(57)【要約】【課題】同一のカテゴリに属するオブジェクトについて、輝度値の大小関係が反転した場合であっても、当該オブジェクトが同一のカテゴリであると認識できる程度に類似した特徴量を取得する。【解決手段】画像を取得する画像取得手段と、取得した画像に対して所定の演算を行い、前記画像に対応する特徴量を算出し、前記算出した特徴量を出力する特徴量取得手段と、を有し、前記特徴量取得手段は、算出した特徴量に負の値が含まれる場合に、当該値を、当該値の絶対値によって置換する。【選択図】図１
2015176252.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を取得する画像取得手段と、
取得した画像に対して所定の演算を行い、前記画像に対応する特徴量を算出し、出力する特徴量取得手段と、を有し、
前記特徴量取得手段は、算出した特徴量に負の値が含まれる場合に、当該値を、当該値の絶対値によって置換する
ことを特徴とする、画像処理装置。
【請求項２】
前記特徴量取得手段は、取得した画像に含まれる複数の注目画素に対応する特徴量をそれぞれ算出し、前記算出した複数の特徴量を、画像に対応する特徴量として出力する
ことを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記注目画素に対応する特徴量は、前記注目画素の輝度値と、当該画素の近傍にある画素の輝度値に対して所定の演算を行った結果の値である
ことを特徴とする、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記注目画素に対応する特徴量は、前記注目画素の輝度値と、当該画素の近傍にある画素の輝度値との差分を表す値である
ことを特徴とする、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記特徴量取得手段は、取得した画像に含まれる複数の局所領域に対応する特徴量をそれぞれ算出し、前記算出した複数の特徴量を、画像に対応する特徴量として出力する
ことを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記局所領域に対応する特徴量は、前記局所領域に対応する輝度値と、当該局所領域の近傍にある領域に対応する輝度値との差分を表す値である
ことを特徴とする、請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれかに記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置が出力した特徴量に基づいて、画像に含まれる顔、人体、文字、動物、車両、あるいは予め定義された所定の物体のうちのいずれかを識別する識別手段と、
からなる、識別装置。
【請求項８】
画像を取得する画像取得手段と、
取得した画像に含まれる複数の画素の輝度値同士を比較した結果を符号化することで、前記画像に対応する特徴量を算出し、出力する特徴量取得手段と、
を有し、
前記特徴量取得手段は、輝度値同士の比較を行う際に、比較対象の輝度値に差があるか否かを表す値を決定し、当該値を用いて、画像に対応する特徴量を生成する
ことを特徴とする、画像処理装置。
【請求項９】
取得した画像に対応する特徴量を出力する画像処理装置が行う画像処理方法であって、
画像を取得する画像取得ステップと、
取得した画像に対して所定の演算を行い、前記画像に対応する特徴量を算出し、出力する特徴量取得ステップと、
を含み、
前記特徴量取得ステップでは、算出した特徴量に負の値が含まれる場合に、当該値を、当該値の絶対値によって置換する
ことを特徴とする、画像処理方法。
【請求項１０】
取得した画像に対応する特徴量を出力するコンピュータが実行する画像処理プログラムであって、
画像を取得する画像取得ステップと、
取得した画像に対して所定の演算を行い、前記画像に対応する特徴量を算出し、出力する特徴量取得ステップと、
を含み、
前記特徴量取得ステップでは、算出した特徴量に負の値が含まれる場合に、当該値を、当該値の絶対値によって置換する
ことを特徴とする、画像処理プログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の画像処理プログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像認識を行う画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像に含まれているオブジェクトを、色や形状といった、当該画像から得られる固有の情報に基づいて識別する画像認識技術が広く普及している。
