(57)【要約】【課題】形状が類似していても表面の特徴が異なる物体を互いに判別可能とする。【解決手段】複数の光点を含むパターンが投影された第１物体の画像から、互いに類似する特徴を有する光点が分布する範囲を、第１物体を示す可能性を持つ候補領域として抽出し、候補領域に含まれる複数の光点の特徴を示す第１ベクトルを求め、物体の種類が既知である複数の第２物体のそれぞれに投影されたパターンに含まれる複数の光点のそれぞれの特徴を示す予め登録された第２ベクトルの中で、候補領域の第１ベクトルに他の第２ベクトルよりも類似する第２ベクトルを特定し、特定した第２ベクトルに対応付けられた第２物体を、第１物体の種類として認識する。【選択図】      図１
2015225573.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の光点を含むパターンが投影された第１物体の画像から、互いに類似する特徴を有する光点が分布する範囲を、前記第１物体を示す可能性を持つ候補領域として抽出し、
前記候補領域に含まれる複数の光点の特徴を示す第１ベクトルを求め、
物体の種類が既知である複数の第２物体のそれぞれに投影された前記パターンに含まれる複数の光点のそれぞれの特徴を示す予め登録された第２ベクトルの中で、前記候補領域の第１ベクトルに他の第２ベクトルよりも類似する第２ベクトルを特定し、特定した第２ベクトルに対応付けられた第２物体を、前記第１物体の種類として認識する
ことを特徴とする物体認識方法。
【請求項２】
請求項１に記載の物体認識方法において、
前記候補領域を抽出する処理は、
前記画像に含まれる光点のそれぞれの輝度及び前記光点の輪郭の明瞭度を含む複数種類の特徴量を評価し、
前記複数種類の特徴量の一つに基づいて前記光点が複数のグループに分類された場合に、前記複数のグループのそれぞれに属する複数の光点が前記画像において連続して分布する範囲を前記候補領域として検出し、
前記特徴量の一つに基づいて前記光点が複数のグループに分類されない場合に、前記特徴量の他の一つに基づいて前記光点を分類し、前記候補領域を検出することで実行される
ことを特徴とする物体認識方法。
【請求項３】
請求項１に記載の物体認識方法において、
前記第１ベクトルを求める処理は、
前記候補領域に含まれる各光点の前記画像における位置に基づいて算出される、前記パターンが投影される基準面から前記第１物体に投影された各光点までの距離を示す情報を前記第１ベクトルの一部として求め、
前記候補領域に含まれる各光点の輝度及び前記光点の輪郭の明瞭度を含む複数種類の特徴量を示す情報を前記第１ベクトルの他の一部として求めることで実行され、
前記第１物体の種類を認識する処理は、
前記候補領域に含まれる前記各光点と前記基準点との間の距離を示す情報に類似する距離を示す情報を含む一つの第２ベクトルが特定された場合に、特定された第２ベクトルに対応付けられた第２物体を、前記候補領域で示される前記第１物体の種類として認識し、
複数の第２ベクトルが特定された場合に、前記特定された第２ベクトルの中から、前記第１ベクトルに含まれる前記各光点の複数の特徴量を示す情報に類似する情報を含む第２ベクトルを選択することで、前記第１物体の種類の認識に用いる第２ベクトルを絞り込むことで実行される
ことを特徴とする物体認識方法。
【請求項４】
複数の光点を含むパターンが投影された第１物体の画像から、互いに類似する特徴を有する光点が分布する範囲を、前記第１物体を示す可能性を持つ候補領域として抽出する抽出部と、
前記候補領域に含まれる複数の光点の特徴を示す第１ベクトルを求める算出部と、
物体の種類が既知である複数の第２物体のそれぞれに投影された前記パターンに含まれる複数の光点のそれぞれの特徴を示す予め登録された第２ベクトルの中で、前記候補領域の第１ベクトルに他の第２ベクトルよりも類似する第２ベクトルを特定し、特定した第２ベクトルに対応付けられた第２物体を、前記第１物体の種類として認識する認識部と、
を備えたことを特徴とする物体認識装置。
【請求項５】
複数の光点を含むパターンが投影された第１物体の画像から、互いに類似する特徴を有する光点が分布する範囲を、前記第１物体を示す可能性を持つ候補領域として抽出し、
前記候補領域に含まれる複数の光点の特徴を示す第１ベクトルを求め、
物体の種類が既知である複数の第２物体のそれぞれに投影された前記パターンに含まれる複数の光点のそれぞれの特徴を示す予め登録された第２ベクトルの中で、前記候補領域の第１ベクトルに他の第２ベクトルよりも類似する第２ベクトルを特定し、特定した第２ベクトルに対応付けられた第２物体を、前記第１物体の種類として認識する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする物体認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体認識方法、物体認識装置及び物体認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、格子状に配列された複数の光点を含むパターンを所定の領域に投影し、投影されたパターンを撮影した画像における各光点の基準の位置からのずれに基づいて、光点が投影された領域内の物体の形状を認識する技術がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
この種の技術では、各光点の基準の位置からのずれの大きさから、パターンの投影に用いた光源と物体に投影された光点との距離を求めることで、パターンが投影された物体の表面の凹凸などの物体の形状を認識する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−９６４５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
物体に投影された各光点までの距離に基づいて物体の形状を認識する技術では、例えば、類似した形状を持つ複数の物体を含む領域にパターンを投影した場合に、物体のそれぞれの素材や表面の特徴に違いがあっても、個々の物体を判別することは困難である。
【０００６】
本件開示の物体認識方法、物体認識装置及び物体認識プログラムは、形状が類似していても表面の特徴が異なる物体を互いに判別可能とする技術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】
一つの観点によれば、物体認識方法は、複数の光点を含むパターンが投影された第１物体の画像から、互いに類似する特徴を有する光点が分布する範囲を、第１物体を示す可能性を持つ候補領域として抽出し、候補領域に含まれる複数の光点の特徴を示す第１ベクトルを求め、物体の種類が既知である複数の第２物体のそれぞれに投影されたパターンに含まれる複数の光点のそれぞれの特徴を示す予め登録された第２ベクトルの中で、候補領域の第１ベクトルに他の第２ベクトルよりも類似する第２ベクトルを特定し、特定した第２ベクトルに対応付けられた第２物体を、第１物体の種類として認識する。
【０００８】
また、別の観点によれば、物体認識装置は、複数の光点を含むパターンが投影された第１物体の画像から、互いに類似する特徴を有する光点が分布する範囲を、第１物体を示す可能性を持つ候補領域として抽出する抽出部と、候補領域に含まれる複数の光点の特徴を示す第１ベクトルを求める算出部と、物体の種類が既知である複数の第２物体のそれぞれに投影されたパターンに含まれる複数の光点のそれぞれの特徴を示す予め登録された第２ベクトルの中で、候補領域の第１ベクトルに他の第２ベクトルよりも類似する第２ベクトルを特定し、特定した第２ベクトルに対応付けられた第２物体を、第１物体の種類として認識する認識部とを有する。
【０００９】
さらに別の観点によれば、物体認識プログラムは、複数の光点を含むパターンが投影された第１物体の画像から、互いに類似する特徴を有する光点が分布する範囲を、第１物体を示す可能性を持つ候補領域として抽出し、候補領域に含まれる複数の光点の特徴を示す第１ベクトルを求め、物体の種類が既知である複数の第２物体のそれぞれに投影されたパターンに含まれる複数の光点のそれぞれの特徴を示す予め登録された第２ベクトルの中で、候補領域の第１ベクトルに他の第２ベクトルよりも類似する第２ベクトルを特定し、特定した第２ベクトルに対応付けられた第２物体を、第１物体の種類として認識する、処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
本件開示の物体認識方法、物体認識装置及び物体認識プログラムは、形状が類似していても表面の特徴が異なる物体を互いに判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】物体認識装置の一実施形態を示す図である。
【図２】図１に示したカメラで撮影された画像の例を示す図である。
【図３】図２に示した各光点の特徴を示す特徴量の例を示す図である。
【図４】特徴量の度数分布の例を示す図である。
【図５】図１に示した算出部で求められる特徴ベクトルの例を示す図である。
【図６】図１に示した特徴データベースＤＢの例を示す図である。
【図７】図１に示した物体認識装置１０の動作を示す図である。
【図８】物体認識装置の別実施形態を示す図である。
【図９】図８に示したカメラで撮影された画像の例を示す図である。
【図１０】図９に示した画像に含まれる光点の特徴量の度数分布の例を示す図である。
【図１１】図８に示した抽出部の動作を示す図である。
【図１２】図８に示した認識部の動作を示す図である。
【図１３】図８に示した物体認識装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図１４】図１３に示した物体認識装置の動作を示す図である。
【図１５】候補領域を抽出する処理の別例を示す図である。
【図１６】物体の種類を特定する処理の別例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面に基づいて、実施形態を説明する。
【００１３】
図１は、物体認識装置の一実施形態を示す。図１に示した物体認識装置１０は、抽出部１１と、算出部１２と、認識部１３とを含み、カメラＣＡＭで撮影された画像ＩＭＧを受ける。また、物体認識装置１０は、特徴データベースＤＢに接続されており、特徴データベースＤＢに予め蓄積された情報を参照可能である。なお、特徴データベースＤＢは、物体認識装置１０の内部に設けられてもよい。
【００１４】
物体認識装置１０に含まれる各部の機能及び動作の説明に先立って、カメラＣＡＭ及び投影装置ＰＲについて説明する。
【００１５】
投影装置ＰＲは、例えば、二つの物体Ｔ１、Ｔ２を含む領域に、図１において白色の円で示す複数の光点を含むパターンＰＴを投影する。投影装置ＰＲによって投影されるパターンＰＴは、例えば、所定の間隔の格子状に配列される複数の光点を含んでいる。投影装置ＰＲは、例えば、投影装置ＰＲの内部に含まれる半導体レーザなどの発光素子から射出される光束を、投影装置ＰＲの内部に含まれる回折格子によって回折させることで、複数の光点を格子状に配列させたパターンＰＴを投影する。なお、図１では、説明を分かりやすくするために、球状の物体Ｔ１，Ｔ２にパターンＰＴが投影された場合を示したが、物体Ｔ１、Ｔ２の形状は、図１に示した形状に限らず、例えば、表面に凹凸があってもよい。また、図１に示した物体Ｔ１，Ｔ２のそれぞれは、パターンＰＴが投影された領域に含まれる第１物体の一例である。
【００１６】
カメラＣＡＭは、例えば、投影装置ＰＲによって物体Ｔ１，Ｔ２を含む領域に投影されたパターンＰＴを撮影することで、物体Ｔ１，Ｔ２の表面に投影された複数の光点を含む画像ＩＭＧを取得する。カメラＣＡＭは、投影装置ＰＲの内部に含まれる発光素子から射出される光の波長を含む波長帯に対する感度を有する。カメラＣＡＭによって撮影された画像ＩＭＧは、物体認識装置１０の抽出部１１に渡される。
【００１７】
カメラＣＡＭは、投影装置ＰＲがパターンＰＴを投影する方向に対して傾いた方向から、物体Ｔ１，Ｔ２に投影されたパターンＰＴを撮影する。このため、カメラＣＡＭによって撮影された画像ＩＭＧにおいて、パターンＰＴに含まれる各光点の位置は、光源である投影装置ＰＲと物体Ｔ１，Ｔ２上に投影された各光点との距離に応じて、基準となる位置からずれることになる。ここで、各光点の基準となる位置とは、例えば、投影装置ＰＲから所定の距離に配置された基準面に投影されたパターンＰＴをカメラＣＡＭにより撮影した場合に得られる画像ＩＭＧにおける各光点の位置である。なお、カメラＣＡＭで撮影された画像の例は、図２を用いて後述される。
【００１８】
図１に示した抽出部１１は、例えば、パターンＰＴが投影された物体Ｔ１，Ｔ２の画像ＩＭＧをカメラＣＡＭから受ける。そして、抽出部１１は、受けた画像ＩＭＧから、類似する特徴を有する光点が分布する範囲のそれぞれを、パターンＰＴが投影された領域に含まれる物体（例えば、物体Ｔ１，Ｔ２）を示す可能性を持つ候補領域として抽出する。例えば、抽出部１１は、同等の輝度を持つ所定数以上の光点が連続して分布する範囲を画像ＩＭＧから検出し、検出した範囲を候補領域の一つとして抽出する。なお、抽出部１１により抽出される候補領域の例は、図２を用いて説明される。
