く用いられる。例えば、セキュリティ要員がＣＴ装置を用いてオブジェクトを２次元や３次元で見ることができる。撮影装置が提供した画像を見たセキュリティ要員は、該手荷物を検査台を通過させるかまたは（手動で）さらに検査するか否かを決定する。
【０００３】
現在は、手荷物中にある危険物を検査する時、撮影装置を用いてオブジェクトを画像として自動認識する。このようなシステムは、画像からオブジェクトを抽出した後、抽出されたオブジェクトの特徴を計算する。スキャンされたオブジェクトの特徴（例；密度、形状、原子特性など）を公知の危険物や非危険物の特徴と比較してオブジェクトを区分する。抽出されたオブジェクトが物理的に区分される色々なオブジェクトを含むほど危険物を区分する能力が落ちる。
【０００４】
２個以上の別途のオブジェクト、すなわち、下位オブジェクトからなるものが合成オブジェクトである。２個のオブジェクトが並んで置かれたり互いに接していたりすると、セキュリティ検査装置が２個のオブジェクトを１個の合成オブジェクトとして抽出し得る。しかし、該合成オブジェクトが実際には２個の別途のオブジェクトを含んでいるため、該合成オブジェクトの特徴を公知の危険物や非危険物の特徴と効果的に比較することができなくなる。このため、合成オブジェクトが入っている手荷物の場合、該合成オブジェクトが公知の危険物の特徴に似ているとすれば、追加（手動）検査のために不要に荷物をほどかなければならない。このため、何よりもセキュリティ検査台の効率性が落ちる。一方、合成オブジェクト内の潜在的な危険物の特徴が「汚染」されたり、合成オブジェクト内の他の（非危険）オブジェクトの特徴と結合されたりし、このように汚染されたり結合されたりした特徴が危険物でない非危険物の特徴と非常に似ていたりその逆であったりする場合、検査を受けた合成オブジェクトを識別できないこともある。
【０００５】
合成オブジェクトをいくつかの部分に分離し、危険物の検査を改善して、セキュリティ検査台の効率を上げる技法が多く開発された。そのうちの１つが合成オブジェクト分離法であり、このような合成オブジェクト分離法は、基本的に合成オブジェクトを識別し、ヒストグラムに基づいた合成オブジェクト分離アルゴリズムを用いて合成オブジェクトを下位オブジェクトに分割する。他の技法としては、ＳＶＥ（ｓｕｒｆａｃｅ  ｖｏｌｕｍｅ  ｅｒｏｓｉｏｎ）を用いてオブジェクトを分割する方法があるが、該方法だけを用いると効果が十分ではない。例えば、該方法においては、オブジェクトの質量を減らし、合成オブジェクトに属しないオブジェクトも無分別に分割したり、ある合成オブジェクトは分割できなかったりすることもある。また、以上で説明した技法は、オブジェクトが潜在的な合成オブジェクトであるか否かを考慮せずに汎用的に適用されることができる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、このような問題点を解決するために導き出されたものである。
【０００７】
本発明によれば、画像データの分割がなくても潜在的な合成オブジェクトを分類する方法が提供される。本方法は、合成オブジェクトが公知のオブジェクトの比較特性を含む可能性を示しつつ、合成オブジェクトの投影のため１番目の忠実度を生成するステップ；１番目の忠実度が１番目の閾値を充足すれば、合成オブジェクトの投影の中から比較特性に対するアウトライアーを有する部分を排除して合成オブジェクトの遮蔽投影を生成するステップ；および公知のオブジェクトの比較特性を用いて合成オブジェクトの遮蔽投影のための２番目の忠実度を生成するステップを含む。
【０００８】
また、本発明は、画像データの分割がなくても潜在的な合成オブジェクトを分類するシステムを提供する。本システムは、合成オブジェクトが公知のオブジェクトの比較特性を含む可能性を示しつつ、合成オブジェクトの投影のため１番目の忠実度を生成する忠実度生成器；１番目の忠実度が１番目の閾値を充足すれば、合成オブジェクトの投影の中から比較特性に対するアウトライアーを有する部分を排除して合成オブジェクトの遮蔽投影を生成する遮蔽器；および遮蔽投影のための２番目の忠実度が１番目の閾値とは異なる２番目の閾値を充足すれば、前記比較特性を用いて合成オブジェクトの一部分を分類する分類器を含む。
【０００９】
また、本発明は、放射線撮影装置の画像データから識別された潜在的な合成オブジェクトを分類する方法も提供する。本方法は、アイゲン空間において合成オブジェクトの境界線だけを表現するアイゲンエッジマップを生成するステップ；アイゲンエッジマップのシグネチャーを公知のオブジェクト特性のシグネチャーと比較して１番目の尤度値（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  ｓｃｏｒｅ）を生成するステップ；１番目の尤度値が１番目の閾値を充足すれば、公知のオブジェクト特性を根拠にアイゲンエッジマップ表現の中から除去閾値を充足する部分を除去して遮蔽アイゲンエッジマップを生成するステップ；および遮蔽アイゲンエッジマップのシグネチャーを公知のオブジェクト特性のシグネチャーと比較して２番目の尤度値を生成するステップを含む。
【００１０】
当業者であれば、以上の説明と記載から本発明の他の特徴も容易に予想することができるである。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】ＣＴスキャナーのような撮影装置によって撮影されたコンテナーの内部に入っている危険物体を識別するシステムや方法を採択した環境の一例のブロック図である。
【図２】オブジェクトの特徴に基づいて潜在的な合成オブジェクトを識別する他の実施例のブロック図である。
【図３】潜在的な合成オブジェクトを示す３次元画像データから下位オブジェクトの特徴を識別できる下位オブジェクト識別器の一実施例のブロック図である。
