(57)【要約】【課題】識別対象の配色による制約等を受けずに高精度な識別を可能とする画像識別装置を提供する。【解決手段】写像部2は、入力画像に写像係数による写像を適用して写像画素信号となす。算出部3は、写像画素信号の局所特徴量を算出する。照合部4は、算出された局所特徴量と、識別対象の局所特徴量とを照合することで、入力画像が識別対象に該当するかを識別する。この際、適用される写像係数は、識別対象の画像より、その信号間の相関を低減させるものとして求めておき、識別対象の局所特徴量は、識別対象の画像に対して、求められた写像係数による写像を適用した写像画素信号において算出しておく。【選択図】図１
2015032220.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像が識別対象に該当するかを識別する画像識別装置であって、
前記入力画像に、写像係数による写像を適用して、写像画素信号となす写像部と、
前記写像画素信号の局所特徴量を算出する算出部と、
前記算出された局所特徴量と、前記識別対象の局所特徴量とを照合することで、前記入力画像が前記識別対象に該当するかを識別する照合部と、を備え、
前記適用される写像係数は、前記識別対象の画像より、その信号間の相関を低減させるものとして求められた写像係数であり、
前記識別対象の局所特徴量は、前記識別対象の画像に対して、前記求められた写像係数による写像を適用した写像画素信号において算出されたものであることを特徴とする画像識別装置。
【請求項２】
前記写像係数は、主成分分析又は独立成分分析によって求められることを特徴とする請求項１に記載の画像識別装置。
【請求項３】
前記写像係数は、複数の所定の算出手法でそれぞれ求められており、
前記写像部は、当該算出手法毎の写像画素信号を求め、
前記算出部は、当該算出手法毎の局所特徴量を算出し、
前記照合部では、当該算出手法毎に識別の際の照合度合いを求め、当該照合度合いが最大となる算出手法における結果を採用することを特徴とする請求項１または２に記載の画像識別装置。
【請求項４】
前記写像係数は、前記識別対象の画像のうちの一部分から求められていることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の画像識別装置。
【請求項５】
前記一部分が、前記識別対象の画像のうち、当該識別対象の占める領域であることを特徴とする請求項４に記載の画像識別装置。
【請求項６】
前記照合部は、前記写像画素信号の各信号における局所特徴量を用いて照合を実施して一致度合いを求め、当該各信号における一致度合いを、当該各信号の情報量に基づいた重み付けしたものにより、前記識別を行い、
前記写像係数は、主成分分析又は独立成分分析によって求められ、
前記情報量は、当該いずれかの分析の際の情報量であることを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の画像識別装置。
【請求項７】
前記識別対象は複数存在し、
前記写像係数は、識別対象毎に算出された後、クラスタリングされて各クラスの代表写像係数が定められ、
前記識別対象の局所特徴量は、対応するクラスにおける代表写像係数により算出され、
前記写像部は、各クラスの代表写像係数を適用して各クラスの写像画素信号となし、
前記算出部は、当該各クラスの局所特徴量を算出し、
前記照合部は、当該識別対象において対応するクラスにおいて前記算出部による算出された局所特徴量と、前記識別対象の局所特徴量と、を照合することを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の画像識別装置。
【請求項８】
前記入力画像に対して予め施された加工処理の情報を取得する手段と、
当該取得した加工情報に即した画像加工を予め前記識別対象の画像に適用する手段と、をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載の画像識別装置。
【請求項９】
前記取得する手段と、前記適用する手段と、が、リアルタイム得られる入力画像に連動してリアルタイムに処理を行うことを特徴とする請求項８に記載の画像識別装置。
【請求項１０】
前記入力画像における撮像条件を取得する手段をさらに備え、
前記識別対象の画像は、撮像条件ごとに用意されており、
前記照合部では、前記取得した撮像条件に対応する前記識別対象の局所特徴量を用いて、前記照合することを特徴とする請求項１ないし９のいずれかに記載の画像識別装置。
【請求項１１】
コンピュータを請求項１ないし１０のいずれかに記載の画像識別装置として機能させることを特徴とする画像識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像識別装置及びプログラムに関し、特に、識別対象の画像から信号間相関を低減させる写像係数を算出して、識別対象画像に適用した上で高精度に識別する画像識別装置及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の画像識別において識別性能を向上させる方式としては、識別対象の特徴量を算出・照合する方法がある。
【０００３】
代表的な特徴量としてはSIFT(Scale Invariant Feature Transform) やSURF(Speeded Up Robust Features) などが知られており、これらは被写体の拡大縮小、回転等に頑強な特徴を持つ。
【０００４】
前記特徴量の照合に関しては、RANSAC(Random Sample Consensus) などのロバスト推定を行うことで、アウトライヤの除去がある程度可能となる。
【０００５】
特許文献１では、色空間変換部が変換する色空間として、照明変動に強い色空間を予め決めておくことで、色の違いによる特徴量への影響を軽減して、より適切な特徴量を得ることを可能とする手法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開2012-146221号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】David G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant key- points," Int. Journal of Computer Vision, Vol.60, No.2, pp.91-110, 2004.