【００１９】
図１に示した算出部１２は、抽出部１１から、抽出部１１により画像ＩＭＧから抽出された候補領域のそれぞれを示す情報を受ける。そして、算出部１２は、抽出部１１から受けた情報に基づき、候補領域ごとに、候補領域に含まれる複数の光点の特徴を示す第１ベクトルを求める。算出部１２は、例えば、候補領域に含まれる各光点の基準の位置からのずれに基づいて、投影装置ＰＲによりパターンＰＴが投影される基準面から物体Ｔ１，Ｔ２上に投影された各光点までの距離を算出し、算出した距離を示す情報を第１ベクトルの一部とする。ここで、パターンＰＴが投影される基準面は、パターンＰＴに含まれる各光点の基準となる位置の設定に用いられる基準面と同等であり、例えば、投影装置ＰＲから所定の距離に設定される。また、算出部１２は、例えば、候補領域に含まれる複数の光点のそれぞれの特徴を示す輝度などの特徴量の平均値を求め、各特徴量について求めた値を第１ベクトルの一部とする。
【００２０】
ここで、算出部１２により第１ベクトルの一部として求められる、基準面から各光点までの距離を示す情報は、各候補領域に含まれる光点が投影された物体の形状の特徴を示す。また、候補領域ごとの第１ベクトルに含まれる輝度などの特徴量の平均値は、各候補領域に含まれる光点の特徴、即ち、光点が投影された物体の表面の色、材質及び滑らかさ等の性質の特徴を示す。すなわち、候補領域ごとに算出部１２によって求められる第１ベクトルは、各候補領域に含まれる物体の形状及び表面の特徴を示す情報であることから、以下の説明において、候補領域の特徴ベクトルと称される場合がある。また、算出部１２により各候補領域について求められる特徴ベクトルの例は、図５を用いて説明される。
【００２１】
図１に示した特徴データベースＤＢは、複数の既知の物体のそれぞれに投影されたパターンＰＴに含まれる複数の光点のそれぞれの特徴を示す特徴ベクトルが予め登録されている。即ち、特徴データベースＤＢは、物体の種類が既知である複数の第２物体のそれぞれに投影されたパターンＰＴに含まれる複数の光点のそれぞれの特徴を示す予め登録された第２ベクトルの一例である。ここで、既知の各物体に対応して特徴データベースＤＢに登録された特徴ベクトルは、各物体の形状の特徴を示す情報として、パターンＰＴが投影される基準面から各物体上に投影された光点のそれぞれまでの距離を示す情報を含む。また、既知の各物体に対応して特徴データベースＤＢに登録された特徴ベクトルは、各物体の表面の性質の特徴を示す情報として、各物体上に投影された光点の輝度などの特徴量を示す情報を含む。なお、特徴データベースＤＢに蓄積される特徴ベクトルの例は、図６を用いて後述される。
【００２２】
図１に示した認識部１３は、特徴データベースＤＢに登録された第２ベクトルの中から、候補領域ごとに求められた特徴ベクトルに他の第２ベクトルよりも類似する第２ベクトルを特定する。そして、認識部１３は、特定した第２ベクトルに対応付けられた物体の種類を、候補領域で示される物体の種類として認識し、認識した物体の種類を示す情報を、パターンＰＴが投影された領域に含まれる物体の認識結果として出力する。なお、認識部１３の動作は、図５及び図６を用いて後述される。
【００２３】
図２は、図１に示したカメラＣＡＭで撮影された画像ＩＭＧの例を示す。図２に示した画像ＩＭＧは、図１に示したパターンＰＴに含まれる複数の光点を含む。なお、図２に示した円形ＳＰ０，ＳＰ１，ＳＰ２及び楕円形ＳＰ３，ＳＰ４のそれぞれは、画像ＩＭＧに含まれる光点の例である。また、図２の例では、画像ＩＭＧに含まれる各光点は、あらかじめ設定された所定値以上の輝度を持っており、輝度が高いほど濃度の高い網掛けで示されている。また、パターンＰＴは、図２に示した９行×１２列の行列状に光点を配置した例に限られず、ｎ行×ｍ列（ｎ、ｍは正の整数）に配置された光点を含んでもよく、ｎ及びｍのそれぞれは値９，１２よりも大きくてもよい。
【００２４】
図２に破線で示した円形Ｃ１，Ｃ２のそれぞれは、図１に示したパターンＰＴが投影された物体Ｔ１，Ｔ２のそれぞれに対応する領域を示す。ここで、図１に示した投影装置ＰＲ以外に物体Ｔ１，Ｔ２を照明する光源がない場合などに、画像ＩＭＧに含まれる物体Ｔ１，Ｔ２のそれぞれの輪郭を示す形状を図２において領域Ｃ１，Ｃ２を示した円形のように明確な形状として検出することは困難である。そこで、図１に示した抽出部１１は、図２に示した画像ＩＭＧに含まれる各光点の特徴の違いに基づいて、物体Ｔ１，Ｔ２を示す領域を抽出する。
【００２５】
図２に示したように、画像ＩＭＧにおいて物体Ｔ１に対応する領域Ｃ１に含まれる光点（例えば、光点ＳＰ１，ＳＰ３）の輝度及び光点の形状などの特徴は、例えば、領域Ｃ１の外側の領域に含まれる光点（例えば、光点ＳＰ０）の特徴と異なっている。同様に、画像ＩＭＧにおいて物体Ｔ２に対応する領域Ｃ２に含まれる光点（例えば、光点ＳＰ２，ＳＰ４）の輝度及び光点の形状などの特徴は、例えば、領域Ｃ２の外側の領域に含まれる光点（例えば、光点ＳＰ０）の特徴と異なっている。
【００２６】
図３は、図２に示した各光点の特徴を示す特徴量の例を示す。図３（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）のそれぞれは、図２に示した画像ＩＭＧに含まれる光点ＳＰ１，ＳＰ２，ＳＰ３のそれぞれの画像を示す。なお、図３（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）のそれぞれに示した座標軸Ｘ，Ｙは、例えば、図１に示したカメラＣＡＭに含まれる撮像素子における水平方向及び垂直方向の画素の並び方向を示す。また、図３（Ｄ），（Ｅ），（Ｆ）のそれぞれは、図３（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）のそれぞれに示した光点ＳＰ１，ＳＰ２，ＳＰ３のＸ軸方向の輝度の分布を示す。図３（Ｄ），（Ｅ），（Ｆ）において、座標軸Ｂは、輝度の大きさを示す。
【００２７】
図３（Ａ）に示した光点ＳＰ１は、ほぼ一様な輝度を持つ直径ｒ１の円形である。そして、光点ＳＰ１の輝度は、図３（Ｄ）に示すように、光点ＳＰ１の輪郭に相当するＸ軸方向の位置において、光点ＳＰ１の半径よりも小さい幅ｗ１で輝度Ｂ１から輝度０へと急峻な変化を示す。
【００２８】
一方、図３（Ｂ）に示した光点ＳＰ２は、中心から離れるに従って小さくなる輝度を持つ直径ｒ２の円形である。そして、光点ＳＰ２の輝度は、図３（Ｅ）に示すように、光点ＳＰ２の中心付近から光点ＳＰ２の半径とほぼ同等の幅ｗ２で輝度Ｂ２から輝度０へと緩やかに変化する。
【００２９】
また、図３（Ｃ）に示した光点ＳＰ３は、座標軸Ｘと角度θで交差する直線Ｌ１で示される方向に長軸を持つ楕円形である。図３（Ｃ）に示したような光点ＳＰ３の形状は、例えば、長軸ＤＬと単軸ＤＳと長軸方向と座標軸Ｘとの角度θとを用いて表される。また、光点ＳＰ３の輝度は、図３（Ｆ）に示すように、光点ＳＰ３の輪郭に相当するＸ軸方向の位置において、光点ＳＰ３の半径よりも小さい幅ｗ３で輝度Ｂ１から輝度０へと急峻な変化を示す。
【００３０】
図３（Ａ），（Ｄ）に示したように、光点ＳＰ１の形状が直径ｒ１の円形であること、また、光点ＳＰ１の中心部の輝度Ｂ１および光点ＳＰ１の輪郭における輝度の変化の急峻さ等は、光点ＳＰ１の特徴の例である。そして、円の直径ｒ１や中心部の輝度Ｂ１、及び、輝度の変化の急峻さ、即ち、光点ＳＰ１の輪郭の明瞭さを示す明瞭度は、光点ＳＰ１の特徴を示す特徴量の例である。なお、光点の輪郭の明瞭さを示す明瞭度は、例えば、図３（Ｄ）に示した幅ｗ１と輝度Ｂ１との比で示される輝度の変化の傾きが垂直に近いほど値１に近い値となり、輝度の変化の傾きが小さいほど値０に近い値となることが望ましい。
【００３１】
同様に、図３（Ｂ），（Ｅ）に示した光点ＳＰ２の形状を示す円の直径ｒ２や中心部の輝度Ｂ２及び光点ＳＰ２の輪郭の明瞭度は、光点ＳＰ２の特徴を示す特徴量の例である。なお、光点ＳＰ２の輪郭の明瞭度は、図３（Ｅ）に示した幅ｗ２と輝度Ｂ２との比で示される輝度の変化の傾きから求められる値であり、図３（Ａ），（Ｄ）で説明した光点ＳＰ１の輪郭の明瞭度よりも小さい値となる。
【００３２】
また、図３（Ｃ）に示した光点ＳＰ３の形状を示す楕円の長軸ＤＬと単軸ＤＳ及び長軸方向と座標軸Ｘとの交差角θ、中心部の輝度Ｂ１及び光点ＳＰ３の輪郭の明瞭度は、光点ＳＰ３の特徴を示す特徴量の例である。なお、光点ＳＰ３の輪郭の明瞭度は、図３（Ｆ）に示した幅ｗ３と輝度Ｂ１との比で示される輝度の変化の傾きから求められる値であり、図３（Ａ），（Ｄ）で説明した光点ＳＰ１の輪郭の明瞭度とほぼ同等の値となる。
【００３３】
また、図３においては図示を省略したが、図２に示した画像ＩＭＧに含まれる光点ＳＰ０は、図３（Ａ）に示した光点ＳＰ１の中心部の輝度Ｂ１よりも小さい輝度を持ち、光点ＳＰ１とほぼ同等の直径と輪郭の明瞭度とを持つ円形である。
【００３４】
図１に示した抽出部１１は、例えば、カメラＣＡＭから受けた画像ＩＭＧを解析することで、画像ＩＭＧに含まれる各光点について、図３で説明した特徴量を求め、求めた特徴量を例えば所定の階級ごとに集計することで、図４に示すような度数分布を求める。
【００３５】
図４は、特徴量の度数分布の例を示す。図４（Ａ）は、画像ＩＭＧに含まれる複数の光点のうち、横軸Ｂで示される輝度を持つ光点の数を集計することで得られる度数分布を模式的に示す。また、図４（Ｂ）は、画像ＩＭＧに含まれる複数の光点のうち、横軸ＣＬで示される明瞭度を持つ光点の数を集計することで得られる度数分布を模式的に示す。なお、図４（Ａ），（Ｂ）において、縦軸ｎは度数を示す。
【００３６】
図４（Ａ）に曲線で示した光点の輝度についての度数分布は、輝度Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２において、それぞれ極大ＰＢ０，ＰＢ１，ＰＢ２を示す。ここで、画像ＩＭＧに含まれる光点の輝度は、図１に示したパターンＰＴが投影された物体の表面の反射率等に依存する。したがって、図４（Ａ）の例のように、画像ＩＭＧに含まれる光点の輝度の度数分布が複数の極大を持つということは、画像ＩＭＧは反射率が互いに異なる複数の物体に投影された光点を含んでいることを示している。そして、図２に示した画像ＩＭＧにおいて、互いに類似した輝度を持つ光点が連続的に分布している領域は、互いに類似した反射率でパターンＰＴを反射する領域であり、図１に示したパターンＰＴが投影された領域に含まれる個々の物体を示す。
【００３７】
例えば、図４（Ａ）に示した度数分布において、輝度Ｂ１を中心とする範囲Ｒｂ１に含まれる輝度を持つ光点は、図２に示した光点ＳＰ１に類似した反射率で反射された光点である。そして、図２で説明したように、図２に示した領域Ｃ１の内部に含まれる各光点の輝度は、光点ＳＰ１の輝度Ｂ１に類似した値を示す。したがって、抽出部１１は、図２に示した画像ＩＭＧにおいて、図４（Ａ）に示した範囲Ｒｂ１に含まれる輝度を持つ光点が分布する範囲を抽出することで、図１に示した物体Ｔ１を示す候補領域として、図２に示した領域Ｃ１を抽出することができる。同様に、抽出部１１は、図４（Ａ）に示した輝度Ｂ２を中心とする範囲Ｒｂ２に含まれる輝度を持つ光点が分布する範囲を画像ＩＭＧから抽出することで、図１に示した物体Ｔ２を示す候補領域として、図２に示した領域Ｃ２を抽出することができる。なお、図４（Ａ）に示した輝度Ｂ０は、図２に示した光点ＳＰ０の輝度を示し、輝度Ｂ０を中心とする範囲Ｒｂ０に含まれる輝度を持つ光点、即ち、光点ＳＰ０に類似した特徴を示す光点は、画像ＩＭＧから候補領域Ｃ１，Ｃ２を除いた領域Ｃ０に分布している。したがって、抽出部１１は、輝度Ｂ０を中心とする範囲Ｒｂ０に含まれる輝度を持つ光点が画像ＩＭＧにおいて分布する範囲を抽出することで、物体Ｔ１，Ｔ２の背景を示す候補領域として領域Ｃ０を抽出することができる。
【００３８】
図１に示した抽出部１１は、図４（Ａ）で説明した光点の輝度に着目した候補領域の抽出に代えて、各光点について求めた他の特徴量に着目した候補領域の抽出を行ってもよい。
【００３９】
図４（Ｂ）に曲線で示した光点の輪郭の明瞭度についての度数分布は、明瞭度ＣＬ０，ＣＬ１，ＣＬ２において、それぞれ極大ＰＣ０，ＰＣ１，ＰＣ２を示す。ここで、画像ＩＭＧに含まれる光点の輪郭の明瞭度は、図１に示したパターンＰＴが投影された物体の表面の素材や性質に依存し、例えば、投影された物体の表面が滑らかであるほど高い明瞭度を示す。なお、図４（Ｂ）に示した極大ＰＣ０の中央の明瞭度ＣＬ０は、図３（Ｂ）に示した光点ＳＰ０の特徴の一つとして求められた明瞭度に相当する。また、図４（Ｂ）に示した極大ＰＣ１の中央の明瞭度ＣＬ１は、図３（Ｂ）に示した光点ＳＰ１の特徴の一つとして求められた明瞭度に相当する。そして、図４（Ｂ）に示した極大ＰＣ２の中央の明瞭度ＣＬ２は、抽出部１１により、図２に示した光点ＳＰ２の特徴の一つとして求められた明瞭度に相当する。