【図４】合成オブジェクトの画像データの分割を要請せずに合成オブジェクトを分類する方法のフローチャートである。
【図５】合成オブジェクトの画像データを分割せずに合成オブジェクトを分類する方法のフローチャートである。
【図６】３次元画像データをアイゲン（Ｅｉｇｅｎ）投影のような２次元投影に投射することを示すグラフィック表現である。
【図７】アイゲンエッジマップのようなエッジマップのグラフィック表現である。
【図８】エッジマップを公知のオブジェクトの比較特性であるシグネチャーと比較して忠実度を生成するグラフィック表現である。
【図９】エッジマップとシグネチャーを比較した忠実度が１番目の閾値より大きいか同じであるものに基づいて生成された遮蔽投影のグラフィック表現である。
【図１０】公知のオブジェクトのシグネチャーに比較される遮蔽投影のグラフィック表現である。
【図１１】ここで説明した技法を実現するように構成されたプロセッサ−実行命令語が入っているコンピュータ読み取り可能な媒体も本発明の一部である。図１１は、このようなコンピュータ読み取り可能な媒体の例示図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照して本発明について説明するが、このような説明はあくまでも例示に過ぎず、当業者であれば、このような説明と特許請求の範囲の記載から類推できる他のいかなる変形や変更も容易に予想することができ、このような変形や変更はいずれも本発明の範囲に属すると見なすべきである。
【００１３】
空港の検査台において貨物を検査するＣＴのような撮影装置を用いてオブジェクトを撮影して生成された画像の中から合成オブジェクトの一部分を確認するシステムや技術がある。すなわち、合成オブジェクトの下位オブジェクトを識別する技術やシステムがある。
【００１４】
図１は、ＣＴスキャナーのような撮影装置によって撮影されたコンテナーの内部に入っている危険物体を識別するシステムや方法を採択した環境１００の一例のブロック図である。該環境１００において、撮影装置は、空港で貨物をスキャンするのに用いられるセキュリティ検査装置のような検査装置１０２を含む。該検査装置１０２は、空港でカバンのようなオブジェクト１１０を検査したりスキャンしたりするのに用いられ、一般的に回転支持台１１４と固定支持台１１６とを含み、回転支持台１１４は、本実施例においてｘ−ｙ平面で回転する。
【００１５】
回転支持台１１４は、Ｘ線チューブのような輻射源１０４、Ｘ線検出器のような放射線検出器１０６アレイ、およびスキャン中であるオブジェクト１１０を中心に（輻射源と検出器とを含んで）回転支持台１１４を回転させる回転器１１２を含む。一例として、検出器１０６は輻射源１０４の正反対側において回転支持台１１４に設けられ、検出器１０６アレイが輻射源１０４を完全に囲んでいれば、輻射源１０４の焦点１２１が検出器アレイの中心役割をする。コンベヤーベルトのような検査面１０８が回転支持台１１４の孔を通過し、検査するオブジェクト１１０が検査装置１０２の上流部から下流部に移動して、図示された実施例ではｚ方向に動く。
【００１６】
ＣＴスキャナーのような検査装置１０２はＸ線チューブのような輻射源１０４を備え、円錘形や楔形や扇形でＸ線１１８を輻射し、該放射線は検査区域１２０においてスーツケースのようなオブジェクト１１０を透過する。本実施例において、輻射源１０４から出たＸ線は検査するオブジェクト１１０がある検査区域を通過し、輻射源１０４の反対側にある検出器１０６によって検知される。また、スキャナーに取り付けられたモーターのような回転器１１２を用いて、輻射源１０４と検出器１０６をオブジェクト１１０の周りに回転させることができる。このようにして、オブジェクトを透過したＸ線を収集して、該オブジェクトのＸ線投射線の集合を生成する。オブジェクトの周りに輻射源１０４と検出器１０６が回転することとして説明したが、輻射源と検出器が停止し、オブジェクト１１０が回転してもよい。
【００１７】
検査装置１０２に連結されたデータ取得器１３０が検出器１０６から情報を収集する。データ取得器１３０は、収集された情報をオブジェクト１１０の投射空間データ１５０に変換したりもする。例えば、オブジェクト１１０に対して色々な角度の各々においてＸ線投射線を収集することができる。また、オブジェクト１１０が検査装置１０２の上流から下流に移動する時、本実施例では、回転支持台１１４の回転軸に並んで図面を貫通する方向に動く時、オブジェクト１１０に対する回転軸に沿って色々な地点において色々な角度のＸ線投射線が収集される。一例として、このような複数の角度位置が検査中のオブジェクトに対してＸ軸とＹ軸方向であり、回転軸はＺ軸方向である。
【００１８】
データ取得器１３０に連結された画像抽出器１３２は、データ取得器１３０から投射空間データを受けてオブジェクト１１０の３次元画像データ１５２を生成し、この時、投射空間から画像空間に向かって逆投射するなどの適切な分析法や反復法や再構成法を利用する。
【００１９】
例えば、スーツケースに対する３次元画像データ１５２は、デスクトップやラップトップ型コンピュータのような端末１４４のモニター１４２に表示される。オペレーターは該画像を分離し回転させるなどの操作を行って、様々な角度と大きさと位置からスーツケースを見ることができる。
【００２０】
本実施例では、例えば、検査中のスーツケースに対してデータ取得器１３０によって生成された投射空間データ１５０から３次元画像データ１５２を抽出するのに画像抽出器１３２を用いるが、以上で説明した技術とシステムを他例にも適用することができる。例えば、システムに連結されていない撮影装置を用いて３次元画像データを作ることもできる。このような３次元画像データをＣＤ−ＲＯＭやハードドライブやフラッシュメモリのような格納装置に格納してからシステムに移すことができる。