【非特許文献２】H. Bay, T. Tuytelaars, and L. Van Gool, "SURF: Speeded Up Robust Features," In ECCV, pp.404-417, 2006.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
非特許文献１及び非特許文献２では、色空間が予め決定されているため、識別対象の配色によっては特徴点及び特徴量を算出できないという問題がある。
【０００９】
特許文献１では、色空間変換を考慮しているものの、照明変動に頑健な色空間変換の利用の有無しか言及されていないため、照明変動以外の色の違いによる特徴量への影響を軽減できないという問題がある。また、識別対象の配色によっては特徴点及び特徴量を算出できないという前記問題は解決されていない。
【００１０】
本発明の目的は上記の従来技術の問題点を解消し、識別性能の高い画像識別装置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】
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明は、入力画像が識別対象に該当するかを識別する画像識別装置であって、前記入力画像に、写像係数による写像を適用して、写像画素信号となす写像部と、前記写像画素信号の局所特徴量を算出する算出部と、前記算出された局所特徴量と、前記識別対象の局所特徴量とを照合することで、前記入力画像が前記識別対象に該当するかを識別する照合部と、を備え、前記適用される写像係数は、前記識別対象の画像より、その信号間の相関を低減させるものとして求められた写像係数であり、前記識別対象の局所特徴量は、前記識別対象の画像に対して、前記求められた写像係数による写像を適用した写像画素信号において算出されたものであることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、コンピュータを上記画像識別装置として機能させることを画像識別プログラムであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、所定の色空間で構成された識別対象の画素信号に対して、予め信号間の冗長性を低減させる写像画素信号へと変換する写像係数を求めておき、当該写像係数を識別対象と入力画像に共通して適用することにより、写像画素信号の一部に情報量が集中するので、特徴量が生じやすくなる上、特徴量同士に差が生じやすく、照合時の識別性能が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】一実施形態に係る画像識別装置の機能ブロック図である。
【図２】第一機能部及び第二機能部による処理の流れの概要を、処理されるデータの観点から説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１は、一実施形態に係る画像識別装置1の機能ブロック図である。画像識別装置1は、第一機能部100、第二機能部200及び第三機能部300を備える。第一機能部100は、写像部2、算出部3、照合部4、写像係数記憶部20及び局所特徴量記憶部40を備える。第二機能部200は、識別対象記憶部10、写像算出部11、前段写像部21及び前段算出部31を備える。第三機能部300は、撮像部301、加工部302及び前段加工部303を備える。
【００１６】
図２は、本発明においてなされる処理の流れの概要を、順次処理される各データの観点で示した図であり、ここでは特に、第一機能部100及び第二機能部200における処理が示されている。（なお、第三機能部300では、後述するように当該図２の処理を前提に、さらに追加的な処理がなされる。）図２では、上段側に示される入力画像Fより、当該入力画像Fが識別対象i(i=1, 2, ..., M)に該当するものであるかを、下段側に示す識別結果FO[i]として得るまでの一連の流れが示されている。
【００１７】
なお、本発明においては、識別対象は一般に複数のM個につきそれぞれ識別結果を得ることができるので、当該複数であるものとして説明を行うが、M=1として単一の識別対象を扱うようにしてもよい。
【００１８】
図２におけるデータ間に引かれた矢印の線L11等は、図１の各部でなされる処理に対応しており、矢印の根元に示されるデータを入力として利用することで、矢印の先に示されるデータが出力として得られることを表している。以下、図１の各部の処理の概要を、当該図２に示す各データ及び矢印を適宜参照しながら説明する。