【００４０】
したがって、図４（Ｂ）の例のように、画像ＩＭＧに含まれる光点の明瞭度の度数分布が複数の極大を持つということは、画像ＩＭＧが、表面の素材や性質が互いに異なる複数の物体のそれぞれに投影された光点を含んでいることを示している。そして、図２に示した画像ＩＭＧにおいて、互いに類似した明瞭度を持つ光点が連続的に分布している領域は、たがいに類似した性質でパターンＰＴを反射する領域であり、図１に示したパターンＰＴが投影された領域に含まれる個々の物体を示す。
【００４１】
即ち、抽出部１１は、図２に示した画像ＩＭＧにおいて、例えば、図４（Ｂ）に示した明瞭度ＣＬ２を中心とする範囲Ｒｃ２に含まれる明瞭度を持つ光点が分布する範囲Ｃ２として、図１に示した物体Ｔ２を示す候補領域を抽出することができる。同様に、抽出部１１は、図２に示した画像ＩＭＧにおいて、図４（Ｂ）に示した明瞭度ＣＬ１を中心とする範囲Ｒｃ１に含まれる明瞭度を持つ光点が分布する範囲Ｃ１として、図１に示した物体Ｔ１を示す候補領域を抽出することができる。なお、図２の例では、図４（Ｂ）に示した明瞭度ＣＬ０を中心とする範囲Ｒｃ０に含まれる明瞭度を持つ光点、即ち、光点ＳＰ０に類似した特徴を示す光点が分布する範囲は、画像ＩＭＧから候補領域Ｃ１，Ｃ２を除いた領域Ｃ０となる。抽出部１１は、明瞭度ＣＬ０を中心とする範囲Ｒｃ０に含まれる明瞭度を持つ光点が画像ＩＭＧにおいて分布する領域Ｃ０を、例えば、物体Ｔ１，Ｔ２の背景を示す候補領域として抽出してもよい。
【００４２】
同様にして、抽出部１１は、各光点の特徴を示す特徴量のそれぞれについて求めた度数分布に基づいて、類似した特徴を示す光点が連続して分布する画像ＩＭＧの領域を、候補領域として抽出してもよい。
【００４３】
抽出部１１は、各光点の特徴を示す複数種類の特徴量に順次に着目し、着目した特徴量を用いて候補領域を抽出してもよいし、例えば、複数種類の特徴量を含むベクトル相互の距離に基づいて生成したクラスタ毎に候補領域を抽出してもよい。なお、複数種類の特徴量から順次に選択した特徴量に着目して候補領域を抽出する抽出部１１の例は、図８から図１１を用いて後述される。
【００４４】
図２から図４で説明した抽出処理により画像ＩＭＧから抽出された候補領域のそれぞれに含まれる光点の画像ＩＭＧにおける位置と各光点の特徴を示す情報は、図１に示した算出部１２に渡される。そして、算出部１２は、抽出部１１から受けた情報に基づいて、図１に示した投影装置ＰＲから各候補領域に含まれる光点までの距離で示される形状の特徴を表す情報と、各光点の特徴量で示される表面の特徴を表す情報とを含む特徴ベクトルを求める。
【００４５】
図５は、図１に示した算出部１２で求められる特徴ベクトルの例を示す。図５の例は、図２に示した候補領域Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２のそれぞれに含まれる光点の情報に基づいて、算出部１２で求められた特徴ベクトルを示している。なお、図５に示す要素のうち、図４に示した要素と同等のものは、同一の符号で示すとともに要素の説明を省略する場合がある。
【００４６】
図５において、形状の特徴欄に示した符号Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４，Ｙｋ（ｋは５以上の整数）は、各光点の位置と基準となる位置との差に基づいて算出された距離の集計に用いられる階級の例を示す。階級Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４，Ｙｋは、例えば、パターンＰＴに含まれる光点の位置のずれに基づいて測定が可能な距離の範囲を数ミリから数センチ程度の長さごとに区切った区間のそれぞれに相当する。
【００４７】
図５に示した候補領域Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２の特徴ベクトルは、形状の特徴を表す情報として、各光点の位置と基準となる位置との差に基づいて算出された距離を、階級Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４，Ｙｋを含む複数の階級ごとに集計することで得られる度数分布を含む。なお、図５の例は、図２に示した候補領域Ｃ１，Ｃ２のそれぞれに含まれる光点が、距離の階級Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４のそれぞれに１個、４個、６個及び０個分布し、候補領域Ｃ０に含まれる８６個の光点の全てが階級Ｙｋに分布する場合を示した。
【００４８】
また、図５において、候補領域Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２のそれぞれに対応して示した特徴ベクトルは、各候補領域に含まれる光点の特徴量を示す情報として、例えば、輝度の平均値Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２および明瞭度の平均値ＣＬ０，ＣＬ１，ＣＬ２を含む。なお、図５に示した特徴ベクトルの例は、候補領域Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２のそれぞれに含まれる光点の輝度および明瞭度のそれぞれが正規分布を示す場合を示す。即ち、候補領域Ｃ０に含まれる光点の輝度の分布および明瞭度の分布の特徴を示す情報として、候補領域Ｃ０の特徴ベクトルは、図４（Ａ），（Ｂ）のそれぞれに示した度数分布の極大ＰＢ０，ＰＣ０の極大値である輝度Ｂ０および明瞭度ＣＬ０を含む。同様に、候補領域Ｃ１に含まれる光点の輝度の分布および明瞭度の分布の特徴を示す情報として、候補領域Ｃ１の特徴ベクトルは、図４（Ａ），（Ｂ）のそれぞれに示した度数分布の極大ＰＢ１，ＰＣ１の極大値である輝度Ｂ１および明瞭度ＣＬ１を含む。また、候補領域Ｃ２に含まれる光点の輝度の分布および明瞭度の分布の特徴を示す情報として、候補領域Ｃ２の特徴ベクトルは、図４（Ａ），（Ｂ）のそれぞれに示した度数分布の極大ＰＢ２，ＰＣ２の極大値である輝度Ｂ２および明瞭度ＣＬ２を含む。なお、図５の例では、候補領域Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３の特徴ベクトルに光点の特徴を示す情報として含まれる要素のうち、輝度および明瞭度以外の特徴である光点の形状や大きさ等を示す要素の図示を省略している。
【００４９】
図１に示した認識部１３は、特徴データベースＤＢに登録された特徴ベクトルの中から、図５に示した特徴ベクトルのそれぞれに類似する特徴ベクトルを特定し、特定した特徴ベクトルに対応付けられた物体の種類を各候補領域に含まれる物体の認識結果とする。
【００５０】
図６は、図１に示した特徴データベースＤＢの例を示す。なお、図６に示す要素のうち、図５に示した要素と同等のものは、同一の符号で示すとともに要素の説明を省略する場合がある。
【００５１】
図６に示した特徴データベースＤＢは、「ボールＡ」、「ボールＢ」を含む複数の物体の種類のそれぞれに対応して、物体に投影された各光点までの距離により物体の形状を示す情報及び投影された光点の特徴を示す情報を含む特徴ベクトルを保持している。
【００５２】
図６に示した特徴データベースＤＢは、ボールＡ、ボールＢの各々の形状の特徴を表す情報として、ボールＡ、ボールＢのそれぞれに投影されたパターンＰＴを撮影した画像ＩＭＧに含まれる光点の位置に基づいて算出された距離の度数分布を保持する。なお、図６の例は、ボールＡ及びボールＢのそれぞれに投影された光点が、共に、距離の階級Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４のそれぞれに順に１個、４個、６個及び０個分布する場合、即ち、ボールＡの形状とボールＢの形状とがほぼ同等である場合を示している。
【００５３】
また、図６に示した特徴データベースＤＢは、ボールＡの表面の性質を表す情報として、ボールＡに投影された光点の特徴を示す情報、即ち、光点の輝度の平均値Ｂａと明瞭度の平均値ＣＬａとを含む情報を保持している。同様に、図６に示した特徴データベースＤＢは、ボールＢの表面の性質を表す情報として、ボールＢに投影された光点の特徴を示す情報、即ち、光点の輝度の平均値Ｂｂと明瞭度の平均値ＣＬｂとを含む情報を保持している。
【００５４】
例えば、図５において候補領域Ｃ１に対応して示した特徴ベクトルに含まれる形状の特徴を表す情報と、図６に示したボールＡの形状の特徴及びボールＢの形状の特徴とは、ほぼ同等である。このため、特徴データベースＤＢに物体の種類ごとに登録された形状を示す情報と候補領域Ｃ１の特徴ベクトルに含まれる形状を示す情報との比較に基づいて、候補領域Ｃ１に含まれる物体Ｔ１がボールＡであるかボールＢであるかを判別することは困難である。同様に、特徴データベースＤＢに物体の種類ごとに登録された形状を示す情報と候補領域Ｃ２の特徴ベクトルに含まれる形状を示す情報との比較に基づいて、候補領域Ｃ２に含まれる物体Ｔ２がボールＡであるかボールＢであるかを判別することは困難である。
【００５５】
しかしながら、図１に示した算出部１２により候補領域ごとに求められる特徴ベクトル及び特徴データベースＤＢに物体の種類ごとに登録された特徴ベクトルは、共に、物体の形状の特徴を表す情報に加えて物体の表面の性質の特徴を示す情報を含んでいる。
【００５６】
したがって、認識部１３は、例えば、算出部１２により候補領域Ｃ１について求められた特徴ベクトルと、特徴データベースＤＢに登録された各特徴ベクトルとの間の距離に基づいて、候補領域Ｃ１に含まれる物体に類似する特徴を持つ物体を特定できる。
【００５７】
例えば、認識部１３は、特徴データベースＤＢに登録された特徴ベクトルの中で、候補領域Ｃ１の特徴ベクトルとの距離が他の特徴ベクトルとの距離よりも小さくなる特徴ベクトルを特定する。そして、認識部１３は、特定した特徴ベクトルに対応付けられた物体の種類を、候補領域Ｃ１に含まれる物体Ｔ１の認識結果として出力する。例えば、図５に候補領域Ｃ１に対応して示した輝度Ｂ１が、図６にボールＢに対応して示した輝度ＢｂよりもボールＡに対応する輝度Ｂａに近い値である場合を考える。この場合に、候補領域Ｃ１の特徴ベクトルとボールＡに対応する特徴ベクトルとの距離は、ボールＢに対応する特徴ベクトルを含む他の特徴ベクトルと候補領域Ｃ１の特徴ベクトルとの距離よりも小さくなる。即ち、認識部１３は、候補領域Ｃ１に含まれる物体Ｔ１を、特徴ベクトル間の距離が最小となるボールＡと認識する。
【００５８】
同様に、認識部１３は、特徴データベースＤＢに登録された特徴ベクトルの中で、候補領域Ｃ２の特徴ベクトルとの距離が他の特徴ベクトルとの距離よりも小さくなる特徴ベクトルを特定することで、候補領域Ｃ１に含まれる物体を認識できる。例えば、図５に候補領域Ｃ２に対応して示した輝度Ｂ２が、図６にボールＡに対応して示した輝度ＢａよりもボールＢに対応する輝度Ｂｂに近い値である場合に、認識部１３は、候補領域Ｃ２に含まれる物体Ｔ２をボールＢと認識する。
【００５９】
即ち、図１に示した抽出部１１、算出部１２及び認識部１３を有する物体認識装置１０は、物体の形状の特徴を表す情報とともに物体の表面の性質の特徴を示す情報を用いて認識することで、形状が類似していても表面の性質が異なる物体を互いに判別可能である。
【００６０】
図７は、図１に示した物体認識装置１０の動作を示す。図７に示したステップＳ３０１〜ステップＳ３０４の処理は、図１に示した物体認識装置１０の動作を示すとともに、物体認識方法および物体認識プログラムの例を示す。例えば、図７に示す処理は、物体認識装置１０に搭載されたプロセッサが物体認識プログラムを実行することで実現される。なお、図７に示す処理は、物体認識装置１０に搭載されるハードウェアによって実行されてもよい。
【００６１】
ステップＳ３０１において、物体認識装置１０に含まれる抽出部１１は、カメラＣＡＭから受けた画像ＩＭＧに含まれる各光点の特徴として、図３で説明したようにして、光点の輝度、光点の輪郭の明瞭度及び光点の形状を含む特徴量を求める。
【００６２】
ステップＳ３０２において、抽出部１１は、類似した特徴量を持つ光点が画像ＩＭＧにおいて分布する範囲のそれぞれを、パターンＰＴが投影された領域に含まれる物体を示す候補領域として抽出する。例えば、抽出部１１は、図２から図４で説明したようにして、図２に破線の円形で示した候補領域Ｃ１，Ｃ２と、図２において、候補領域Ｃ１，Ｃ２以外の範囲として示される候補領域Ｃ０とを抽出する。
【００６３】