【００２１】
貨物中に入っているスキャンされたオブジェクト１１０からオブジェクト特徴１５４を抽出するために、オブジェクト特徴抽出器１３４がデータ取得器１３０から投射空間データ１５０を受ける。一方、本発明のシステムでは、このようなオブジェクト特徴抽出器１３４を画像抽出器１３２の一部分にして、３次元画像データ１５２とオブジェクト特徴１５４の両方を画像抽出器１３２から受けることもできる。一方、オブジェクト特徴抽出器１３４を画像抽出器１３２の後ろに配置し、３次元画像データ１５２からオブジェクト特徴１５４を抽出することもできる。当業者であれば、３次元画像データ１５２とオブジェクト特徴１５４を求める他の構成も十分に導き出すことができるであろう。
【００２２】
スキャンされたオブジェクト１１０の３次元画像データ１５２とオブジェクト特徴１５４は出入管理器１３６に送られる。出入管理器１３６は、オブジェクトの特徴を根拠に３次元画像データ１５２内の合成オブジェクトを識別する。一例として、出入管理器１３６を用いて、下位オブジェクト識別器１３８で処理する合成オブジェクト１５６となるオブジェクトを選択することができる。画像でのオブジェクトの性質を示すオブジェクト特徴１５４は、出入管理器１３６の前で計算され、合成オブジェクトの特徴（例；システム訓練中に既存の合成オブジェクトから抽出された特徴）と比較され、１個以上のオブジェクトが合成オブジェクトを含むか否かを決定する。一方、出入管理器１３６が潜在的な合成オブジェクトの密度と該密度の標準偏差を計算したりもする。標準偏差が一定範囲を外れると、出入管理器１３６は、該オブジェクトを潜在的な合成オブジェクトと確認することができる。出入管理器１３６によって潜在的な合成オブジェクトと決定されていないオブジェクトおよび／または（合成オブジェクト内の下位オブジェクトのうち１つが残りの下位オブジェクトより非常に大きいため）下位オブジェクト識別器１３８によって分離できないオブジェクトを示す３次元画像データ１５８は下位オブジェクト識別器１３８を通過することができない。すなわち、出入管理器１３６は、フィルタの役割をして、１個のオブジェクトや下位オブジェクトに分離できない合成オブジェクトを示す３次元画像データ１５８から分離される可能性を有する合成オブジェクトを示す３次元画像データ１５６を識別することができる。
【００２３】
下位オブジェクト識別器１３８は、出入管理器１３６から潜在的な合成オブジェクトを示す３次元画像データ１５６を受け、合成オブジェクトをなす下位オブジェクトの特徴を判断する。例えば、下位オブジェクト識別器１３８が合成オブジェクト内の支配的な下位オブジェクトを識別したり、下位オブジェクトが危険であるか否かを識別したりする。
【００２４】
後ほど詳細に説明するが、下位オブジェクト識別器１３８は、合成オブジェクトを示す３次元画像データ１５６を２次元投射面に投射して下位オブジェクトの特性を決定する。このような２次元投射面を利用する時、実質的に１個の（支配的な）下位オブジェクトが遮蔽されることなく残っている時までに投影の一部分を遮蔽することによって、合成オブジェクトの下位オブジェクトの特性を識別することができる。下位オブジェクトが危険物である可能性がある時、投影の一部分を遮蔽して下位オブジェクトや下位オブジェクトの特性を把握するこのような技術は、下位オブジェクトそれぞれの特性を確認するまでに繰り返されるところ、例えば、それぞれの下位オブジェクトを示す投射データが識別される時までに繰り返される。
【００２５】
確認された下位オブジェクト１６０に関する情報、例えば、該オブジェクトが危険であるか否かのような情報は端末１４４に送られて、モニター１４２を介して使用者に見せられる。また、一例として、３次元画像データ１５６が端末１４４に送られることもできる。このようにして、使用者は危険物を知ることができ、確認された危険物に関する３次元画像データを見ることができる。
【００２６】
潜在的な合成オブジェクトに関するものと確認されていない３次元画像データまたは（支配的な下位オブジェクトが他のものより小さいため）下位オブジェクトの特性を確認できない潜在的な合成オブジェクトと確認された３次元画像データ１５８は危険判断器１４０に送られる。危険判断器１４０は、３次元画像データ１５８で表示されたオブジェクトが危険物であるか否かを判断するところ、例えば、オブジェクトの特性（例；密度、形状、材質特性など）を公知の危険物の特性と比較して危険物であるか否かを判断する。以上で説明したシステムや技術は危険判断器１４０を用いることに限定されるものではなく、危険判断器１４０を用いることなく下位オブジェクトを示すデータを識別するのに用いられてもよい。例えば、１個のオブジェクトを示す３次元画像データ１５８や、識別された下位オブジェクト１６０に関する情報を端末１４４に送り、ここで検査中であるオブジェクト１１０の画像を人が見ることができるようにして、人が危険物を判断するようにすることもできる。
【００２７】
スキャンされたオブジェクトが危険物１６２であるかに関する情報は端末１４４に送られ、手荷物検査台においてセキュリティ要員が見ることができるように表示される。このようにして、検査装置１０２によって検査中であるオブジェクトに対するリアルタイム情報検索が行われる。
【００２８】
端末１４４に連結されたコントローラ１４６は、端末１４４から命令語を受け、検査装置１０２が実行する命令語を生成する。例えば、操作者がオブジェクト１１０を再検査したい場合、コントローラ１４４が方向を変えろという命令語を検査面１０８に下し、この時、この物は検査装置１０２の検査区域に戻る。
【００２９】