【００１９】
第一機能部100は、入力画像Fを受け取り、当該入力画像が各識別対象 i (i=1, 2, ..., M) に該当するかを識別結果FO[i] (i=1, 2, ..., M) としてそれぞれ出力する。この際、各部は以下のように機能する。なお、入力画像Fはデジタルカメラ等の撮像手段より受け取ってもよいし、予め録画された画像等としてネットワーク等を経由して受け取ってもよい。
【００２０】
写像部2は、図２の矢印L2-1, L2-2の処理を担い、（照合部4において）識別対象iを識別すべく、入力画像Fに対して、写像係数記憶部20に記憶されている識別対象iの写像係数C[i]による写像を適用し、入力画像Fの写像画素信号F[i][低減]（写像画素信号にて構成された画像）を得る。ここで、写像係数C[i]は、第二機能部200の説明にて後述するように、識別対象iの画像O[i]において、その信号間の相関を低減させるものとして、予め算出され、写像係数記憶部20に記憶されている。
【００２１】
算出部3は、図２の矢印L3の処理を担い、写像部2で得た写像画素信号F[i][低減]より、当該識別対象iを識別するために特化した局所特徴量f1[i], f2[i], ..., fn[i]を算出する。局所特徴量には、周知のSIFT、SURF、Fernsその他、各種の中から所定のものを利用してよい。
【００２２】
照合部4は、図２の矢印L4-1,L4-2の処理を担い、算出部3で算出された識別対象iを識別するために特化した局所特徴量f1[i], f2[i], ..., fn[i]と、局所特徴量記憶部40に記憶されている当該識別対象iの局所特徴量o1[i], o2[i], ..., om[i]と、を照合し、その一致度合いに対する閾値判定により、入力画像F内に識別対象iがあるか否かの識別結果FO[i]を得る。当該識別結果FO[i]は、閾値判断を下す前段階の、一致度合いの数値として与えるようにしてもよい。
【００２３】
ここで、当該識別対象iの局所特徴量o1[i], o2[i], ..., om[i]は、第二機能部200の説明にて後述するように、識別対象iの画像O[i]において、その信号を低減される写像係数C[i]を適用した写像画素信号O[i][低減]より、予め算出され、局所特徴量記憶部40に記憶されている。
【００２４】
なお、照合部4にて、識別対象iに特化した局所特徴量f1[i], f2[i], ..., fn[i]と、識別対象iの局所特徴量o1[i], o2[i], ..., om[i]と、の両者を照合して一致度合いを求める際には、局所特徴量を用いた物体認識等における周知の手法を利用できる。例えば、各局所特徴量fj (j=1[i], 2[i], ..., n[i]) の点につき、距離d(fj, ok)が最短となるような局所特徴量okの点を対応点であるとして選択すると共に、RANSAC等のロバスト推定を組み合わせることで、全体としての一致度合いを求めることができる。
【００２５】
第二機能部200は、第一機能部100が以上のようにして入力画像Fが識別対象iに該当するかを識別する際に必要となる、写像係数記憶部20に記憶される識別対象iの写像係数C[i]と、局所特徴量記憶部40に記憶される識別対象iの局所特徴量o1[i], o2[i], ..., om[i]と、を、第一機能部100の処理がなされる前に予め求める処理を担う。なお、機能部の名称に「前段」とあるのは、当該前もって処理がなされる旨を表すと共に、第一機能部100にて同一処理を担う機能部（ただし、処理対象は異なる）と区別するためである。
【００２６】
識別対象記憶部10は、各識別対象i (i=1, 2, ..., M)の画像O[i]を記憶している。当該画像O[i]は、マニュアル作業等により予め用意しておく。
【００２７】
写像算出部11は、図２の矢印L11の処理を担い、識別対象記憶部10より識別対象iの画像O[i]を取得して、当該画像O[i]の信号間における冗長性を低減させる写像係数C[i]を算出する。当該各識別対象iにつき算出された写像係数C[i]は、写像係数記憶部20に記憶されると共に、前段写像部21へ渡される。
【００２８】