【０００３】
画像認識を行う装置にて多く用いられているのが、画素の輝度情報を用いて、画像に対応する特徴量を求め、当該特徴量に基づいてオブジェクトを識別するという方法である。特徴量とは、オブジェクトを識別するための固有の特徴を数値で表したものである。
【０００４】
特徴量を利用してオブジェクトの認識を行う技術のひとつに、例えば、特許文献１に記載の画像認識装置がある。当該画像認識装置では、画像から対になる二つの特徴量を求めて符号化し、複数の箇所で演算した結果を結合して、画像全体の特徴量を算出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−０８０５２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来技術に係る画像認識装置が用いている代表的な特徴量として、例えば、オブジェクトの輪郭（エッジ）を表す値や、領域間の明暗の差を表す値がある。これらの値は、対象箇所の輝度に基づいて算出されるため、参照するオブジェクトの輝度が変化すると、異なる値になってしまうという性質を持っている。
【０００７】
この性質に起因する問題について、画像から人の顔を検出する装置を例に挙げながら詳しく説明する。一般的な画像認識方法のひとつに、画像に含まれる領域ごとの明暗の差を特徴量として抽出し、当該特徴量とテンプレートとを比較するという方法がある。例えば、目と頬に対応する各領域から取得した特徴量と、「目がある領域は頬がある領域よりも暗い」という情報を定義したテンプレートとを比較することで、人の顔との一致度を算出することができる。
【０００８】
しかし、対象者の肌の色や照明の状態によっては、領域間の明暗が逆転してしまうことがある。すなわち、目がある領域が、頬がある領域よりも明るくなってしまうような場合である。このような場合、取得した特徴量がテンプレートと一致しなくなるため、顔を正しく検出することができなくなるという問題が発生する。
特許文献１に記載の発明をはじめとする、従来の技術においては、この問題に対応することができない。
【０００９】
本発明は上記の課題を考慮してなされたものであり、同一のカテゴリに属するオブジェクトについて、輝度値の大小関係が反転した場合であっても、当該オブジェクトが同一のカテゴリであると認識できる程度に類似した特徴量を取得することができる画像処理装置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】
【００１０】
上記課題を解決するため、本発明の第一の様態に係る画像処理装置は、
画像を取得する画像取得手段と、取得した画像に対して所定の演算を行い、前記画像に対応する特徴量を算出し、出力する特徴量取得手段と、を有し、前記特徴量取得手段は、算出した特徴量に負の値が含まれる場合に、当該値を、当該値の絶対値によって置換することを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る画像処理装置は、取得した画像に対して演算を行うことで、当該画像に対応する特徴量を取得する装置である。画像に対応する特徴量は、複数の値の集合からなり、例えば、画素に対応する特徴量の集合であってもよいし、局所領域に対応する特徴量の集合であってもよい。
また、特徴量取得手段は、算出した特徴量に負の値が含まれる場合に、当該値の絶対値によって当該値を置換する。このようにすることで、識別対象物（以下、オブジェクト）の暗部と明部が反転した場合であっても、同一の特徴量を得ることができようになる。
【００１２】
また、前記特徴量取得手段は、取得した画像に含まれる複数の注目画素に対応する特徴量をそれぞれ算出し、前記算出した複数の特徴量を、画像に対応する特徴量として出力することを特徴としてもよい。
【００１３】
注目画素とは、オブジェクトの識別に用いる特徴量が対応付けられている画素である。注目画素は、オブジェクトのエッジやコーナーにある画素など、オブジェクトの特徴をよく表している画素であることが好ましい。画像に対応する特徴量は、このような複数の注目画素に対応する特徴量の集合によって構成するようにしてもよい。
【００１４】
また、前記注目画素に対応する特徴量は、前記注目画素の輝度値と、当該画素の近傍にある画素の輝度値に対して所定の演算を行った結果の値であってもよく、前記注目画素に対応する特徴量は、前記注目画素の輝度値と、当該画素の近傍にある画素の輝度値との差分を表す値であってもよい。
【００１５】
このように、注目画素に対してフィルタリングやピクセル差分などの演算を行うことで、オブジェクトの特徴をよく表す特徴量を得ることができる。
【００１６】