本分野の通常の技術者であれば、図１の構成が一例に過ぎず、本発明の範囲を制限するものではないことを分かるであろう。例えば、識別された下位オブジェクト１６０に関する情報を画像再構成器（図示せず）に送り、従来技術を用いて２次元投射画像データを３次元画像データに変換することもできる。
【００３０】
図２は、オブジェクトの特徴に基づいて潜在的な合成オブジェクトを識別する他の実施例２００のブロック図である。図示したように、出入管理器１３６の比較器２０２はそれぞれの特徴値１５４を該当閾値２５０と比較する。
【００３１】
問題のオブジェクトの画像データ１５２は該当特徴値１５４と共に出入管理器１３６に送られる。これらの特徴値１５４の例としては、問題のオブジェクトのＥＢＦＲ（Ｅｉｇｅｎ−ｂｏｘ  ｆｉｌｌ  ｒａｔｉｏ）のような形状値などがある。例えば、ＥＢＦＲが大きいオブジェクトは形状がほぼ規則的であるが、ＥＢＦＲが小さいオブジェクトは形状がほぼ不規則である。比較器２０２は、オブジェクトの特徴値を該特徴に対する閾値と比較して、どの特徴値が問題のオブジェクトに対する合成オブジェクトを示すかを決定する。一方、特徴値１５４がオブジェクトの平均密度やオブジェクトの一部分の密度の標準偏差を有してもよい。比較器２０２は、密度の標準偏差と閾値を比較して合成オブジェクトがあるかを判断する。
【００３２】
出入管理器１３５の判断器２０４は、比較器２０２の比較結果に基づいて潜在的な合成オブジェクトを識別するところ、例えば、それぞれのオブジェクト特徴に対して所望するポジティブ結果値に基づいて潜在的な合成オブジェクトを識別し、このようなポジティブ結果値には潜在的な合成オブジェクトに関するものがあってもよい。例えば、所望するポジティブ結果値が１００％であってもよく、この値はオブジェクト特徴値が非合成オブジェクトであることを示す時には該オブジェクトの画像データ１５８が下位オブジェクト識別器１３８に送られないことを意味する。しかし、問題のオブジェクトが所望するポジティブ結果値を有すれば、潜在的な合成オブジェクトに関する画像データ１５６が下位オブジェクト識別器１３８に送られる。一方、標準偏差が比較器２０２での特定閾値を越える時、判断器２０４が潜在的な合成オブジェクトを識別することもできる。
【００３３】
図３は、潜在的な合成オブジェクトを示す３次元画像データ１５６から下位オブジェクトの特徴を識別できる下位オブジェクト識別器１３８の一実施例３００のブロック図である。下位オブジェクト識別器１３８は、合成オブジェクトの下位オブジェクトを潜在危険物や非危険物に分類する。
【００３４】
下位オブジェクト識別器１３８のプロジェクター３０２は、潜在的な合成オブジェクトを示す３次元画像データ１５６を受け、潜在的な合成オブジェクトを示す２次元投影３５０に変換する。当業者であれば分かるように、投影とは３次元関数の２次元表現である。例えば、手袋の一部分の２次元地図を２次元投影と言うことができる。２次元地図上の１点を（ｚ方向がないため）付近の点と連係してみた時、３次元手袋の対応地点と完璧には一致しないが、（付近の点と連係せずに）個別的や局部的に見た時には３次元手袋上の該当点をほぼ完璧に表現する。
【００３５】
このような２次元投影３５０がアイゲン（Ｅｉｇｅｎ）投影であり、該投影と関連する２次元平面はオブジェクトの各々の主軸に垂直であり、このような主軸は一般的に見られる表面積をより大きくするためのものである。このような主軸は合成オブジェクトの形状や方向に合うように変わることができる。例えば、本が検査面１０８に対して４５度の角度で傾いていれば、Ｘ軸も検査面に対して４５度の角度で傾くように決定され、表面積が最大である本部分がＸ軸に平行するようにする。
【００３６】
２次元投影３５０の画素は３次元画像データ１５６のボクセル（ｖｏｘｅｌ；３Ｄ画素）を示す。与えられた画素で表されるボクセル数は２次元投影３５０に含まれていない３次元画像データ１５６の次元に積もるオブジェクトボクセルの個数に応じて変わることができる。例えば、与えられたｘ−ｙ座標において、３次元画像データ１５６のｙ−次元に３個のボクセルが積もれば、ｘ−ｚ座標に対応する画素は２次元投影３５０内の３個のボクセルを示す。同様に、ｘ−ｚ座標において、ｙ−次元に５個のボクセルが積もれば（例；合成オブジェクトが該画素より隣接画素のｘ−ｚ座標においてより大きいｙ−次元を有すれば）、該画素に隣接した画素が５個のボクセルを示す。画素で表現されるボクセルの数を「画素値」という。
【００３７】
下位オブジェクト識別器１３８のエッジマッピング要素３０４は、２次元投影３５０を受け、公知のエッジマッピング技法を用いて２次元投影から２次元エッジ画像３５２を生成し、これをエッジマップともいう。一例として、エッジマッピング要素３０４は、各画素の画素値の変化に基づいて合成オブジェクトのエッジを識別するところ、例えば、画素値の勾配を識別し（例；各画素の画素値は５から０−１まで変わり始める）、エッジが該勾配の近くにあるかを決定する。一方、エッジマッピング要素３０４がそれぞれの画素の強度が最大値から或る閾値（例；最大値の５０％）の下に変わり始める位置をエッジと識別したりもする。当業者であれば分かるように、プロジェクター３０２はアイゲン投影を出力するが、エッジマッピング要素３０４は以上で説明した技術や他の公知技法を用いてアイゲンエッジを生成する。
【００３８】