前段写像部21は、図２の矢印L21-1, L21-2の処理を担い、識別対象記憶部10より識別対象iの画像O[i]を取得して、写像算出部11の算出した写像係数C[i]を適用し、写像画素信号O[i][低減]となす。なお、写像算出部11による算出や前段写像部21による適用の詳細等は後述する。
【００２９】
前段算出部31は、図２の矢印L31の処理を担い、識別対象iにつき前段写像部21により得られた写像画素信号O[i][低減]より、局所特徴量o1[i], o2[i], ..., om[i]を算出する。当該識別対象iにつき算出された局所特徴量o1[i], o2[i], ..., om[i]は、局所特徴量記憶部40に記憶される。ここで、前段算出部31は、算出部3と同種類の局所特徴量を算出する。
【００３０】
以上、第一機能部100及び第二機能部200の概要を説明したように、本発明では、次のような原理によって高精度な識別が可能となっている。すなわち、本発明では、識別対象iの画像O[i]より、その信号間の相関を低減させる写像係数C[i]を求め、入力画像F及び識別対象iの画像O[i]の両者につき、当該共通の写像係数C[i]による写像を適用した写像画素信号に変換する。すなわち、両画像において、色空間に共通の変換を施す。なお、図２にてF[i][低減]及びO[i][低減]をグレー表記しているのは、当該共通の変換が施された旨を表している。
【００３１】
当該変換される色空間は、画像O[i]より算出したものであり、識別対象iに対して、その局所特徴量を顕著に生じさせ、局所特徴量同士の差を際だたせるものである。従って、当該識別対象iの識別に特化した色空間において、局所特徴量同士を照合することにより、入力画像Fが識別対象iに該当するかを、高精度に識別することが可能となる。
【００３２】
次に、第三機能部300を説明する。第三機能部300は省略可能な構成であるが、利用する場合、識別処理において次のような追加的な効果を達成するものである。
【００３３】
すなわち、ホワイトバランスや露出補正等の加工処理が入力画像Fに予め施されている場合に、より高精度な識別が可能となる。この際の処理の流れの概要は、次の通りである。すなわち、第三機能部300が、当該入力画像Fに予め施されているのと同様の加工処理を、識別対象iの画像O[i]にも予め適用したうえで、第一機能部100及び第二機能部200が以上説明したのと同様の処理を実行する。なお、図１では、当該識別対象iの画像O[i]にも同様の加工処理を予め適用する際の流れを、点線の矢印によって示している。当該第三機能部300の各部は次の通りである。
【００３４】
撮像部301は、カメラ等として構成され、加工処理がなされていない状態での入力画像F（撮像画像F）を取得し、加工部302に渡す。加工部302は、当該未加工の入力画像Fに対して、ホワイトバランスや露出補正等の加工処理を施す。ここで、以降の説明のため、当該所定の加工処理と、その加工処理におけるパラメータとを、記号eで表して、画像Xがこの処理により加工された画像をX(e)と表すものとする。
【００３５】
当該表記のもと、加工部302は、入力画像Fを加工して加工画像F(e)となし、当該加工画像F(e)を第一機能部100における写像部2に渡すと共に、当該加工情報e（何の加工処理をどのようなパラメータで適用したかの情報）を、前段加工部303に渡す。
【００３６】
前段加工部303は、識別対象記憶部10より各識別対象iの画像O[i]を受け取り、加工部302より取得した加工情報eを用いて、当該画像O[i]に、入力画像Fに対して施されたのと同様の加工処理を施し、識別対象iの加工画像O[i](e)となし、当該識別対象iの加工画像O[i](e)を、写像算出部11及び前段写像部21に渡す。
【００３７】
以上の第三機能部300の処理のもとで、第一機能部100及び第二機能部200が、入力画像F及び識別対象iの画像O[i]に代えて、これらがそれぞれ加工された画像F(e)及びO[i](e)を対象として処理を行うことで、加工処理eを反映した高精度な識別が可能となる。すなわち、識別対象iにつき予め算出され局所特徴量記憶部40に記憶される局所特徴量も、o1[i](e), o2[i](e), ..., om[i](e)のように、入力画像F(e)と共通の加工処理eを反映した形で与えられるため、高精度な識別が可能となる。
【００３８】
なお、撮像部301がリアルタイムに撮像を行い、各時点tの画像につき加工部302が最適な加工処理を決定して時間変化する加工処理e(t)を行う場合は、写像係数及び局所特徴量を、写像係数記憶部20及び局所特徴量記憶部40に固定値（所定の加工処理eにおける固定値）として記憶しておくことができないので、次のようにする。