また、前記特徴量取得手段は、取得した画像に含まれる複数の局所領域に対応する特徴量をそれぞれ算出し、前記算出した複数の特徴量を、画像に対応する特徴量として出力することを特徴としてもよい。
【００１７】
局所領域は、周辺領域と比べて輝度の差が明確に表れる領域など、オブジェクトの特徴をよく表している領域であることが好ましい。画像に対応する特徴量は、このような複数の局所領域に対応する特徴量の集合によって構成するようにしてもよい。
【００１８】
また、前記局所領域に対応する特徴量は、前記局所領域に対応する輝度値と、当該局所領域の近傍にある領域に対応する輝度値との差分を表す値であることを特徴としてもよい。
【００１９】
このように、領域同士の輝度値の差分を特徴量とすることで、オブジェクトの明暗を表すパターンとの照合ができるようになる。
【００２０】
また、本発明に係る識別装置は、前記画像処理装置と、前記画像処理装置が出力した特徴量に基づいて、画像に含まれる顔、人体、文字、動物、車両、あるいは予め定義された所定の物体のうちのいずれかを識別する識別手段と、からなることを特徴としてもよい。
【００２１】
このように、本発明に係る画像処理装置は、取得した特徴量に基づいて、画像に含まれ
るオブジェクトを識別する装置に対して適用することができる。例えば、顔検出機能を有するデジタルカメラ等に適用することもできる。なお、予め定義された所定の物体とは、典型的には建造物、道路標識、商品、商品のパッケージ、企業やサービスを表すロゴマーク等であるが、これに限られない。
【００２２】
また、本発明の第二の様態に係る画像処理装置は、
画像を取得する画像取得手段と、取得した画像に含まれる複数の画素の輝度値同士を比較した結果を符号化することで、前記画像に対応する特徴量を算出し、出力する特徴量取得手段と、を有し、前記特徴量取得手段は、輝度値同士の比較を行う際に、比較対象の輝度値に差があるか否かを表す値を決定し、当該値を用いて、画像に対応する特徴量を生成することを特徴としてもよい。
【００２３】
「明るい」「同等」「暗い」など、輝度値同士を比較した結果を符号化したものを特徴量とする場合、輝度の大小関係が反転すると、符号化された特徴量も変化してしまう。そこで、比較対象の輝度値に差があるか否かのみを符号によって表し、特徴量とするようにしてもよい。このようにすることで、オブジェクトの輝度が反転した場合であっても、同一の特徴量が得られるようになる。
【００２４】
なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を含む画像処理装置として特定することができる。また、本発明は、画像表示方法として特定することもできる。また、本発明は、コンピュータに上記画像表示方法を実行させるプログラムとして特定することもできる。上記処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合わせて実施することができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、同一のカテゴリに属するオブジェクトについて、輝度値の大小関係が反転した場合であっても、当該オブジェクトが同一のカテゴリであると認識できる程度に類似した特徴量を取得することができる画像処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】第一の実施形態に係る画像処理装置のシステム構成図である。
【図２】フィルタ行列を例示する図である。
【図３】フィルタの適用方法を説明する図である。
【図４】輝度値の差分を用いた特徴量を説明する図である。
【図５】第一の実施形態における特徴量の算出方法を説明する図である。
【図６】第一の実施形態に係る画像処理装置の処理フローチャートである。
【図７】第二の実施形態における特徴量の算出方法を説明する図である。
【図８】第二の実施形態で解決する課題を説明する図である。
【図９】第二の実施形態によって求められた特徴量を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
（第一の実施形態）
<システム構成>
以下、本発明の好ましい実施形態について図面を参照しながら説明する。
第一の実施形態に係る画像処理装置は、写真などの画像を取得し、当該画像に対応する特徴量を取得したうえで、画像に含まれるオブジェクトを認識する装置である。図１は、本実施形態に係る画像処理装置１０のシステム構成図である。
【００２８】
画像処理装置１０は、画像取得部１１、特徴量取得部１２、特徴量補正部１３、画像認識部１４、入出力部１５から構成される。
【００２９】