下位オブジェクト識別器１３８の忠実度（ｆｉｄｅｌｉｔｙ  ｓｃｏｒｅ）生成器３０６は、２次元エッジ画像３５２を受けて忠実度を計算する。一般的に、このようなスコアを計算するために、エッジ画像３５２は、シグネチャーデータベース３０８から検索された（比較特性値ともいう）オブジェクトのシグネチャー３５４と比較される。潜在的な合成オブジェクトの一部分がエッジマップを比較するシグネチャー３５４を有する可能性や確率に基づいて忠実度が計算される。換言すれば、実際エッジ画像３５２を比較するシグネチャー３５４と実際エッジ画像３５２の類似度や差に基づいて忠実度が計算される。例えば、あるシグネチャーが既存のオブジェクトの形状を代表する場合、該シグネチャー３５４に代表される形状とエッジ画像３５２の形状との間の類似度に基づいて忠実度を計算することができる。一方、あるシグネチャーが既存のオブジェクトの厚さを代表する場合、該シグネチャー３５４に代表されるオブジェクトの厚さとエッジ画像３５２の厚さとの間の類似度に基づいて忠実度を計算することもできる。したがって、シグネチャー３５４は既存のオブジェクトの特性を示し、忠実度はエッジ画像３５２とシグネチャー３５４との間の類似度を示す数値（例；一般的に０〜１の値）である。該数値が大きいほど、エッジ画像３５２で表現される潜在的な合成オブジェクトがシグネチャーを有する可能性が大きくなり、エッジ画像３５２とシグネチャー３５４との間の差が小さくなる。一例として、エッジ画像３５２を色々なシグネチャー３５４と比較し、これに応じて忠実度生成器３０６が多数の忠実度を生成することができる。
【００３９】
忠実度生成器３０６が所定の２個の閾値（例；０．８と０．９５）の間の忠実度を生成すれば、忠実度生成器３０６は、エッジマップ３５２の一部分を遮蔽する遮蔽器３１０に（２個の閾値の間の忠実度を生成させるシグネチャー３５４とエッジ画像３５２のような）情報３５６を送る。忠実度が低い閾値より小さければ、該シグネチャーは廃棄され、これは、該オブジェクトがシグネチャーに代表される既存のオブジェクトと十分に似ていないので、合成オブジェクトの一部分を既存のオブジェクトと同じであると識別できないためである。忠実度が高い閾値より大きければ（高い忠実度を生じさせるシグネチャー３５４とエッジ画像３５２のような）情報３５８を（遮蔽器３１０に送らずに）分類器３１２に直接送ることができ、これは、潜在的な合成オブジェクトが実際に１つの既存のオブジェクトである可能性が高いためである。
【００４０】
遮蔽器３１０は、忠実度発生器３０６に送られた情報３５６を受け、公知の遮蔽技法を用いて潜在的な合成オブジェクトの投影の中からシグネチャーのアウトライアー（ｏｕｔｌｉｅｒ）を有する部分を遮蔽して、潜在的な合成オブジェクトの遮蔽投影３６０を生成する。例えば、遮蔽器３１０は、エッジ画像３５２で表現されたオブジェクトの質量中心を探し、質量中心に近接していないオブジェクトの部分（例；画素集団）を識別する。質量中心に近接していない画素をアウトライアーといい、アウトライアーに関連するデータは遮蔽器３１０によって排除されたり除去されたり遮られたりする。遮蔽器３１０によって遮蔽されていないエッジ画像３５２部分は忠実度生成器３０６に出力され、２個の閾値の間の忠実度を生成させるシグネチャー３５４を遮蔽投影３６０と比較して新しい忠実度を計算する。新しい忠実度が高い閾値より大きければ、遮蔽投影３６０は分類器３１２に出力される。新しい忠実度が２個の閾値の間にあれば、遮蔽投影は遮蔽器３１０に送られ、忠実度生成器３０６が２番目の閾値より大きい忠実度を生成するまでに再度遮蔽される。遮蔽投影３６０のために忠実度生成器３０６が２個の閾値より大きい忠実度を生成すれば、再度遮蔽して新しい忠実度を生成する過程が中断され、遮蔽投影と関連する（遮蔽投影と比較されるシグネチャーのような）情報３５８や遮蔽投影３６０が分類器３１２に出力される。
【００４１】
遮蔽された投影成分は（２個の閾値の間の忠実度を生成するために本来比較されたシグネチャーでない）データベース３０８の色々なシグネチャー３５４と比較されてもよい。遮蔽投影３６０と比較されるシグネチャー３５４が２個の所定閾値のうち高い値より大きければ、忠実度生成器３０６が遮蔽投影３６０および／または遮蔽投影に関する情報３５８を分類器３１２に出力して、遮蔽投影３６０に含まれたオブジェクトが危険物であるか否かを決定する。
【００４２】
分類器３１２は、投影や遮蔽投影と関連するシグネチャーを根拠に合成オブジェクト内の下位オブジェクトが危険物であるか否かを決定する。すなわち、忠実度生成器３０６に２番目の閾値より大きい忠実度を生成するようにしたシグネチャー３５４に基づいて、分類器３１２が合成オブジェクトの下位オブジェクトが危険物であるか否かを決定する。例えば、識別されたシグネチャー３５４が銃器のシグネチャーであれば、分類器は、潜在的な合成オブジェクトが危険物である銃器を有しており、該銃器を危険物と表示することができる。（例えば、２次元投射データ自体を含むことができる）このような決定の結果１５８は端末１４４に出力され、ここから使用者に見せられる。
【００４３】
図４は、合成オブジェクトの画像データの分割を要請せずに合成オブジェクトを分類する方法４００のフローチャートである。該方法４００はＳ４０２ステップから始まり、Ｓ４０４ステップでは、合成オブジェクトが公知のオブジェクトの比較特性（例；シグネチャー）を有する可能性を示す忠実度が生成される。
【００４４】
忠実度を生成するために、オブジェクトの検査（例；ＣＴスキャン）によって生成された合成オブジェクトを示す３次元画像データを公知技法を用いてアイゲン投影のような２次元投影に変換する。合成オブジェクトの分類を改善するために、合成オブジェクトのボクセルをそれぞれの主軸に垂直な２次元投影に投射する。すなわち、図６で説明するように、合成オブジェクトの形状や（合成オブジェクトが広がるように主軸が置かれる）方向を根拠に合成オブジェクトの主軸を決定し、合成オブジェクトを主軸に沿って投射する（または、平らにする）。
【００４５】