ステップＳ３０３において、算出部１２は、ステップＳ３０２の処理で抽出された各候補領域に含まれる光点の情報に基づいて、各候補領域に含まれる物体の形状及び表面の性質の特徴を示す特徴ベクトルを求める。例えば、算出部１２は、図２に示した候補領域Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２のそれぞれに含まれる各光点の位置及び各光点の特徴に基づいて、図５に候補領域Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２に対応して示した特徴ベクトルのそれぞれを算出する。
【００６４】
ステップＳ３０４において、認識部１３は、特徴データベースＤＢに登録された特徴ベクトルの中で、ステップＳ３０３で候補領域毎に求められた特徴ベクトルに類似する特徴を示す特徴ベクトルを特定することで、各候補領域に含まれる物体を認識する。例えば、認識部１３は、候補領域ごとに求められた特徴ベクトルと、特徴データベースＤＢに登録された特徴ベクトルのそれぞれとの距離に基づいて、各候補領域に含まれる物体を認識する。なお、認識部１３は、特徴データベースＤＢに登録された特徴ベクトルの中で、候補領域ごとに求められた特徴ベクトルに類似する特徴ベクトルを特定するために求める距離は、特徴ベクトルに含まれる全ての要素を用いて求められる距離に限られない。例えば、認識部１３は、特徴ベクトルに含まれる一部の要素に基づく距離で物体の種類を特定できない場合に、他の要素を追加して算出した特徴ベクトル間の距離に基づいて、候補領域に含まれる物体の種類を絞り込んでもよい。候補領域に含まれる物体の種類を段階的に絞り込むことで物体の認識を行う認識部１３は、図８から図１２を用いて後述される。
【００６５】
以上に説明したように、図１に示した物体認識装置１０は、物体を含む領域に投影されたパターンＰＴを撮影した画像ＩＭＧから、類似した特徴量を持つ光点が分布する範囲を候補領域として抽出する。そして、物体認識装置１０は、抽出した候補領域ごとに求めた特徴ベクトルに類似する特徴ベクトルを特徴データベースＤＢにおいて特定することで、抽出した候補領域に含まれる物体を認識する。つまり、物体認識装置１０は、物体の形状の特徴を表す情報とともに物体の表面の性質の特徴を示す情報を用いて、各候補領域に含まれる物体を認識する。これにより、図１に示した物体認識装置１０は、図２に示した候補領域Ｃ１，Ｃ２のように、光点の位置から求められる形状を示す情報が互いに類似する場合でも、個々の光点の特徴で示される表面の性質の違いに基づいて、物体Ｔ１，Ｔ２の種類を判別可能である。
【００６６】
図８は、物体認識装置の別実施形態を示す。なお、図８に示す構成要素のうち、図１に示した構成要素と同等のものは、同一の符号で示すとともに構成要素の説明を省略する場合がある。
【００６７】
図８に示した物体認識装置１０ａは、図１に示した抽出部１１に相当する抽出部１１ａと、算出部１２と、図１に示した認識部１３に相当する認識部１３ａと、特徴データベースＤＢとを含んでいる。
【００６８】
抽出部１１ａは、評価部１１１と、分類部１１２と、抽出制御部１１３と、特定部１１４と、検出部１１５とを含んでいる。評価部１１１は、カメラＣＡＭで撮影された画像ＩＭＧを受ける。
【００６９】
評価部１１１は、カメラＣＡＭから受けた画像ＩＭＧに含まれる光点毎に、光点の輝度及び光点の輪郭の明瞭度を含む複数種類の特徴量を評価する。評価部１１１は、例えば、図３で説明したようにして、光点毎に、光点の中心の輝度及び光点の輪郭の明瞭度とともに、光点の形状を示す情報として、光点の長軸及び短軸の長さや長軸の傾きなどを評価する。評価部１１１により、各光点について求められた特徴量は、分類部１１２に渡される。
【００７０】
分類部１１２は、評価部１１１から受けた複数種類の特徴量の一つを順に選択し、選択した特徴量に基づいて、画像ＩＭＧに含まれる光点を互いに類似した特徴量を持つグループに分類する。分類部１１２は、図４で説明したようにして、選択した特徴量を示す値毎に光点を集計することで、選択した特徴量についての度数分布を求め、求めた度数分布に基づいて、特徴量を示す値が互いに近似している光点をグループにまとめることで、光点を分類する。例えば、図４（Ａ）に示したように、光点の輝度の度数分布が輝度Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２において極大を示す場合に、分類部１１２は、画像ＩＭＧに含まれる光点を、輝度Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２のそれぞれに近似した輝度を持つ光点を含む３つのグループに分類する。
【００７１】
抽出制御部１１３は、分類部１１２による分類により、画像ＩＭＧに含まれる光点が複数のグループに分類された場合に、複数のグループのそれぞれに属する光点を示す情報を特定部１１４に渡す。一方、分類部１１２による分類により、画像ＩＭＧに含まれる光点が複数のグループに分類されない場合に、抽出制御部１１３は、分類部１１２に対して、別の特徴量に基づく分類の実行を指示する。即ち、抽出制御部１１３は、分類部１１２により複数のグループに分類されない場合に、分類に用いられた特徴量とは異なる特徴量に基づく分類を分類部１１２に実行させる制御部の一例である。
【００７２】
特定部１１４は、抽出制御部１１３から受けた情報に基づいて、分類部１１２の処理で得られたグループごとに、グループに属する光点が画像ＩＭＧにおいて分布する範囲を特定する。特定部１１４は、例えば、グループに属する各光点の画像ＩＭＧにおける位置を示す情報に基づいて、画像ＩＭＧにおいて、グループに属する光点が分布する範囲を特定する。例えば、図４（Ａ）に示した輝度Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２のそれぞれに対応するグループ内の各光点の位置を示す情報に基づいて、特定部１１４は、図２に示した領域Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２のそれぞれを、画像ＩＭＧにおいて各グループに属する光点が分布する範囲として特定する。特定部１１４により、各グループに属する光点が分布する範囲として特定された領域を示す情報は、検出部１１５に渡される。
【００７３】
検出部１１５は、特定部１１４で特定された範囲のうち、例えば５〜６程度の値に設定される所定数以上の光点を含む範囲を候補領域として検出し、検出した候補領域を示す情報を算出部１２に渡す。なお、検出部１１５において、候補領域として検出するか否かの判定に用いる所定数は値５〜６に限らず、例えば、特徴データベースＤＢに登録された物体が画像ＩＭＧにおいて占める大きさの下限などに基づいて予め設定される。また、検出部１１５は、特定部１１４で特定された範囲のうち、図２に示した領域Ｃ０のように、図１に示した物体Ｔ１，Ｔ２の背景に相当する範囲を候補領域から除外することが望ましい。
【００７４】
検出部１１５によって検出された候補領域を示す情報は、算出部１２に渡されるとともに、抽出制御部１１３にも渡される。そして、抽出制御部１１３は、検出部１１５から受けた情報に基づいて、候補領域として抽出可能な領域が画像ＩＭＧにまだ残っているか否かを判定し、残っていると判定した場合に、分類部１１２に対して新たな特徴量に基づく分類の実行を指示する。
【００７５】
なお、抽出部１１ａに含まれる抽出制御部１１３、特定部１１４及び検出部１１５の動作は、図９から図１１を用いて後述される。
【００７６】
図８に示した認識部１３ａは、検索部１３１と、認識制御部１３２とを含む。
【００７７】
検索部１３１は、認識制御部１３２から候補領域ごとに求められた特徴ベクトルの少なくとも一部の要素を受け、特徴データベースＤＢに登録された特徴ベクトルの中から、受けた要素に類似する要素を含む特徴ベクトルを検索する。検索部１３１は、例えば、認識制御部１３２から受けた要素との差が所定の閾値以下となる要素を含む特徴ベクトルを、特徴データベースＤＢに登録された特徴ベクトルの中から検索する。検索部１３１において、特徴データベースＤＢに登録された特徴ベクトルの要素と認識制御部１３２から受けた要素との類似の判定に用いる閾値は、例えば、異なる種類の物体の各々に対応する特徴ベクトルに含まれる要素間の差よりも小さい値に設定される。また、検索部１３１は、特徴データベースＤＢに対する検索で得られた特徴ベクトルに対応付けられた物体の種類を示す情報を認識制御部１３２に返す。
【００７８】
認識制御部１３２は、候補領域ごとに算出部１２で求められた特徴ベクトルを受け、受けた特徴ベクトルに含まれる要素から、次に説明する順序で要素を選択し、選択した要素に基づく特徴データベースの検索を検索部１３１に指示する。
【００７９】
例えば、認識制御部１３２は、まず、算出部１２から受けた特徴ベクトルに含まれる要素のうち、候補領域に含まれる各光点までの距離を示す要素を選択し、選択した要素を検索部１３１に渡す。ここで、候補領域に含まれる各光点までの距離を示す要素は、図５で説明したように、距離について設けられた各階級に含まれる光点の数、即ち、各光点までの距離の度数分布を示す情報であり、候補領域に含まれる光点が投影された物体の形状の特徴を示す。その後、認識制御部１３２は、検索部１３１により複数種類の物体を示す情報が返された場合に、算出部１２から受けた特徴ベクトルの要素の中でまだ選択されていない要素を順次に選択する。そして、選択した要素に類似する要素を含むか否かに基づいて、以前の検索で得られた複数種類の物体に対応付けられた特徴ベクトルを絞り込む処理を検索部１３１に実行させる。
【００８０】
例えば、認識制御部１３２は、検索部１３１により複数種類の物体を示す情報が返された場合に特徴ベクトルの絞り込みに用いる要素として、まず、算出部１２から受けた特徴ベクトルに含まれる光点の特徴量から光点の輝度を選択する。そして、更に特徴ベクトルの絞り込みを行う場合に、認識制御部１３２は、算出部１２から受けた特徴ベクトルに光点の特徴量として含まれる光点の輪郭の明瞭度や光点の形状を示す要素を順次に選択し、選択した要素を検索部１３１に渡す。
【００８１】
また、認識制御部１３２は、検索部１３１から単一の物体を示す情報が返された場合に、検索部１３１から受けた情報で示される物体の種類を、候補領域に含まれる物体を示す情報として出力する。
【００８２】
なお、認識部１３ａに含まれる選択部１３１及び認識制御部１３２の動作は、図１２を用いて後述される。
【００８３】
ここで、図９に示す画像ＩＭＧを受けた場合を例として、図８に示した抽出部１１ａの動作を説明する。
【００８４】
図９は、図８に示したカメラＣＡＭで撮影された画像ＩＭＧの例を示す。図９に示した画像ＩＭＧは、図１に示した投影装置ＰＲによって投影されたパターンＰＴに含まれる複数の光点を含む。なお、図９に示した円形ＳＰ０，ＳＰ１，ＳＰ２及び楕円形ＳＰ３のそれぞれは、画像ＩＭＧに含まれる光点の例である。また、図９の例では、画像ＩＭＧに含まれる各光点は、輝度が高いほど濃度の高い網掛けで示されている。また、パターンＰＴは、図２に示した９行×１２列の行列状に光点を配置した例に限られず、ｎ行×ｍ列（ｎ、ｍは正の整数）に配置された光点を含んでもよく、ｎ及びｍのそれぞれは値９，１２よりも大きくてもよい。
【００８５】
また、図９に破線で囲んで示した領域Ｃ１は、図８に示した特定部１１４により、光点ＳＰ１に類似した特徴を持つ光点が画像ＩＭＧにおいて分布する範囲として特定された領域を示す。同様に、図９に破線で囲んで示した領域Ｃ２−１，Ｃ２−２のそれぞれは、図８に示した特定部１１４により、光点ＳＰ２に類似した特徴を持つ光点が画像ＩＭＧにおいて分布する範囲として特定された領域を示す。また、図９に破線で囲んで示した領域Ｃ３は、図８に示した特定部１１４により、光点ＳＰ３に類似した特徴を持つ光点が画像ＩＭＧにおいて分布する範囲として特定された領域を示す。なお、領域Ｃ１，Ｃ２−１，Ｃ２−２及び領域Ｃ３のそれぞれを示す閉曲線は、特定部１１４により特定された領域の画像ＩＭＧにおける位置を示すためのものであり、画像ＩＭＧには含まれない。
【００８６】
図８に示した評価部１１１は、図９に示した画像ＩＭＧに含まれる各光点の特徴を示す複数の特徴量として、例えば、光点の中心の輝度と、光点の輪郭の明瞭度と、光点の形状を示す楕円の離心率とを求め、求めた特徴量を分類部１１２に渡す。
【００８７】
そして、図８に示した分類部１１２は、評価部１１１から受けた情報に基づいて、複数の特徴量から選択した特徴量を示す値毎に光点を集計することで、図１０に示すように、選択した特徴量についての度数分布を求める。
【００８８】
図１０は、図９に示した画像ＩＭＧに含まれる光点の特徴量の度数分布の例を示す。図１０（Ａ）は、図９に示した画像ＩＭＧに含まれる複数の光点を、横軸Ｂで示される輝度毎に集計することで得られる度数分布を模式的に示す。同様に、図１０（Ｂ）は、図９に示した画像ＩＭＧに含まれる複数の光点を、横軸ＣＬで示される明瞭度毎に集計することで得られる度数分布を模式的に示す。また、図１０（Ｃ）は、図９に示した画像ＩＭＧに含まれる複数の光点を、横軸ｅｃで示される離心率毎に集計することで得られる度数分布を模式的に示す。なお、図１０（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）において、縦軸ｎは度数を示す。