画像取得部１１は、処理対象の画像を取得する手段であり、本実施形態では、固定ディスクドライブやフラッシュメモリといった記憶装置である。なお、画像取得部１１は、装置の外部から画像を取得する手段（例えば通信装置）であってもよいし、レンズと撮像素子を介して画像を撮像する手段であってもよい。
また、特徴量取得部１２は、画像取得部１１が取得した画像に対応する特徴量を取得する手段である。使用する特徴量とその求め方については、後ほど例を挙げながら説明する。
また、特徴量補正部１３は、特徴量取得部１２が取得した特徴量を補正する手段である。具体的な補正方法については後述する。
【００３０】
画像認識部１４は、特徴量補正部１３が補正した特徴量に基づいて、画像に含まれるオブジェクトを認識する手段である。本実施形態では、オブジェクトとは人の顔である。画像認識部１４は、取得した特徴量と、予め保持しているテンプレートを対比することで、画像に含まれている顔を検出することができる。画像から取得した特徴量に基づいて、当該画像に含まれる顔を検出する方法は公知のものであるため、詳細な説明は省略する。
【００３１】
また、入出力部１５は、ユーザが行った入力操作を受け付け、ユーザに対して情報を提示する手段である。具体的には、タッチパネルとその制御手段、液晶ディスプレイとその制御手段から構成される。タッチパネルおよび液晶ディスプレイは、本実施形態では一つのタッチパネルディスプレイからなる。
【００３２】
画像取得部１１、特徴量取得部１２、特徴量補正部１３、画像認識部１４の機能は、制御プログラムをＣＰＵなどの処理装置が実行することによって実現される。また、当該機能は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などによって実現されて
もよいし、これらの組合せによって実現されてもよい。
【００３３】
（特徴量取得処理）
次に、画像処理装置１０が、取得した画像に対応する特徴量を取得する処理について説明する。なお、特徴量の取得方法には数多くの方法があるため、ここでは、代表的なものを例に挙げて説明する。
【００３４】
<フィルタリング>
フィルタリングは、ある画素を中心とする局所領域に対して、所定のフィルタ行列を畳み込み、得られた値を、当該画素に対応する特徴量とする方法である。
図２（Ａ）は、Ｓｏｂｅｌフィルタと呼ばれる３×３のフィルタ行列である。Ｓｏｂｅｌフィルタは、特定の方向に対応する空間一次微分を求めるフィルタであり、オブジェクトの輪郭を検出するために多く用いられる。輪郭を検出するためのフィルタには、この他にも、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ（図２（Ｂ））や、Ｋｉｒｓｃｈフィルタ（図２（Ｃ））といったものがよく用いられる。
【００３５】
図２は、横方向（左→右）に対応するフィルタと、縦方向（上→下）に対応するフィルタをそれぞれ示したものである。これらのフィルタを用いて特徴量を取得する場合、複数のフィルタを組み合わせることで、複数の方向に対応させるという手法がよく用いられる。
このような３×３の大きさを持つフィルタを、例えば、図３の領域３０１に対して畳み込むと、画素３０２に対応する特徴量を得ることができる。したがって、画像に含まれる全画素に対して演算を行うことで、画像全体の特徴量（すなわち、オブジェクトの輪郭についての情報が含まれた特徴量）を得ることができる。
【００３６】
<ピクセル差分>
ピクセル差分とは、ある二つの局所領域の輝度値の差を特徴量とする方法である。
例えば、図４（Ａ）に示した領域４０１と領域４０２について、各領域に含まれる画素の輝度値を正規化してそれぞれ和を求め、領域間の差分を求める。本例の場合、領域４０１に含まれる画素の輝度値の和をＩ1とし、領域４０２に含まれる画素の輝度値の和をＩ2とすると、当該二つの領域に対応する特徴量はＩ1−Ｉ2となる。これにより、オブジェクトの濃度差を表すパターン情報を得ることができる。
【００３７】
ピクセル差分と類似する特徴量に、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量がある。
図４（Ｂ）を参照しながら説明する。Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量は、対象である矩形領域中の黒色領域に含まれる画素の輝度値の和から、白色領域に含まれる画素の輝度値の和を引くことで求まる特徴量である。なお、黒色領域と白色領域の配置は、任意のパターンとすることができるが、各領域に含まれる画素の輝度値の和を比較するのであれば、各領域の面積比を同じにするか、面積比が異なる場合は、面積比に応じて重みを付ける必要がある。