２次元投影が生成されれば、合成オブジェクトのエッジを示す境界画像やエッジマップが作られる。２次元投影から境界画像を作るための色々な分析法や反復法が当業者に知られている。例えば、２次元投影を境界化（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ）し（合成オブジェクトのエッジを表示する）傾斜度を識別して境界画像を作ることができる。一方、各画素の強度を測定した後、ある閾値（例；２次元投影の最大強度の５０％）の下への強度降下を根拠に境界画像を作ることもできる。または、各画素の画素値の０から一定閾値までの変化を確認してエッジを決定したりもする。
【００４６】
忠実度は、境界画像を公知のオブジェクトの比較特性やシグネチャーと比較して生成される。例えば、公知オブジェクトの形状や厚さのような形態的な特徴を境界画像と比較する。このような比較のために、形状特性のような比較特性を境界画像に重ねておき、境界特性の画像の大きさを境界画像に合わせて調節する。例えば、形状特性が銃器の輪郭であり、その大きさが境界画像の２倍であれば、形状特性の大きさを境界画像の大きさに合わせて調節する。
【００４７】
忠実度は、境界画像と比較特性の差や、合成オブジェクトが公知のオブジェクトを含む確率を示す。低い忠実度は、合成オブジェクトが公知のオブジェクトを有する確率が低く、境界画像と比較特性に大きい差があることを意味する。例えば、境界画像が楕円を有するのに円と比較されると、該境界画像を正方形と比較した時よりさらに大きい忠実度が生じる。したがって、忠実度に基づいて、合成オブジェクトが、正方形に該当する下位オブジェクトでなく、円に該当する下位オブジェクトを有する確率がより高いと決定することができる。
【００４８】
公知のオブジェクトの色々な比較特性と境界画像を比較して、境界画像に対する忠実度をいくつかを計算することもできる。例えば、境界画像を銃器や刃物や爆発物などの比較特性と比較し、それぞれの比較に対する忠実度を作ることができる。
【００４９】
Ｓ４０６ステップにおいて、１番目の忠実度が１番目の閾値（例；０．８５）を充足すれば、合成オブジェクトの遮蔽投影の中から比較特性に対するアウトライアーを有する部分を排除したり除去したり無視したりして遮蔽投影を作ることができる。すなわち、１番目の閾値を充足するか超過する忠実度が生成されれば、合成オブジェクトが公知のオブジェクトを含む確率が高い。合成オブジェクトが公知のオブジェクトを有することを確認するために、合成オブジェクトの投影の中から忠実度を下げる（例；合成オブジェクトが公知のオブジェクトを有する確率を下げる）部分は投影から排除されたり遮蔽されたりする。
【００５０】
合成オブジェクトの投影や境界画像においてアウトライアーを遮蔽する分析法や反復法は非常に多い。例えば、オブジェクトの質量中心や中心部を探し、投影や境界マップを中心部に対するいくつかのセクターに分割してアウトライアーを決定することができる。投影の中心部とエッジとの間の距離閾値を有するセクターに置かれている投影部分は遮蔽されたり排除されたりする。換言すれば、中心部から最も遠くにある画素集団（例；距離閾値を充足する画素集団）は遮蔽される。このようにして、（中心部で最も大きいアウトライアーを含む）アウトライアーが投影や境界マップから排除される。すなわち、比較特性と一致しない画像部分は無視され、遮蔽投影（例；遮蔽されていない合成オブジェクト部分を表示する境界マップ）が生成される。
【００５１】
Ｓ４０８ステップにおいて、合成オブジェクトの遮蔽投影の２番目の忠実度が公知のオブジェクトの比較特性を用いて生成される。換言すれば、公知のオブジェクトの比較特性が再調整（大きさ調整）され、例えば、公知のオブジェクトの遮蔽投影と比較特性の差を根拠に１番目の忠実度とは異なる２番目の忠実度が計算される。
【００５２】
遮蔽画像がアウトライアーを含まないので合成オブジェクトが公知のオブジェクトを含んでいれば、２番目の忠実度は必ず１番目の忠実度より高くなければならない。２番目の忠実度が１番目の閾値より高い２番目の閾値以上であれば、潜在的な合成オブジェクトが公知のオブジェクトを含むと判断し、該合成オブジェクトを危険物や非危険物に分類することができる。２番目の忠実度が２個の閾値の間にあれば、投影や境界画像を再び遮蔽してアウトライアーを廃棄し、３番目の忠実度を生成する。境界画像を続けて再遮蔽し、新しい忠実度が２番目の閾値以上である時にまで、または一定回数だけ技術が繰り返されるまでに忠実度が繰り返し生成され、合成画像が公知のオブジェクトを含まないと決定されるか、結果が決定的でないと決定される。２番目の忠実度が１番目の忠実度より小さいか同じであれば、合成オブジェクトが公知のオブジェクトを有しないとみなす。したがって、遮蔽投影が遮蔽されず、１番目の閾値より大きい忠実度が生成されるまでにこのような未遮蔽投影を他の公知のオブジェクトの他の比較特性に比較する。１番目の閾値を充足する忠実度が生成されないか、未遮蔽された時に１番目の閾値を充足する他の忠実度が生成されなければ、該合成オブジェクトを曖昧なものに分類し、追加検査を保証することができる。例えば、スーツケースを手で検査して合成オブジェクトの下位オブジェクトを確認する。
【００５３】
この方法４００はＳ４１０ステップで終了する。
【００５４】
図５は、合成オブジェクトの画像データを分割せずに合成オブジェクトを分類する方法５００のフローチャートである。
【００５５】