【００８９】
図１０（Ａ）に曲線で示した光点の輝度についての度数分布は、図９に示した光点ＳＰ０の輝度Ｂ０及び光点ＳＰ１の輝度Ｂ１において、それぞれ極大ＰＢ０，ＰＢ１を示す。なお、図１０（Ａ）の例は、図９において閉曲線Ｃ１で囲まれた領域に含まれる各光点が、光点ＳＰ１の輝度Ｂ１を含む範囲Ｒｂ１に含まれる輝度を持ち、閉曲線Ｃ１の外側にある光点が、光点ＳＰ０の輝度Ｂ０を含む範囲Ｒｂ０に含まれる輝度を持つ場合を示す。
【００９０】
また、図１０（Ｂ）に曲線で示した光点の輪郭の明瞭度についての度数分布は、図９に示した光点ＳＰ０の輪郭の明瞭度ＣＬ０及び光点ＳＰ２の輪郭の明瞭度ＣＬ２において、それぞれ極大ＰＣ０，ＰＣ２を示す。なお、図１０（Ｂ）の例は、図９において閉曲線Ｃ２−１、Ｃ２−２で囲まれた領域に含まれる各光点の明瞭度は光点ＳＰ２の明瞭度ＣＬ２を含む範囲Ｒｃ２に含まれる場合を示す。同様に、図１０（Ｂ）の例は、図９において閉曲線Ｃ２−１、Ｃ２−２の外側にある光点の明瞭度は、光点ＳＰ０の明瞭度ＣＬ０を含む範囲Ｒｃ０に含まれる場合を示す。
【００９１】
そして、図１０（Ｃ）に曲線で示した光点の形状である楕円の離心率についての度数分布は、図９に示した光点ＳＰ０を示す円形の離心率である値０及び光点ＳＰ３を示す楕円の離心率ｅ３において、それぞれ極大ＰＥ０，ＰＥ３を示す。なお、図１０（Ｃ）の例は、図９において閉曲線Ｃ２−１、Ｃ２−２で囲まれた領域に含まれる各光点の離心率が、光点ＳＰ２の離心率ｅ３を含む範囲Ｒｅ３に含まれる場合を示す。同様に、図１０（Ｃ）の例は、図９に示した閉曲線Ｃ２−１、Ｃ２−２の外側の光点の離心率が、光点ＳＰ０の離心率である値０を含む範囲Ｒｅ０に含まれる場合を示す。
【００９２】
図１１は、図８に示した抽出部１１ａの動作を示す。図１１に示したステップＳ３１０からステップＳ３１８の処理は、図７に示した物体認識プログラムに含まれるステップＳ３０２の処理の例である。例えば、図１１に示す処理は、図８に示した物体認識装置１０ａに搭載されたプロセッサが物体認識プログラムを実行することで実現される。なお、図１１に示す処理は、物体認識装置１０ａに搭載されるハードウェアによって実行されてもよい。
【００９３】
ステップＳ３１０において、図８に示した評価部１１１は、画像ＩＭＧに含まれる各光点について、例えば、中心の輝度、輪郭の明瞭度、及び光点の形状である楕円の離心率を含む複数の特徴量を求める。
【００９４】
ステップＳ３１１において、図８に示した分類部１１２は、ステップＳ３１０の処理で求められた特徴量の一つを選択し、選択した特徴量の値毎に光点を集計することで、図１０（Ａ）、（Ｂ），（Ｃ）に示すような度数分布を求める。分類部１１２は、ステップＳ３１１の処理において、例えば、まず、特徴量の一つとして光点の輝度を選択し、図１０（Ａ）に示した度数分布を求め、その後、抽出制御部１１３からの指示に従って、他の特徴量を順次に選択する。
【００９５】
ステップＳ３１２において、図８に示した抽出制御部１１３は、ステップＳ３１１の処理で求められた度数分布により複数の極大が示されるか否かを判定する。
【００９６】
図１０（Ａ）に示したように、複数の極大を持つ度数分布が得られた場合に（ステップＳ３１２の肯定判定（ＹＥＳ））、抽出制御部１１３は、ステップＳ３１１の処理で選択された特徴量に基づいて背景と区別される物体が画像ＩＭＧに含まれていると判断する。ステップＳ３１２の肯定判定（ＹＥＳ）の場合に、処理は、ステップＳ３１３に移行する。一方、ステップＳ３１２の否定判定（ＮＯ）の場合に、処理は、ステップＳ３１７に移行する。
【００９７】
ステップＳ３１３において、分類部１１２は、画像ＩＭＧに含まれる光点を、ステップＳ３１１の処理で求めた度数分布の極大のそれぞれに対応するグループに分類する。例えば、分類部１１２は、図１０（Ａ）に示した輝度についての度数分布に基づいて、画像ＩＭＧに含まれる光点を、輝度Ｂ０を含む範囲Ｒｂ０に含まれる輝度を持つ光点のグループと、輝度Ｂ１を含む範囲Ｒｂ１に含まれる輝度を持つ光点のグループとに分類する。
【００９８】
ステップＳ３１４において、図８に示した特定部１１４は、ステップＳ３１３の処理で生成されたグループの一つを順次に選択し、選択したグループに含まれる光点が画像ＩＭＧにおいて分布する範囲を特定する。特定部１１４は、例えば、図１０（Ａ）に示した輝度の範囲Ｒｂ１に対応づけられたグループに含まれる光点が画像ＩＭＧにおいて分布する範囲として、図９に示した領域Ｃ１を特定する。また、特定部１１４は、図１０（Ａ）に示した輝度の範囲Ｒｂ０に対応づけられたグループに含まれる光点が画像ＩＭＧにおいて分布する範囲として、図９に示した領域Ｃ１の外側に相当する範囲を特定する。
【００９９】
ステップＳ３１５において、図８に示した検出部１１５は、ステップＳ３１４の処理で特定された範囲のうち、所定数（例えば５）以上の光点が連続して分布する範囲を候補領域として検出する。例えば、検出部１１５は、特定部１１４により特定された領域Ｃ１に含まれる光点の数１０が予め設定された所定数５よりも多いことから、図９に示した領域Ｃ１を候補領域として検出する。ここで、図１０（Ａ）に示した輝度の範囲Ｒｂ０に対応づけられたグループに属する光点が分布する範囲として特定された領域は、画像ＩＭＧから領域Ｃ１を除いた範囲に相当し、特定された領域の外側の境界は画像ＩＭＧの境界に一致する。輝度の範囲Ｒｂ０に対応づけられたグループについて特定された領域のように、特定された領域の境界が画像ＩＭＧの境界に一致する場合に、検出部１１５は、特定された領域は背景に相当すると判断する。即ち、特定された領域の境界が画像ＩＭＧの境界に一致する場合に、検出部１１５は、特定された領域内の光点の数にかかわらず、物体を示す候補領域としては検出せず、背景以外の物体を示す領域として分類されていない未分類の領域とする。
【０１００】
ステップＳ３１６において、抽出制御部１１３は、ステップＳ３１３の分類処理で生成された全てのグループについて、ステップＳ３１４及びステップＳ３１５の処理を実行したか否かを判定する。
【０１０１】
ステップＳ３１４及びステップＳ３１５の処理が完了していないグループがまだ残っている場合に（ステップＳ３１６の否定判定（ＮＯ））、処理はステップＳ３１４に戻る。そして、特定部１１４により、新たに選択されたグループに属する光点が画像ＩＭＧにおいて分布する範囲が特定される。その後、ステップＳ３１５において、新たに特定された範囲に含まれる光点の数に応じて、検出部１１５により、新たな候補領域が検出される。
【０１０２】
一方、ステップＳ３１３の分類処理で生成された全てのグループについての処理が完了した場合に（ステップＳ３１６の肯定判定（ＹＥＳ））、処理はステップＳ３１７に移行する。
【０１０３】
ステップＳ３１７において、抽出制御部１１３は、画像ＩＭＧの中に未分類の領域が残っているか否かを判定する。抽出制御部１１３は、例えば、ステップＳ３１５の処理で候補領域が検出される毎に、検出された候補領域に含まれる光点を画像ＩＭＧに含まれる光点から除いていく。そして、除かれずに残った光点の数が検出部１１５において候補領域の判定に用いる所定数以上であり、かつ、画像ＩＭＧにおいて連続して分布している場合に、抽出制御部１１３は、ステップＳ３１７の肯定判定（ＹＥＳ）とする。
【０１０４】
ステップＳ３１７の肯定判定（ＹＥＳ）の場合に、抽出制御部１１３は、ステップＳ３１８の処理に進む。一方、画像ＩＭＧの中に未分類の領域が残っていない場合に（ステップＳ３１７の否定判定（ＮＯ））、抽出制御部１１３は、候補領域を抽出する処理を終了する。
【０１０５】
ステップＳ３１８において、抽出制御部１１３は、ステップＳ３１０の処理で各光点について求められた全ての特徴量に基づく分類が完了したか否かを判定する。
【０１０６】
まだ分類に用いられていない特徴量がある場合に（ステップＳ３１８の否定判定（ＮＯ））、処理はステップＳ３１１に戻る。この場合に、抽出制御部１１３からの指示に応じて、分類部１１２により、新たな特徴量として例えば明瞭度が選択され、図１０（Ｂ）に示したような明瞭度についての度数分布が求められる。
【０１０７】
そして、明瞭度についての度数分布に基づいてステップＳ３１３の処理を行うことで、分類部１１２は、画像ＩＭＧに含まれる光点を、図１０（Ｂ）に示した極大ＰＣ０に対応するグループと、極大ＰＣ２に対応するグループとに分類する。例えば、分類部１１２は、図１０（Ｂ）において、明瞭度ＣＬ０を含む範囲Ｒｃ０に含まれる明瞭度を持つ光点を極大ＰＣ０に対応するグループに分類し、明瞭度ＣＬ２を含む範囲Ｒｃ２に含まれる明瞭度を持つ光点を極大ＰＣ２に対応するグループに分類する。
【０１０８】
その後、ステップＳ３１４において、特定部１１４は、例えば、図１０（Ｂ）に示した極大ＰＣ２に対応付けられたグループに属する光点が画像ＩＭＧにおいて分布する範囲として、図９に示した領域Ｃ２−１，Ｃ２−２を特定する。図９に示した領域Ｃ２−１は、所定数（例えば５）以上の光点を内部に含んでいることから、ステップＳ３１５の処理で、検出部１１５により光点の特徴が互いに類似する候補領域の一つとして検出される。一方、図９に示した領域Ｃ２−２に含まれる光点の数が所定数未満であることから、ステップＳ３１５の処理で、検出部１１５は、領域Ｃ２−２は物体を示す候補領域ではなく、ノイズを示すと判断し、候補領域として検出しない。
【０１０９】
図９に示した画像ＩＭＧに含まれる光点の数から領域Ｃ１及び領域Ｃ２−１のそれぞれに含まれる光点の数を差し引いて得られた値は、候補領域の判定に用いる所定数（例えば５）以上であることから、抽出制御部１１３は、未分類の領域が残っていると判断する。そして、領域Ｃ１及び領域Ｃ２−１が候補領域として検出された段階で、評価部１１１により各光点について求められた特徴量のうち、まだ、光点の形状の特徴を示す離心率は分類に用いられていない。
【０１１０】
この場合に、抽出制御部１１３は、ステップＳ３１８において、まだ分類に用いられていない特徴量があると判断し、再び、ステップＳ３１１に戻る。ステップＳ３１１において、分類部１１２により、新たな特徴量として離心率が選択され、図１０（Ｃ）に示したような離心率についての度数分布が求められる。
【０１１１】
そして、離心率についての度数分布に基づいてステップＳ３１３の処理を行うことで、分類部１１２は、画像ＩＭＧに含まれる光点を、図１０（Ｃ）に示した極大ＰＥ０に対応するグループと、極大ＰＥ３に対応するグループとに分類する。例えば、分類部１１２は、図１０（Ｃ）において、離心率ｅ０を含む範囲Ｒｅ０に含まれる離心率を持つ光点を極大ＰＥ０に対応するグループに分類し、離心率ｅ３を含む範囲Ｒｃ２に含まれる明瞭度を持つ光点を極大ＰＣ２に対応するグループに分類する。
【０１１２】
その後、ステップＳ３１４において、特定部１１４は、例えば、図１０（Ｃ）に示した極大ＰＥ３に対応付けられたグループに属する光点が画像ＩＭＧにおいて分布する範囲として、図９に示した領域Ｃ３を特定する。図９に示した領域Ｃ３は、所定数（例えば５）以上の光点を内部に含んでいることから、ステップＳ３１５の処理で、検出部１１５により光点の特徴が互いに類似する候補領域の一つとして検出される。
【０１１３】
つまり、図８に示した抽出部１１ａは、光点の特徴として求められた輝度、明瞭度及び離心率の各々に着目し、図１１に示したステップＳ３１１からステップＳ３１８の処理を繰り返す。これにより、図８に示した抽出部１１ａは、例えば、光点の特徴として求められた各特徴量の全てを一括して用いるクラスタリングなどを行う場合に比べて簡易な処理により、各特徴量で背景から区別される物体を示す候補領域を漏れなく抽出できる。
【０１１４】
そして、評価部１１１によって求められた特徴量の全てに順次に着目した分類処理が終了した場合に、抽出制御部１１３は、未分類の領域が残っているか否かにかかわらず、ステップＳ３１８の肯定判定（ＹＥＳ）ルートに従って候補領域の抽出処理を終了する。
【０１１５】
図８から図１１で説明したようにして抽出された各候補領域に含まれる光点の情報は、図８に示した算出部１２に渡され、算出部１２による候補領域毎の特徴ベクトルを求める処理に用いられる。
【０１１６】
図１２は、図８に示した認識部１３ａの動作を示す。図１２に示したステップＳ３２０からステップＳ３２７の処理は、図７に示した物体認識プログラムに含まれるステップＳ３０４の処理の例である。図１２に示す処理は、例えば、図８に示した算出部１２により各候補領域の特徴ベクトルが求められる毎に、図８に示した物体認識装置１０ａに搭載されたプロセッサがプログラムを実行することで実現される。なお、図１２に示す処理は、物体認識装置１０ａに搭載されるハードウェアによって実行されてもよい。
【０１１７】