【００３９】
すなわち、第二機能部200においても、写像算出部11及び前段写像部21で当該時間変化e(t)を反映させてリアルタイムに処理を行い、写像部2で参照される写像係数C[i]と、照合部4で参照される識別対象iの局所特徴量o1[i](e), o2[i](e), ..., om[i](e)とを、e(t)の影響をリアルタイムに反映させた値とする必要がある。（なお、加工処理eが固定されていれば、リアルタイム処理を行うのは第一機能部100のみでよい。）
【００４０】
あるいは、当該リアルタイムに反映させる第二機能部200の負荷を発生させないため、次のようにしてもよい。すなわち、想定される画像処理eの全てを識別対象画像O[i]に適応させたときの写像係数C[i](e)及び局所特徴量o1[i](e), o2[i](e), ..., om[i](e)の全てを、予め第二機能部200で計算したうえで第一機能部100にて保持しておき、該当する写像係数C[i](e)を入力画像F(e)に適用すればよい。
【００４１】
なお、以上のリアルタイム処理の場合、第一機能部100は、各時点tにて適用された画像加工処理の情報eを取得し、対応する写像係数C[i](e)及び局所特徴量o1[i](e), o2[i](e), ..., om[i](e)を保持された情報の中から選択して用いる。当該情報eの取得の流れは図１では描くのを省略している。
【００４２】
同様に、時間帯や天候等の推移による見え方の変化を考慮し、各識別対象iにつき、パラメータcでその撮像条件として指定される時間帯毎、天候毎の識別対象画像O[i](c)を用意し、それぞれの写像係数及び局所特徴量を保持しておく。画像識別装置1は、当該パラメータcを特定するものとしてマニュアル入力等によって別途取得される、入力画像Fにおける時刻情報、天候情報に合わせ、適用する写像係数及び局所特徴量を切り替えることで、照合部4での識別性能を向上させることができる。
【００４３】
例えば、ある識別対象iにつき、天候として、晴天で撮影された画像O[i](晴天)と、曇天で撮影された画像O[i][曇天]と、を用意しておくと共に、入力画像Fにつき撮影が晴天と曇天のいずれでなされたかの情報を別途取得することで、識別対象iを識別する際は、当該撮影の際の天候を考慮した高精度な識別が可能となる。同様に例えば、時間帯として昼間、夕方、夜の区別を設けて高精度な識別が可能となる。天候及び時間帯などのようにして、複数項目で撮像条件が指定されてもよい。
【００４４】
以下、写像算出部11による識別対象iの識別対象の画像O[i]の写像係数C[i]の算出と、当該算出された写像係数C[i]による写像の、前段写像部21による画像O[i]への適用と、写像部2による入力画像Fへの適用と、の詳細を、その他の機能部において関連する事項と共に説明する。
【００４５】
写像係数C[i]の具体的な算出手順は、まず、識別対象iの画像のO[i]の画素を、m 個の信号に分離する。信号を分離する種類や数は問わないが、一例としてRGB 信号やY UV 信号ないしY CbCr 信号など色空間の信号を利用することが可能である。なお、基本的には当該識別対象iの画像O[i]における当初からの構成における信号の全てに分離すればよい。例えば、RGB信号で構成されていれば、当該3つの信号に分離すればよい。
【００４６】
ここで、識別対象jの画像のO[j]（別に使用される添え字iと区別するためjとした）の画素がN個（空間上のピクセル位置としての個数）であり、RGB信号(m=3)で構成されているものとして、当該N 個の各画素にてm=3個に分離される信号をR i、G i、B i(i=1, 2, ..., N)で表した場合、まず、当該信号を分離したものとして、行列Pは次の(式1)で表される。
【００４７】
【数１】
2015032220.tif 000003
【００４８】
続いて、(式2)のように、行列Pとその転置行列Ptとの積を行列Aとして算出する。ここで、上付きのtは行列に対する転置操作を表している。
【００４９】
【数２】
2015032220.tif 000004
【００５０】
このとき、行列Aは行と列の数がいずれも分離された信号の要素数mである対称行列(サイズがm×mの対称行列)となる。よって、行列Aを(式3)のように行列の積に分解することができる。