Ｓ５０２ステップにおいて、合成オブジェクトの画像データがアイゲン空間に変換される。換言すれば、合成オブジェクトを分析して主軸を決定するが、このような主軸が画像の主軸と必ずしも同じである必要はない。一般的に、主軸の方向は合成オブジェクトの大きさや形状や方向の関数であり、合成オブジェクトが２次元空間に投射された時、該オブジェクトの表面積の大半が露出されるように主軸の方向が定められる。すなわち、合成オブジェクトが２次元空間に扁平になった時、合成オブジェクトが可能な限り最大空間を覆うように主軸の方向が定められる。一旦、主軸が決定されると、それぞれの主軸に垂直な２次元平面にボクセルが投射され、アイゲン空間に２次元投影を作る。２次元投影の各々の画素は、崩れた次元にあったボクセルの個数に応じて０またはそれ以上のボクセルを示す。例えば、崩れた行が３個のボクセルを有したとすれば、崩れた行を示す画素が３個のボクセルを示す。画素で表現されたボクセルの数を「画素値」という。
【００５６】
Ｓ５０４ステップにおいて、アイゲン空間表現であるアイゲン投影のアイゲンエッジマップを生成する。エッジマップは合成オブジェクトの境界を示し、当業界によく知られているアイゲンエッジマップ技法によって生成される。例えば、アイゲン投影を境界化した後、所定の勾配を有する投影部分（例えば、各々の画素の画素値がより急激に増加するか減少する部分）を確認してアイゲンエッジマップを作る。一方、強度が閾値以下に落ちる部分を確認して、アイゲン投影において合成オブジェクトのエッジを確認することもできる。以上は例示に過ぎず、当業者であれば、アイゲン投影からアイゲンエッジマップを作る他の技法も考慮することができるであろう。
【００５７】
Ｓ５０６ステップにおいて、アイゲンエッジマップのシグネチャーを公知のオブジェクト特性のシグネチャーと比較して、１番目の尤度値（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  ｓｃｏｒｅ）である忠実度を生成する。一例として、潜在的な合成オブジェクトの形態学的な特徴を公知のオブジェクトの類似する形態学的な特徴と比較する。例えば、アイゲンエッジマップの形状を公知のオブジェクトの形状と比較して、（合成オブジェクトの大半を占める）支配的な下位オブジェクトが公知のオブジェクトと類似する形状を有するかを判断する。一方、合成オブジェクトの厚さを公知のオブジェクトの厚さと比較することもできる。
【００５８】
Ｓ５０８ステップにおいて、１番目の尤度値が１番目の閾値を充足するかを決定する。充足しなければ、支配的な部分（例；支配的な下位オブジェクト）が公知のオブジェクトを含まないと決定され、合成オブジェクトが公知のオブジェクトを含むものに分類されない（Ｓ５１８）。一例として、１番目の尤度値が１番目の閾値を充足しなければ、エッジマップの同一なシグネチャーや他のシグネチャーを他の公知のオブジェクトのシグネチャーと比較して、１番目の閾値を充足する尤度値を生成できる或る比較物があるかを決定する。例えば、形状シグネチャーを１千個の公知のオブジェクトの形状シグネチャーと比較して、比較物の中から１番目の閾値を充足するか越える尤度値を有するものがあるかを決定する。
【００５９】
このスコアが１番目の閾値を充足すれば、Ｓ５１０ステップにおいて、エッジマップの中から排除閾値を充足する部分を排除して遮蔽されたエッジマップを生成する。すなわち、エッジマップのシグネチャーが公知のオブジェクトのシグネチャーと実質的に一致しなくなる部分を遮蔽するか遮って（遮蔽部を無視するか遮った）遮蔽投影エッジマップを作る。エッジマップをいくつかのセクターに分割し、（比較特性に比べて）平均値から一定範囲を外れたをセクターを遮蔽する。例えば、比較特性やシグネチャーが形状であれば、エッジマップの中央部を探し、該エッジマップを中央部に対していくつかのセクターに分割する。次に、中央部から（閾値に決定された）遠くにあるセクターを遮蔽する。このようにして、エッジマップを整えて、忠実度の計算を阻害する（小さい）部分を排除する。換言すれば、エッジマップの一部分を遮蔽して、合成オブジェクトの小さい部分を補充する下位オブジェクトを表示するデータは排除するか排除しようとする。
【００６０】
Ｓ５１２ステップにおいて、遮蔽エッジマップシグネチャーを公知のオブジェクトの特性のシグネチャーと比較して２番目の尤度値を生成する。すなわち、遮蔽されたエッジマップシグネチャーを１番目の閾値の生成のためにエッジマップが本来比較したシグネチャーと比較する。尤度値が１番目の閾値より大きい２番目の閾値を充足すれば（Ｓ５１４）、合成オブジェクトの（遮蔽されていない残りのエッジマップで表現された）支配的な部分が公知のオブジェクト特性に基づいて分類される（Ｓ５１６）。例えば、遮蔽されたエッジマップで表現された形状を銃器の形状と比較し、尤度値が２番目の閾値を充足するか超過すれば、合成オブジェクトの支配的な部分を銃器やその他の危険物に分類し、貨物を手動で調査することができる。
【００６１】
２番目の尤度値がＳ５１４ステップにおいて２番目の閾値を充足しないか超過しなければ、（合成オブジェクトが危険物を含むか否かが分からないので）Ｓ５１８ステップにおいて合成オブジェクトが分類されることができず、および／または遮蔽されたエッジマップを公知の他のオブジェクトのシグネチャーと比較して、合成オブジェクト内の支配的なオブジェクトが公知の他のオブジェクトを含む可能性があるかを決定する。また、アイゲンエッジマップを遮蔽せずに公知の他のオブジェクトのシグネチャーと比較して支配的なオブジェクトを確認することもできる。一例として、合成オブジェクト中の支配的なオブジェクトが公知のオブジェクトと確認できないか危険物／非危険物と確認できなければ、このような表示を端末１４４に送って合成オブジェクトを分類することができないため、手動調査のような他の調査を行うべきであるということを知らせる。
【００６２】