ステップＳ３２０において、図８に示した認識部１３ａの認識制御部１３２は、算出部１２から受けた特徴ベクトルから候補領域内の各光点までの距離の度数分布を示す要素を選択し、選択した要素を検索部１３１に渡す。認識制御部１３２は、例えば、図５において、図２に示した候補領域Ｃ１、Ｃ２のそれぞれに対応して示した特徴ベクトルに含まれる要素のうち、階級Ｙ１〜Ｙ４を含む複数の階級に含まれる光点の数を示す要素を含む部分ベクトルを検索部１３１に渡す。
【０１１８】
ステップＳ３２１において、検索部１３１は、特徴データベースＤＢに登録された特徴ベクトルの中から、ステップＳ３２０の処理で選択した候補領域内の各光点までの距離の度数分布を示す要素に類似する要素を含む特徴ベクトルを検索する。例えば、検索部１３１は、ステップＳ３２０の処理で受けた各光点までの距離の度数分布を示す要素を含む部分ベクトルと、特徴データベースＤＢに登録された各特徴ベクトルにおいて距離の度数分布を示す要素を含む部分ベクトルとの距離をそれぞれ求める。そして、検索部１３１は、特徴データベースＤＢに登録された特徴ベクトルの中で、予め設定された閾値以下の距離が求められた特徴ベクトルを、候補領域に対応する特徴ベクトルに類似する要素を含む特徴ベクトルとして検索する。また、検索部１３１は、特徴データベースＤＢから検索した特徴ベクトルのそれぞれに対応付けられた物体の種類を示す情報を、候補領域に含まれる物体の認識結果の候補として認識制御部１３２に渡す。
【０１１９】
例えば、検索部１３１は、図５に候補領域Ｃ１に対応して示した特徴ベクトルに含まれる距離の度数分布を示す部分ベクトルと、図６に示した特徴データベースＤＢに登録された各特徴ベクトルに含まれる距離の度数分布を示す部分ベクトルとの距離を求める。この場合に検索部１３１は、図５に候補領域Ｃ１に対応して示した特徴ベクトルに含まれる距離の度数分布を示す部分ベクトルとの距離が所定の閾値以下となる特徴ベクトルとして、図６にボールＡ及びボールＢに対応して示した特徴ベクトルを検索する。
【０１２０】
ステップＳ３２２において、認識制御部１３２は、検索部１３１により少なくとも一つの特徴ベクトルが特徴データベースＤＢから検索されたか否かを判定する。
【０１２１】
検索部１３１により、一つ以上の特徴ベクトルが検索された場合に（ステップＳ３２２の肯定判定（ＹＥＳ））、処理はステップＳ３２３に移行する。
【０１２２】
ステップＳ３２３において、認識制御部１３２は、検索部１３１による検索により、候補領域に含まれる物体の種類が一つに特定されたか否かを判定する。
【０１２３】
候補領域に対応する特徴ベクトルに類似する要素を含む複数の特徴ベクトルが検索部１３１によって検索された場合に、認識制御部１３２は、候補領域に含まれる物体の種類はまだ一つに特定されないと判断する。この場合に、認識制御部１３２は、ステップＳ３２３の否定判定（ＮＯ）ルートに従ってステップＳ３２４及びステップＳ３２５の処理を実行する。例えば、ステップＳ３２１の処理で、検索部１３１に検索により、図６にボールＡ及びボールＢのそれぞれに対応して示した特徴ベクトルの双方が検索された場合に、処理はステップＳ３２４に移行する。
【０１２４】
一方、候補領域に対応する特徴ベクトルに類似する要素を含む単一の特徴ベクトルが検索部１３１によって検索された場合に、認識制御部１３２は、候補領域に含まれる物体の種類は一つに特定されたと判断する。この場合に、認識制御部１３２は、ステップＳ３２３の肯定判定（ＹＥＳ）ルートに従ってステップＳ３２６の処理を実行する。
【０１２５】
ステップＳ３２４において、認識制御部１３２は、算出部１２から受けた特徴ベクトルに含まれる光点の特徴を示す要素の中の一つを順次に選択し、検索部１３１に渡す。認識制御部１３２は、例えば、算出部１２から受けた特徴ベクトルに光点の特徴として含まれる光点の輝度、光点の輪郭の明瞭度及び光点の形状の特徴のそれぞれを示す要素を順に選択し、選択した要素を検索部１３１に渡す。
【０１２６】
ステップＳ３２５において、検索部１３１は、ステップＳ３２４の処理で受けた要素を用いて、ステップＳ３２１の処理で特徴データベースＤＢから検索した特徴ベクトルを絞り込む。例えば、検索部１３１は、ステップＳ３２４の処理で渡された要素（例えば、輝度）と、ステップＳ３２１の処理で図６に示した特徴データベースＤＢから検索されたボールＡ及びボールＢのそれぞれに対応する特徴ベクトルに含まれる対応する要素とを比較する。そして、検索部１３１は、ステップＳ３２４の処理で渡された要素（例えば、輝度）と、ステップＳ３２１の処理で検索した各特徴ベクトルの対応する要素との差が所定の閾値以内であるか否かに基づいて、特徴ベクトルの絞り込みを行う。なお、検索部１３１において、特徴ベクトルの絞り込みに用いられる閾値は、例えば、要素の種類ごとに、異なる種類の物体に投影された光点が示す対応する特徴量の差よりも小さい値に予め設定されることが望ましい。
【０１２７】
ステップＳ３２５の処理の終了後に、処理は、ステップＳ３２３に戻る。そして、ステップＳ３２３において、認識制御部１３２は、ステップＳ３２５の絞り込み処理により、特徴ベクトルが一つに特定されたか否かを判定する。
【０１２８】
例えば、図６にボールＡに対応して示した輝度Ｂａの方がボールＢに対応する輝度Ｂｂよりも、図５に候補領域Ｃ１に対応して示した輝度Ｂ１に近い値である場合を考える。この場合に、ステップＳ３２５の処理により、検索部１３１は、ボールＡ，Ｂのそれぞれに対応する特徴ベクトルを、候補領域Ｃ１の特徴ベクトルに含まれる輝度Ｂ１に近い輝度Ｂａを含むボールＡの特徴ベクトルに絞り込む。
【０１２９】
ステップＳ３２５の処理により、特徴データベースＤＢに登録された特徴ベクトルの中で、算出部１２から渡された特徴ベクトルに類似する単一の特徴ベクトルが特定された場合に（ステップＳ３２３の肯定判定（ＹＥＳ））、処理はステップＳ３２６に移行する。
【０１３０】
ステップＳ３２６において、認識制御部１３２は、特徴データベースＤＢにおいて、ステップＳ３２１あるいはステップＳ３２５の処理で特定された特徴ベクトルに対応付けられた物体の種類を、候補領域に含まれる物体の認識結果として出力する。例えば、ステップＳ３２５の処理で、特徴データベースＤＢにボールＡに対応して登録された特徴ベクトルが他よりも候補領域Ｃ１の特徴ベクトルに類似するとされた場合に、認識制御部１３２はボールＡを候補領域Ｃ１に含まれる物体の認識結果として出力する。
【０１３１】
一方、ステップＳ３２１の処理で、特徴データベースＤＢに登録された特徴ベクトルの中から、候補領域に対応する特徴ベクトルに類似する特徴ベクトルを検索できなかった場合に、処理はステップＳ３２７に移行する。
【０１３２】
ステップＳ３２７において、認識制御部１３２は、候補領域に含まれる物体を認識できなかったことを示す情報を出力し、物体の種類を特定する処理を終了する。
【０１３３】
図１２で説明したように、図８に示した認識部１３ａは、まず、特徴データベースＤＢに登録された特徴ベクトルから、候補領域に対応して求められた特徴ベクトルに含まれる形状の特徴を示す要素に類似した要素を含む特徴ベクトルを検索する。そして、認識部１３ａは、形状の特徴に基づいて検索された特徴ベクトルを光点の特徴を示す要素に基づいて絞り込むことで、候補領域に対応する特徴ベクトルに類似する単一の特徴ベクトルを特定する。これにより、認識部１３ａは、例えば、候補領域に対応して求められた特徴ベクトルに形状の特徴を示す要素として含まれる距離の度数分布に類似する要素を含む特徴ベクトルが特徴データベースＤＢにおいて単一である場合に、光点の特徴の比較を省略できる。即ち、図８に示した認識部１３ａは、候補領域のそれぞれに対応する特徴ベクトルと特徴データベースＤＢに登録された各特徴ベクトルとの間の距離を、特徴ベクトルに含まれる全ての要素に基づいて計算する場合よりも、類似する特徴ベクトルを高速に特定できる。
【０１３４】
以上に説明した本件開示の物体認識装置１０，１０ａは、例えば、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ装置を用いて実現することができる。
【０１３５】
図１３は、図８に示した物体認識装置１０ａのハードウェア構成例を示す。なお、図１３に示した構成要素のうち、図１または図８に示した構成要素と同等のものは同一の符号で示され、構成要素の説明は省略される場合がある。
【０１３６】
図１３に示したコンピュータ装置ＣＯＭは、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ストレージ装置２３と、汎用インタフェース２４と、表示装置２５と、光学ドライブ装置２６と、ネットワークインタフェース２８とを含んでいる。図１３に示したプロセッサ２１と、メモリ２２と、ストレージ装置２３と、汎用インタフェース２４と、表示装置２５と、光学ドライブ装置２６と、ネットワークインタフェース２８とは、バスを介して互いに接続されている。また、汎用インタフェース２４には、図１に示した投影装置ＰＲと同等の機能を有する投影装置ＰＲ１と、図１に示した撮像部ＣＡＭと同等の機能を有するカメラＣＡＭ１とが接続されている。
【０１３７】
図１３に示したプロセッサ２１と、メモリ２２と、ストレージ装置２３と、汎用インタフェース２４とは、物体認識装置１０ａに含まれる。
【０１３８】
図１３に示した投影装置ＰＲ１は、例えば、人物Ｑ１とベッドＢＤとを含む所定の領域に、図２及び図９で説明したパターンＰＴと同様の、複数の光点を含むパターンＰＴ１を投影する。また、図１３に示したカメラＣＡＭ１は、投影装置ＰＲ１によってパターンＰＴ１が投影された領域を例えば所定の時間間隔で撮影し、撮影によって得られた複数枚の画像ＩＭＧのそれぞれを、汎用インタフェース２４を介してプロセッサ２１に渡す。
【０１３９】
また、図１３に示した光学ドライブ装置２６は、光ディスクなどのリムーバブルディスク２７を装着可能であり、装着したリムーバブルディスク２７に記録された情報の読出および記録を行う。
【０１４０】
また、コンピュータ装置ＣＡＭは、ネットワークインタフェース２８を介して、インターネットなどのネットワークＮＷに接続されており、ネットワークＮＷに接続されたサーバ装置ＳＶとの間で情報の授受が可能である。
【０１４１】
図１３に示したメモリ２２は、コンピュータ装置ＣＯＭのオペレーティングシステムとともに、図１４〜図１６を用いて説明する物体認識処理をプロセッサ２１が実行するためのアプリケーションプログラムを格納している。なお、物体認識処理を実行するためのアプリケーションプログラムは、例えば、光ディスクなどのリムーバブルディスク２７に記録して頒布することができる。そして、リムーバブルディスク２７を光学ドライブ装置２６に装着して読み込み処理を行うことにより、プロセッサ２１は、読み込んだアプリケーションプログラムを、メモリ２２およびストレージ装置２３に格納させてもよい。また、物体認識処理を実行するためのアプリケーションプログラムは、ネットワークインタフェース２８およびネットワークＮＷを介して、例えば、サーバ装置ＳＶからダウンロードされてもよい。そして、ダウンロードされたアプリケーションプログラムは、メモリ２２およびストレージ装置２３に読み込まれることで、プロセッサ２１による実行が可能なアプリケーションプログラムとなる。
【０１４２】
プロセッサ２１は、メモリ２２等に格納された物体認識処理のためのアプリケーションプログラムを実行することにより、図８に示した抽出部１１ａ、算出部１２及び認識部１３ａの機能を果たす。
【０１４３】
また、物体認識処理のためのアプリケーションプログラムは、例えば、図６に示した特徴データベースＤＢと同様の、複数種類の物体のそれぞれについて予め求められた特徴ベクトルを示す情報を含んでいてもよい。この場合に、複数種類の物体のそれぞれについて予め求められた特徴ベクトルは、例えば、ストレージ装置２３の記憶領域の一部に格納されている。即ち、図８に示した特徴データベースＤＢと同等の構成要素は、ストレージ装置２３の記憶領域の一部を用いて実現される。なお、ストレージ装置２３に設けられる特徴データベースＤＢは、投影装置ＰＲ１によりパターンＰＴ１が投影される領域に含まれるベッドＢＤ及び人物Ｑ１を含む様々な物体のそれぞれの特徴を示す特徴ベクトルを含むことが望ましい。
【０１４４】
以上に説明したように、図８に示した物体認識装置１０ａは、例えば、図１３に示したコンピュータ装置ＣＯＭに含まれるプロセッサ２１と、メモリ２２と、ストレージ装置２３と、汎用インタフェース２４との協働によって実現することができる。
【０１４５】
図１４は、図１３に示した物体認識装置１０ａの動作を示す。図１４に示したステップＳ３０１〜ステップＳ３０４とステップＳ３３１〜ステップＳ３３２の各処理は、物体認識処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる処理の一例である。また、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０４とステップＳ３３１〜ステップＳ３３２の各処理は、図１３に示したプロセッサ２１によって実行される。なお、図１４に示したステップＳ３０１〜ステップＳ３０４の処理は、図７に示したステップＳ３０１〜ステップＳ３０４の処理と同等の処理である。また、プロセッサ２１は、図１３に示したカメラＣＡＭ１により新たな画像が撮影される毎に、図１４に示した各処理を実行する。