【００５１】
【数３】
2015032220.tif 000005
【００５２】
ここで、Uはm×mの直交行列、Σは行列A の特異値σi(1≦i≦rankA)を降順に並べたm×mの対角行列を表す。特異値σiは、AtAの固有値λiの平方である。当該(式3)のように分解する具体的な手順は、まずAtAの固有値を求め、特異値を算出することで、Σを求める。次に、直交行列U及びVは、その定義からUtU=I、VtV=Iであることを利用して（Iは単位行列）、まず、以下の(式4)を得る。
【００５３】
【数４】
2015032220.tif 000006
【００５４】
従って、(式5)で示すようにVの列ベクトルviはAtAの固有値σi2に対応する固有ベクトルとして求められる。
【００５５】
【数５】
2015032220.tif 000007
【００５６】
こうして、写像算出部11により当該求まる直交行列Vが写像係数C[i]として、前段写像部21により以下の(式6)に示すように、識別対象iの画像O[i]を構成する画素Pに適用され、前段算出部31で局所特徴量を算出するための写像画素信号P′を求めることができる。ここで、写像画素信号P′を画像と構成する際の位置に関しては、信号P′における各要素を、対応する信号Pにおける要素の当初の画像O[i]内における位置に配置すればよい。
【００５７】
【数６】
2015032220.tif 000008
【００５８】
なお、上記(式6)は、前段算出部31が写像画素信号を得る処理として説明したが、算出部3においても、識別対象iの画像O[i]に代えて入力画像Fを対象として、全く同様の処理によって入力画像Fの写像画素信号を得る。
【００５９】
また、前段写像部21にてP′の写像画素信号の一部だけを使う場合は、必要な写像だけを適用すればよい。当該一部は、空間的な一部、時間的な一部(処理フレームレートを下げる場合)、信号数の一部のいずれか若しくは任意の組み合わせを含み、予め設定しておく。以下、当該一部だけを使う場合の例として、第一例及び第二例を説明する。
【００６０】
第一例として、信号数の一部を使う場合に、信号数が1である場合は、以下の(式7)で写像画素信号を得る。
【００６１】
【数７】
2015032220.tif 000009
【００６２】
なお、信号数として2以上を使うようにする場合、第一機能部100及び第二機能部200の両者において、上記(式7)によって各信号における写像画素信号を求め、さらに、各信号における局所特徴量を求めたうえで、照合部4での識別の際には、各信号における識別の結果を所定割合で重みづけしたうえで、最終的な識別結果を得ればよい。
【００６３】
ここで、当該重み付けするための所定割合は、各信号の情報量に基づいて設定しておくことができる。例えば、(式1)〜(式6)のように主成分分析で信号を算出した場合には、固有値σi2にて情報量が与えられる。主成分分析以外のその他の手法で算出した場合も、各手法にて対応する情報量を利用すればよい。
【００６４】
第二例として、画像O[i]における空間的な一部を使う場合は、画像全体の画像からではなく当該一部における画素のみからPを求めたうえで、(式1)〜(式6)を適用すればよい。当該空間的な一部を使う場合は、画像O[i]においてどの部分を使うかを予め追加情報として与えておく必要がある。
【００６５】
なお、写像係数C[i]を、識別対象iをより高精度に識別するような係数として求めるためには、上記空間的な一部として、画像O[i]内の識別対象iの領域を利用することが好ましい。この場合、画像O[i]の全体から識別対象iの領域を特定するには、周知の物体抽出技術及び／又はマニュアル作業によって、前もって特定しておけばよい。
【００６６】
以下、本発明における補足事項（１）〜（９）を説明する。
【００６７】
（１）入力画像Fが構成されている色空間と、識別対象iの画像O[i]の当初の色空間とは、共通である必要があるので、画像O[i]はそのような共通の色空間で構成されたものを予め用意しておく。例えば、入力画像FがRGB画像であれば、画像O[i]もRGB画像として用意しておく。
【００６８】
（２）入力画像Fに加工処理eが施された画像F(e)であり、第二機能部200において識別対象iの画像O[i]にも当該処理eを施してO[i](e)とする実施形態においては、当初用意しておく画像O[i]は、未加工のものとして用意しておく。
【００６９】