図６は、３次元画像データ６０２をアイゲン投影のような２次元投影６０６に投射すること６０４を示すグラフィック表現６００である。３次元画像データ６０２は、２個の下位オブジェクト（６０２Ａ〜Ｂ）を有する合成オブジェクトを表現する。このような合成オブジェクトが本６０２Ａとフライパン６０２Ｂであってもよい。下位オブジェクトの識別／分類の品質を高めるために、オブジェクトのボクセルを各々の主軸６０８，６１０に垂直な２次元投影６０６に投射し、ここで、これらの主軸６０８，６１０は２次元投影６０６に露出される表面積の大きさに基づいて定義される。例えば、図示したように、３次元画像データ６０２の表面積の最大量を２次元投影６０６に露出させるようにオブジェクトの主軸６０８，６１０は投影６０６の表面に対して４５度程度に傾けられる。
【００６３】
図７は、アイゲンエッジマップのようなエッジマップ７０２のグラフィック表現７００であり、図６の２次元投影６０６に基づいて生成される。一般的にエッジマップは２次元投影６０６で表現されたオブジェクトのエッジ７０４だけを示す。すなわち、２次元投影６０６の中から合成オブジェクトのエッジ７０４を表現しない部分は除去されるか遮られ、合成オブジェクトに含まれた下位オブジェクトのエッジ７０４だけが表現されるものである。このように２次元投影からエッジマップを作る技法は、当業界に多数知られている。
【００６４】
図８は、エッジマップ８０２を公知のオブジェクトの比較特性であるシグネチャー８０４と比較して忠実度を生成するグラフィック表現８００であり、忠実度は合成オブジェクトが公知のオブジェクトを含む可能性やシグネチャー８０４とエッジマップ８０２との間の類似度／差分を示す値である。本実施例では、シグネチャー８０４が楕円形状であるが、厚さや他の形態を有することも可能である。
【００６５】
尤度値ともいう忠実度が１番目の閾値より大きければ、エッジマップの一部分が遮断される。この場合、合成オブジェクトが公知のオブジェクトを有する可能性が高いと決定される。例えば、図８の場合、シグネチャー８０４をエッジマップ８０２と比較した忠実度は０．８５で閾値より大きい。したがって、合成オブジェクトが該シグネチャーと関連する公知のオブジェクトを有する可能性が非常に高い。
【００６６】
図９は、エッジマップ８０２とシグネチャー８０４を比較した忠実度が１番目の閾値より大きいか同じであるものに基づいて生成された遮蔽投影８０２のグラフィック表現９００である。エッジマップ８０２の部分９０４は忠実度を下げる原因として遮蔽された部分である。エッジマップ８０２の一部分９０４を排除することに決めるために、（エッジマップの中心でなくてもよい）画像の中心部９０８や質量中心を確認した後、エッジマップ８０２を中心部９０８に対していくつかのセクターに分離する。中心部９０８から最も遠いセクターや、中心部から一定距離に置かれたセクターは排除される。ここでは、本６０２Ａを表現するセクターがシグネチャー９０６の形状と一致しないために遮蔽される。
【００６７】
遮蔽投影９０２が生成されれば、遮蔽されていないエッジマップ部分を含む遮蔽投影９０２とシグネチャーを比較して新しい忠実度を生成する。図１０は、公知のオブジェクトの（図８のシグネチャー８０４のような）シグネチャー１００４に比較される遮蔽投影１００２のグラフィック表現１０００であり、該シグネチャー１００４は遮蔽投影１００２に合わせて大きさが調節される。シグネチャー１００４が遮蔽投影１００２の形状と合うため、合成オブジェクトの下位オブジェクト６０２Ｂは公知のオブジェクトに分類されるか、（銃器として用いられたり用いられることができる）公知のオブジェクトの特徴に基づいて危険物や非危険物に分類される。
【００６８】
以上で説明した技法を実現するように構成されたプロセッサ−実行命令語が入っているコンピュータ読み取り可能な媒体も本発明の一部である。図１１は、このようなコンピュータ読み取り可能な媒体の一例１１００を示しており、フラッシュドライブ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒ、ハードディスクドライブのようなコンピュータ読み取り可能な媒体１１０２にコンピュータ読み取り可能なデータ１１０４が載せられている。このようなコンピュータ読み取り可能なデータ１１０４に含まれたコンピュータ命令語１１０６は、以上で説明した原理に従った動作を実行する。コンピュータ命令語１１０６は、例えば、図４および／または図５の方法のような方法１１０８を実行するように構成される。または、コンピュータ命令語１１０６が図１のシステム１００の少なくとも一部分のシステムを実現するように構成されてもよい。当業者であれば、以上で説明した技法に従って動作するように構成される多くの他のコンピュータ読み取り可能な媒体も導き出すことができるであろう。
【００６９】
本発明は、合成オブジェクトの分離のような他の下位オブジェクト識別法に比べて多くの長所を有する。例えば、３次元空間の情報を２次元空間にマッピングし、再び３次元空間に戻す合成オブジェクト分離法とは異なり、本発明の下位オブジェクト識別法は、２次元空間で実行され、情報を３次元空間に再びリマッピングする必要がない。したがって、計算ステップが大幅に減少する。また、複合分岐法のように合成オブジェクトを分離する必要がないため、計算ステップが大幅に減少する。また、以上で説明した技法はシングルおよび／またはマルチ−エネルギー検査システムで実行されることができるため、本発明は撮影装置分野に広範囲に適用されることができる。
【図６】
2013546040.tif 000003
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【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１１】
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【国際調査報告】
2013546040.tif 000014
2013546040.tif 000015