【０１４６】
ステップＳ３３１において、プロセッサ２１は、図１３に示した汎用インタフェース２４を介して、カメラＣＡＭ１により例えば数十ミリ秒から数秒程度の時間ごとに撮影される画像ＩＭＧを受ける。
【０１４７】
ステップＳ３０１において、プロセッサ２１は、図３で説明したようにして、ステップＳ３３１の処理で受けた画像ＩＭＧに含まれる各光点の特徴を示す特徴量を求める。
【０１４８】
ステップＳ３０２において、プロセッサ２１は、図４、図９から図１１で説明したようにして、類似した特徴を持つ光点が画像ＩＭＧにおいて分布する範囲を、画像ＩＭＧに含まれる物体を示す候補領域として抽出する。なお、プロセッサ２１は、図１１で説明した各処理に代えて、図１５で説明する各処理を行うことで、候補領域の抽出を行ってもよい。
【０１４９】
ステップＳ３０３において、プロセッサ２１は、ステップＳ３０２の処理で抽出された候補領域ごとに、図５で説明したようにして、候補領域に含まれる光点が投影された物体の特徴を示す特徴ベクトルを求める。
【０１５０】
ステップＳ３０４において、プロセッサ２１は、ストレージ装置２３に設けられた特徴データベースＤＢに登録された情報を用いて、候補領域の特徴ベクトルに類似する特徴を示す物体の種類を特定する。プロセッサ２１は、例えば、図５、図６で説明したように、候補領域の特徴ベクトルと特徴データベースＤＢに登録された各特徴ベクトルとの距離に基づいて、候補領域に含まれる物体の認識を行ってもよいし、図１２に示した処理により物体の認識を行ってもよい。また、プロセッサ２１は、次に説明するステップＳ３３２の処理で記憶される情報を用いて、図１６で説明する処理により、物体の認識を行ってもよい。
【０１５１】
ステップＳ３３２において、プロセッサ２１は、候補領域毎に、ステップＳ３０４の処理において、特徴ベクトルに含まれる他の要素に比べて物体の種類の特定に大きく寄与した要素をメモリ２２等に記憶する。例えば、プロセッサ２１は、他の要素に比べて物体の種類の特定に大きく寄与した要素として、物体の種類を特定する処理において特徴データベースＤＢから検索された物体の種類を一つに絞り込むために用いられた要素をメモリ２２等に記憶させる。ステップＳ３２２の処理でメモリ２２などに記憶させられた情報は、カメラＣＡＭ１によって新たに撮影された画像ＩＭＧから抽出された各候補領域に含まれる物体の種類を特定する処理に用いられる。なお、ステップＳ３２２の処理でメモリ２２などに記憶された情報を用いて、各候補領域に含まれる物体の種類を特定する処理は、図１６を用いて後述される。
【０１５２】
また、プロセッサ２１は、カメラＣＡＭ１から画像ＩＭＧを受ける毎に、ステップＳ３０４の処理で候補領域毎に特定した物体の種類を示す情報を、例えば、図１３に示した表示装置２５に表示させてもよい。
【０１５３】
図１に示した物体認識装置１０と同様に、図１３に示した物体認識装置１０ａは、パターンＰＴ１が投影された領域に含まれる物体の形状とともに物体の表面の性質の特徴を考慮して物体を認識することができる。例えば、人物Ｑ１の頭部と人物Ｑ１の頭部と同等の大きさのボールやぬいぐるみなどの物体とを人物Ｑ１の頭部の表面の特徴とボールなどの表面の特徴との違いに基づいて判別することが可能である。また、ストレージ装置２３に設けられる特徴データベースＤＢに、例えば、人物Ｑ１の正面向きの頭部と、横向きの頭部とのそれぞれに対応する特徴ベクトルが登録されていれば、ベッドＢＤ上の人物Ｑ１の顔の向きを判別することも可能である。
【０１５４】
即ち、図１３に示した物体認識装置１０ａは、例えば、人物Ｑ１の頭部と紛らわしい物体（例えば、ぬいぐるみ等）がベッドＢＤの上にある場合でも、人物Ｑ１の頭部の表面の特徴に基づいて、人物Ｑ１の頭部および頭部の向き等を認識することができる。そして、物体認識装置１０ａは、ベッドＢＤと認識された候補領域と人物Ｑ１と認識された候補領域との位置関係とともに、人物Ｑ１の顔の向きなどを示す情報を、物体認識装置１０ａの操作者に提示することができる。ベッドＢＤと人物Ｑ１との位置関係や人物Ｑ１の頭部の向きを示す情報を物体認識装置１０ａから受けた操作者は、例えば、人物Ｑ１の姿勢や行動を判断することが可能である。つまり、物体認識装置１０ａは、様々な物体が配置された領域に滞在する人物Ｑ１の姿勢や行動を判断するために有用な情報を操作者に提供することが可能である点で、例えば、医療施設などに滞在する人物の見守りなどの分野において有用である。即ち、図１３に示した物体認識装置１０ａは、医療施設や介護施設などにおける人物の見守りサービスなどの分野において有用である。
【０１５５】
同様に、図１３に示した物体認識装置１０ａは、工場やオフィスなどに設置された様々な備品及び内部に滞在する人物のそれぞれを認識可能であり、また、各備品相互の位置関係及び備品と人物との位置関係や位置関係の変化を示す情報を出力することができる。したがって、図１３に示した物体認識装置１０ａは、工場やオフィスなどへの侵入者を検知する監視システムなどに利用することが可能である。
【０１５６】
ところで、図１３に示したパターンＰＴ１あるいは図１に示したパターンＰＴが投影された領域に表面の特徴が異なる物体が含まれる場合に、画像ＩＭＧに含まれる光点の特徴のそれぞれに基づいて抽出された候補領域の境界が不明瞭になる場合がある。例えば、図２に示した画像ＩＭＧの例において、候補領域Ｃ１に含まれる各光点の輪郭の明瞭度と候補領域Ｃ０に含まれる各光点の輪郭の明瞭度との差は、光点ＳＰ１の輪郭の明瞭度ＣＬ１と光点ＳＰ２の輪郭の明瞭度ＣＬ２との差に比べて小さい。したがって、図４（Ｂ）に示した明瞭度の度数分布において、候補領域Ｃ１に含まれる光点の輪郭の明瞭度が分布する範囲と、候補領域Ｃ０に含まれる光点の輪郭の明瞭度が分布する範囲とは互いに重なり合っている可能性がある。このため、候補領域Ｃ１に対応する極大ＰＣ１と候補領域Ｃ０に対応する極大ＰＣ０との境界を示す度数分布の極小は、極大ＰＣ１と極大ＰＣ２との間の極小に比べて不明瞭になっている。そして、図４に示した極大ＰＣ１、ＰＣ０のように、２つの極大間の境界が不明瞭な場合に、一方の極大に対応して抽出した候補領域は、本来は他方の極大に対応する候補領域に含まれる光点を含むことがある。即ち、特徴量の度数分布において、互いの境界が不明瞭な２つの極大のそれぞれに対応して候補領域を抽出した場合は、互いの境界が明瞭な２つの極大のそれぞれに対応して抽出した場合に比べて、抽出された候補領域の確からしさが低くなる。逆に言えば、特徴量の度数分布において、他の極大と明瞭に区別される独立性の高い極大に対応して抽出された候補領域は、他の極大に対応する候補領域に分類される光点を含む可能性が低いことから、確からしい候補領域となる。
【０１５７】
そこで、図１３に示したプロセッサ２１は、図１４に示したステップＳ３０２の処理として、図１５に示す処理を実行することで、画像ＩＭＧに含まれる光点の特徴量の度数分布において、閾値以上に独立性の高い極大に対応する候補領域を選択的に抽出する。
【０１５８】
図１５は、候補領域を抽出する処理の別例を示す。図１５に示したステップＳ３１０〜ステップＳ３１２及びステップＳ３１４〜ステップＳ３１８の処理と、ステップＳ３４１，Ｓ３４２の処理とは、図１３に示したプロセッサ２１によって実行される。なお、図１５に示すステップのうち、図１１に示したステップと同等のものは、同一の符号で示すとともにステップの説明を省略する場合がある。例えば、図１５に示したステップＳ３１０〜ステップＳ３１２及びステップＳ３１４〜ステップＳ３１８の処理は、図１１に同一の符号で示したステップと同等である。
【０１５９】
図１５に示した流れ図において、プロセッサ２１は、図１１に示したステップＳ３１２と同等のステップＳ３１２の肯定判定の場合に、図１１に示したステップＳ３１３の処理に代えて、ステップＳ３４１及びステップＳ３４２の処理を実行する。
【０１６０】
ステップＳ３４１において、プロセッサ２１は、ステップＳ３１１の処理で求めた度数分布に基づいて、度数分布で示される各極大が他の極大から独立している度合いを示す指標値を求める。例えば、プロセッサ２１は、各極大の度数の最大値から各極大と隣接する極大との境界を示す度数の極小値を差し引いた値を各極大の度数の最大値で除算した値を、各極大が隣接する極大に対する独立性を示す指標値として求める。例えば、図４（Ｂ）に示した極大ＰＣ１の極大ＰＣ０からの独立性を示す指標値は、明瞭度ＣＬ１に対応する度数から、極大ＰＣ１と極大ＰＣ０との境界を示す度数分布の極小値を差し引いて得られる値を、明瞭度ＣＬ１に対応する度数で除算した値となる。図４（Ｂ）に示したように、度数分布において極大ＰＣ１と極大ＰＣ０との境界を示す極小値が、明瞭度ＣＬ１に対応する度数の半分より大きい場合、図４（Ｂ）に示した極大ＰＣ１の極大ＰＣ０からの独立性を示す指標値は、例えば値０．５よりも小さい値となる。一方、図４（Ｂ）に示したように、極大ＰＣ１と極大ＰＣ２との境界を示す極小値が明瞭度ＣＬ２に対応する度数の半分未満である場合、図４（Ｂ）に示した極大ＰＣ２の極大ＰＣ１からの独立性を示す指標値は、例えば値０．５よりも大きい値となる。
【０１６１】
ステップＳ３４２において、プロセッサ２１は、特徴量に対応する度数分布において、ステップＳ３４１の処理で閾値以上の指標値が得られた極大を判別し、画像ＩＭＧに含まれる光点を、判別した極大に対応する特徴量を持つグループに分類する。例えば、プロセッサ２１は、値０．５程度あるいは値０．５よりも大きい値に設定される閾値よりも大きい指標値が得られた極大を、ステップＳ３１１の処理で得られた度数分布において、隣接する極大から独立している極大として判別する。そして、プロセッサ２１は、画像ＩＭＧに含まれる光点のうち、判別した極大に対応する範囲内の特徴量を持つ光点を、判別した極大に対応するグループに分類する。一方、プロセッサ２１は、画像ＩＭＧに含まれる光点のうち、閾値以下の指標値が得られた極大に対応する範囲に含まれる特徴値を持つ光点を、グループ化せずに残す。
【０１６２】
例えば、ステップＳ３４１の処理で、図４（Ｂ）に示した極大ＰＣ２の独立性を示す指標値として値０．５よりも大きい値を得た場合に、プロセッサ２１は、図４（Ｂ）の範囲Ｒｃ２に含まれる明瞭度を持つ光点を、極大ＰＣ２に対応するグループに分類する。ここで、ステップＳ３４２の処理により、極大ＰＣ２に対応するグループに分類された光点は、輪郭の明瞭度の観点から、当該グループに属さない他の光点とは明らかに異なる特徴を示す。したがって、ステップＳ３１４の処理において、極大ＰＣ２に対応するグループに分類された光点が画像ＩＭＧにおいて連続して分布するとして特定された範囲は、画像ＩＭＧにおいて、背景等から区別される特徴を持つ物体を示す確からしい候補領域となる。
【０１６３】
一方、ステップＳ３４１の処理で、図４（Ｂ）に示した極大ＰＣ１の独立性を示す指標値として値０．５未満の値が得られた場合に、ステップＳ３４２の処理において、プロセッサ２１は、図４（Ｂ）の範囲Ｒｃ１に含まれる明瞭度を持つ光点の分類を抑止する。そして、この場合に、プロセッサ２１は、図４（Ｂ）の範囲Ｒｃ１に含まれる明瞭度を持つ光点をグループ化されていない光点として残す。即ち、図４（Ｂ）に示した範囲Ｒｃ１に含まれる明瞭度を持つ光点と範囲Ｒｃ０に含まれる明瞭度を持つ光点は、明瞭度の観点では背景などから区別することが困難であるとして、未分類の光点として扱われる。したがって、図４（Ｂ）の範囲Ｒｃ１に含まれる明瞭度を持つ光点が画像ＩＭＧにおいて分布する範囲のように、他の物体の特徴を示す可能性を持つ光点を含む不確かな領域が、ステップＳ３１４の処理により候補領域として抽出されることはない。つまり、ステップＳ３１４の処理に先立って、ステップＳ３４１，Ｓ３４２の処理をプロセッサ２１によって実行することにより、不確かな候補領域の抽出を抑止し、確からしい候補領域を選択的に抽出することができる。
【０１６４】
なお、図１５に示したステップＳ３４１の処理で求められる指標値は、特徴量の度数分布で示される極大値と極小値とに基づいて算出される値に限らず、特徴量に基づいて分類される各グループのまとまりの度合いを示す値であればよい。
【０１６５】
次に、図１６に基づいて、図１３に示した物体認識装置１０ａにより、以前に撮影された画像ＩＭＧに含まれる物体を認識することで得られた認識結果を、新たに撮影される画像に含まれる物体の認識に用いる手法を説明する。
【０１６６】
図１６は、物体の種類を特定する処理の別例を示す。図１６に示したステップＳ３２０〜ステップＳ３２７、ステップＳ３５１及びステップＳ３５２は、図１４に示したステップＳ３０４の処理の一例であり、図１３に示したプロセッサ２１によって実行される。なお、図１６に示すステップのうち、図１２に示したステップと同等のものは、同一の符号で示すとともにステップの説明を省略する場合がある。例えば、図１６に示したステップＳ３２０〜ステップＳ３２７の処理は、図１２に同一の符号で示したステップと同等である。また、図１６に示した各処理は、図１４に示したステップＳ３０２の処理で抽出された候補領域毎に実行される。