（３）前段算出部31にて識別対象iの画像O[i]の写像画素信号O[i][低減]より局所特徴量o1[i], o2[i], ..., om[i]を算出し、局所特徴量記憶部40に記憶させる際に、識別対象iに起因する局所特徴量のみを選別し、関係のない背景などから算出された局所特徴量は排除するようにしてもよい。この場合、画像内において識別対象の占める領域の情報を予め用意しておき、当該情報を用いて、当該領域内から算出された局所特徴量のみを選別すればよい。
【００７０】
なお、前述の写像係数C[i]を識別対象iの占める領域の画素のみから算出する例においては、自動的に当該背景などから算出される局所特徴量が排除される効果が得られる。
【００７１】
（４）識別対象i (i=1, 2, ..., M)が多数存在する場合に、写像部2において入力画像Fに対して全ての識別対象iについての写像係数C[i]を適用する負荷を下げるために、次のようにしてもよい。すなわち、全ての写像係数C[i](i=1, 2, ..., M)からなる集合に対して周知手法によりクラスタリングを施し、類似するものを１つのクラス（１つのグループ）にまとめると共に、クラス毎に量子化した写像係数（各クラスの代表となる１つの写像係数）を求める。
【００７２】
こうして、第一機能部100側では、当該クラスに属する識別対象iについては全て、写像部2では当該クラスの代表となる写像係数における写像画素信号をクラス毎に１つのみ求め、同様にして算出部3ではクラス毎に共通の局所特徴量を１つのみ求めればよいため、負荷を低減することができる。
【００７３】
なお、第二機能部200側では、写像算出部11にて全ての写像係数C[i]を求めた後、クラスタリングを行う必要がある。前段写像部21及び前段算出部31では、各識別対象iの画像O[i]につき、対応するクラスの代表となる写像係数を用いて処理を行い、当該代表写像係数のもとでの局所特徴量を、局所特徴量記憶部40に記憶させる。
【００７４】
（５）複数の識別対象i(i=1, 2, ..., M)のそれぞれについて識別結果を得る際は、各対象iにおける一致度合いのそれぞれを数値として与えるようにしてもよいし、当該一致度合いの数値が最大のものが、識別結果の対象であるとして与えるようにしてもよいし、また、各対象iにつき、一致度合いの数値に対する閾値判定により対象iであるか否かの判定結果を与えるようにしてもよい。
【００７５】
（６）(式1)〜(式7)等では、写像係数C[i]の算出において、特異値分解による主成分分析を利用する例を説明したが、独立成分分析を利用しても算出してもよい。あるいは、予め設定された複数の算出手法による写像係数を用意しておき、それぞれを適用した際に照合部4での照合度に優れた写像係数を選択し、当該写像係数の際の結果を最終的な出力として利用することもできる。
【００７６】
すなわち、各算出手法で一致度合いを求め、各識別対象につき、一致度合いが最大となる結果を採用するようにしてもよい。
【００７７】
（７）局所特徴量記憶部40に記憶される局所特徴量に、マニュアル等でさらに、当該画像O[i]が所定姿勢で撮影された際の基準座標情報を組み込んでおき、照合部4で適切に照合された識別対象iにおいては、AR(拡張現実)分野などで周知のマーカーの位置姿勢算出処理（平面射影変換行列を算出する）を適用し、その位置姿勢が推定されるようにしてもよい。
【００７８】
（８）本発明は、識別対象iの画像O[i]を予め用意する形ではなく、未知のものとして用意して入力しても、同様に実施可能である。この場合、未知の入力画像Fと、未知の画像O[i]と、の２つが入力となり、それぞれに含まれる対象が一致するものであるか、あるいは数値としてどの程度一致しているか、が出力として得られることとなる。
【００７９】
（９）本発明は、コンピュータに読み込まれ実行されることで、当該コンピュータを図１の画像識別装置1の一部又は全部として機能させるプログラムとして提供されてもよい。
【符号の説明】
【００８０】
1…画像識別装置、100…第一機能部、200…第二機能部、300…第三機能部、2…写像部、3…算出部、4…照合部、20…写像係数記憶部、40…局所特徴量記憶部、10…識別対象記憶部、11…写像算出部、21…前段写像部、31…前段算出部、301…撮像部、302…加工部、303…前段加工部
【図１】
2015032220.tif 000010
【図２】
2015032220.tif 000011