【０１６７】
図１６に示した流れ図において、プロセッサ２１は、図１２に示したステップＳ３２２と同等のステップＳ３２２の肯定判定（ＹＥＳ）の場合に、図１２に示したステップＳ３２３の処理に先立って、ステップＳ３５１及びステップＳ３５２の処理を実行する。
【０１６８】
ステップＳ３５１において、プロセッサ２１は、図１３に示したカメラＣＡＭ１により、例えばひとつ前の撮影タイミングに撮影された画像ＩＭＧの物体認識処理において、処理の対象となっている候補領域と同等の候補領域の物体を認識したか否かを判定する。例えば、プロセッサ２１は、図１４に示したステップＳ３３２の処理でメモリ２２等に記憶させた情報に、処理の対象となっている候補領域の位置及び形状に類似する候補領域に対応づけられた情報が含まれるか否かに基づいて同等の候補領域の有無を判定する。
【０１６９】
メモリ２２などに記憶させた情報に、処理の対象となっている候補領域の位置及び形状に類似する候補領域に含まれる物体の種類の特定に寄与した特徴ベクトルの要素を示す情報が含まれる場合に、プロセッサ２１はステップＳ３５１の肯定判定（ＹＥＳ）とする。この場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３５２の処理を実行する。一方、ステップＳ３５１の否定判定（ＮＯ）の場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３５２の処理を省略する。
【０１７０】
ステップＳ３５２において、プロセッサ２１は、ステップＳ３３２の処理でメモリなどに記憶させた情報に基づいて、ステップＳ３２４の処理で、検索結果の絞り込みに用いる光点の特徴量として特徴ベクトルの要素を選択する順序を設定する。プロセッサ２１は、例えば、ステップＳ３３２の処理でメモリなどに記憶させた情報で示される特徴ベクトルの要素を他の要素よりも先に選択する順序を設定する。
【０１７１】
例えば、メモリ２２等に記憶された情報から、光点の輪郭の明瞭度に基づく絞り込みにより候補領域の物体の種類が一つに特定されたことが示された場合に、プロセッサ２１は、明瞭度を最初に選択させる順序を設定する。したがって、新たに受けた画像ＩＭＧの対応する候補領域についてステップＳ３２１の処理で特徴データベースＤＢから検索された物体の種類の候補は、まず、特徴ベクトルに含まれる明瞭度を示す要素に基づいて絞り込まれる。
【０１７２】
ここで、一つ前のフレームの画像ＩＭＧについての認識処理で、候補領域の物体の種類を一つに絞り込んだ特徴ベクトルの要素は、候補領域に含まれる物体の特徴の中で、特徴データベースＤＢに登録された他の物体と際立って異なる特徴を示している。
【０１７３】
したがって、ステップＳ３２１の処理で得られた検索結果を、ステップＳ３３２の処理でメモリ２２等に記憶させた情報で示される要素を用いて絞り込むことで、他の要素を先に用いる場合よりも、候補領域の物体の種類を早く一つに絞り込むことができる。即ち、ステップＳ３２３の処理に先立って、ステップＳ３５１，Ｓ３５２の処理をプロセッサ２１によって実行することにより、固定された順序で絞り込みに用いる要素を選択する場合よりも、候補領域に含まれる物体の種類を高速に一つに特定することができる。
【０１７４】
以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点及び利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲が、その精神および権利範囲を逸脱しない範囲で、前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図するものである。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更を容易に想到できるはずである。したがって、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物に拠ることも可能である。
【０１７５】
以上の説明に関して、更に、以下の各項を開示する。
（付記１）  複数の光点を含むパターンが投影された第１物体の画像から、互いに類似する特徴を有する光点が分布する範囲を、前記第１物体を示す可能性を持つ候補領域として抽出し、
前記候補領域に含まれる複数の光点の特徴を示す第１ベクトルを求め、
物体の種類が既知である複数の第２物体のそれぞれに投影された前記パターンに含まれる複数の光点のそれぞれの特徴を示す予め登録された第２ベクトルの中で、前記候補領域の第１ベクトルに他の第２ベクトルよりも類似する第２ベクトルを特定し、特定した第２ベクトルに対応付けられた第２物体を、前記第１物体の種類として認識する
ことを特徴とする物体認識方法。
（付記２）  付記１に記載の物体認識方法において、
前記候補領域を抽出する処理は、
前記画像に含まれる光点のそれぞれの輝度及び前記光点の輪郭の明瞭度を含む複数種類の特徴量を評価し、
前記複数種類の特徴量の一つに基づいて前記光点が複数のグループに分類された場合に、前記複数のグループのそれぞれに属する複数の光点が前記画像において連続して分布する範囲を前記候補領域として検出し、
前記特徴量の一つに基づいて前記光点が複数のグループに分類されない場合に、前記特徴量の他の一つに基づいて前記光点を分類し、前記候補領域を検出することで実行される
ことを特徴とする物体認識方法。
（付記３）  付記２に記載の物体認識方法において、
前記各光点の特徴量を評価する処理は、前記画像に含まれる光点のそれぞれの輝度及び前記光点の輪郭の明瞭度に加えて前記各光点の形状及び大きさのそれぞれを示す情報を、前記各光点の特徴量として求めることで実行され、
前記候補領域を検出する処理は、前記各光点の輝度に基づく分類により前記光点が複数のグループに分類されない場合に、前記光点の輪郭の明瞭度と前記各光点の形状と大きさとを順次に第１特徴量として選択し、選択した第１特徴量に基づいて前記光点を分類することで実行される
ことを特徴とする物体認識方法。
（付記４）  付記１に記載の物体認識方法において、
前記第１ベクトルを求める処理は、
前記候補領域に含まれる各光点の前記画像における位置に基づいて算出される、前記パターンが投影される基準面から前記第１物体に投影された各光点までの距離を示す情報を前記第１ベクトルの一部として求め、
前記候補領域に含まれる各光点の輝度及び前記光点の輪郭の明瞭度を含む複数種類の特徴量を示す情報を前記第１ベクトルの他の一部として求めることで実行され、
前記第１物体の種類を認識する処理は、
前記候補領域に含まれる前記各光点と前記基準点との間の距離を示す情報に類似する距離を示す情報を含む一つの第２ベクトルが特定された場合に、特定された第２ベクトルに対応付けられた第２物体を、前記候補領域で示される前記第１物体の種類として認識し、
複数の第２ベクトルが特定された場合に、前記特定された第２ベクトルの中から、前記第１ベクトルに含まれる前記各光点の複数の特徴量を示す情報に類似する情報を含む第２ベクトルを選択することで、前記第１物体の種類の認識に用いる第２ベクトルを絞り込むことで実行される
ことを特徴とする物体認識方法。
（付記５）  複数の光点を含むパターンが投影された第１物体の画像から、互いに類似する特徴を有する光点が分布する範囲を、前記第１物体を示す可能性を持つ候補領域として抽出する抽出部と、
前記候補領域に含まれる複数の光点の特徴を示す第１ベクトルを求める算出部と、
物体の種類が既知である複数の第２物体のそれぞれに投影された前記パターンに含まれる複数の光点のそれぞれの特徴を示す予め登録された第２ベクトルの中で、前記候補領域の第１ベクトルに他の第２ベクトルよりも類似する第２ベクトルを特定し、特定した第２ベクトルに対応付けられた第２物体を、前記第１物体の種類として認識する認識部と、
を有することを特徴とする物体認識装置。
（付記６）  付記５に記載の物体認識装置において、
前記抽出部は、
前記画像に含まれる光点のそれぞれの輝度及び前記光点の輪郭の明瞭度を含む複数種類の特徴量を評価する評価部と、
前記複数種類の特徴量の一つに基づいて、前記画像に含まれる光点をグループに分類する分類部と、
前記分類部により前記画像に含まれる光点が複数のグループに分類された場合に、前記複数のグループのそれぞれに含まれる光点が前記画像において連続して分布する範囲を特定する特定部と、
前記特定部で特定された範囲のうち、所定数以上の光点を含む範囲を前記候補領域として検出する検出部と、
前記分類部により前記画像に含まれる光点が複数のグループに分類されない場合に、前記複数種類の特徴量の他の一つに基づいて前記光点を分類する処理を前記分類部に実行させる制御部とを含む
ことを特徴とする物体認識装置。
（付記７）  付記６に記載の物体認識装置において、
前記分類部は、他の特徴量に基づいて前記光点を分類する処理に先立って、前記光点の輝度に基づいて前記光点を分類する
ことを特徴とする物体認識装置。
（付記８）  付記５に記載の物体認識装置において、
前記算出部は、
前記候補領域に含まれる各光点の前記画像における位置に基づいて算出される、前記パターンが投影される基準面から前記第１物体に投影された各光点までの距離を示す情報を前記第１ベクトルの一部として求め、
前記候補領域に含まれる各光点の輝度及び前記光点の輪郭の明瞭度を含む複数種類の特徴量を示す情報を前記第１ベクトルの他の一部として求め、
前記認識部は、
前記候補領域に含まれる前記複数の光点のそれぞれまでの距離に類似する距離を示す情報を含む一つの第２ベクトルが特定された場合に、特定された第２ベクトルに対応付けられた第２物体を、前記候補領域で示される前記第１物体の種類として認識し、
複数の第２ベクトルが特定された場合に、前記特定された第２ベクトルから、前記第１ベクトルに含まれる前記各光点の特徴を示す情報に類似する情報を含む第２ベクトルを選択することで、前記第１物体の種類の認識に用いる第２ベクトルを絞り込む
ことを特徴とする物体認識装置。
（付記９）  付記８に記載の物体認識装置において、
複数の光点が投影された前記第１物体の複数の画像を受け、
前記認識部は、
前記候補領域に含まれる前記複数の光点のそれぞれまでの距離に類似する距離を示す情報を含むとして複数の第２ベクトルが特定された場合に、以前に受けた画像から抽出された候補領域に対応して得られた第１ベクトルに類似する第２ベクトルの数を他の特徴量よりも少ない数に絞り込んだ特徴量を用いて、前記第１物体の種類の認識に用いる第２ベクトルを絞り込む
ことを特徴とする物体認識装置。
（付記１０）  複数の光点を含むパターンが投影された第１物体の画像（ＩＭＧ）から、互いに類似する特徴を有する光点が分布する範囲を、前記第１物体を示す可能性を持つ候補領域として抽出し、
前記候補領域に含まれる複数の光点の特徴を示す第１ベクトルを求め、
物体の種類が既知である複数の第２物体のそれぞれに投影された前記パターンに含まれる複数の光点のそれぞれの特徴を示す予め登録された第２ベクトルの中で、前記候補領域の第１ベクトルに他の第２ベクトルよりも類似する第２ベクトルを特定し、特定した第２ベクトルに対応付けられた第２物体を、前記第１物体の種類として認識する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする物体認識プログラム。
【符号の説明】
【０１７６】
１０，１０ａ…物体認識装置；１１，１１ａ…抽出部；１２…算出部；１３，１３ａ…認識部；１１１…評価部；１１２…分類部；１１３…抽出制御部；１１４…特定部；１１５…検出部；１３１…検索部；１３２…認識制御部；２１…プロセッサ；２２…メモリ；２３…ストレージ装置；２４…汎用インタフェース；２５…表示装置；２６…光学ドライブ装置；２７…リムーバブルディスク；２８…ネットワークインタフェース；ＣＡＭ，ＣＡＭ１…カメラ；ＰＲ，ＰＲ１…投影装置；ＰＴ，ＰＴ１…パターン；Ｔ１，Ｔ２…物体；ＤＢ…特徴データベース；ＢＤ…ベッド；Ｑ１…人物；ＣＯＭ…コンピュータ装置；ＮＷ…ネットワーク；ＳＶ…サーバ装置
【図１】
2015225573.tif 000003
【図２】
2015225573.tif 000004
【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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【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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