例えば、符号４０３では、目の中心に対応する領域を黒色領域、目の周辺に対応する領域を白色領域とし、各領域の面積を等しくしている。このような特徴量を用いることで、「目の中心領域は目の周辺領域よりも暗い」というパターンと照合させることができるようになる。Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量を、画像中の複数の場所で求め、複数のパターンと照合することで、画像中に対象のオブジェクトが存在する確からしさを算出することができる。
なお、ここでは黒色領域に含まれる画素の輝度値の和から、白色領域に含まれる画素の輝度値の和を引く例について述べたが、白色領域と黒色領域の輝度値の平均の差分を求めてもよい。この場合、各領域の面積比を同じにする必要はない。
【００３８】
画像に対応する特徴量を算出する方法には、他の任意の方法を用いることができる。例えば、ＢＲＩＥＦ（Binary Robust Independent Elementary Features）やＢＲＩＳＫ（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）といった、輝度値の差分をバイナリ列に
した特徴量を用いてもよい。
本実施形態に係る特徴量取得部１２は、以上に説明した手法等によって、画素や局所領域に対応する特徴量を求め、当該特徴量の集合を、取得した画像に対応する特徴量とする。特徴量取得部１２が求める特徴量は、一つ以上の値の集合（ベクトル）である。
【００３９】
ここで、従来の技術による問題点について、図５を参照しながら説明する。図５（Ａ）は、図形５００が含まれる画像と、当該画像の一部であって、３×３の画素からなる領域５０１を拡大したものである。本例では、領域５０１の中心に位置する画素５０２に対して、水平方向の向きを持つＳｏｂｅｌフィルタ５０３を適用するものとする。この結果、画素５０２に対応する特徴量として、「７６５」という値が得られる。
一方、図５（Ｂ）は、図５（Ａ）に示した画像の明暗が反転した場合の例である。このような画像に対してＳｏｂｅｌフィルタを適用すると、特徴量として「−７６５」という値が得られる。すなわち、オブジェクトの形状が同じであるにもかかわらず、画素に対応する特徴量が異なる値となってしまう。
【００４０】
もっとも、明暗が反転したとしても、それが異なるオブジェクトであれば問題は生じない。しかし、対象の画像が、人物を撮影した画像である場合、照明の状態や、対象人物の肌の色などによって、得られるべき明暗が反転してしまう場合があり、このような場合、顔の存在を正しく認識することができなくなってしまう。
【００４１】
そこで、本実施形態に係る画像処理装置は、特徴量取得部１２が画像に対応する特徴量を取得した後に、特徴量補正部１３が、当該特徴量を補正するという構成をとった。具体
的には、ベクトルで表された特徴量に負の値が含まれる場合、当該値の絶対値を用いて当該値を更新する。すなわち、負の値を正の値に補正する。
例えば、図５（Ｂ）の場合、画素５１２に対応する特徴量が負の値であるため、絶対値をとり、「７６５」という値に補正する。
【００４２】
画像認識部１４は、このようにして補正された特徴量に基づいて、オブジェクトの認識を行う。これにより、オブジェクトの明暗が反転した場合であっても、同一のオブジェクトについては、同一の認識結果を得ることができる。なお、オブジェクトを認識する方法は、特徴量に基づいて行うものであれば、どのような方法を用いてもよい。例えば、パターンマッチングによって行ってもよいし、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）等を利用して行ってもよい。
【００４３】
なお、本実施形態では、フィルタリングによって画素に対応する特徴量を求め、画素に対応する特徴量の集合を画像に対応する特徴量とする例を挙げたが、ピクセル差分、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量など、他の手法によって得られた特徴量も、同様の方法で補正することができる。
【００４４】
（処理フローチャート）
次に、以上に説明した機能を実現するための処理フローチャートについて説明する。
図６は、本実施形態に係る画像処理装置１０の処理フローチャートである。当該処理は、ユーザの操作（例えば、記憶された画像を読み込む操作）によって開始される。
【００４５】
まず、ステップＳ１１で、画像取得部１１が画像を取得する。本実施形態では、予め記憶されている画像を記憶装置から取得するが、通信手段や撮像手段を介して画像を取得してもよい。
次に、ステップＳ１２で、特徴量取得部１２が、取得した画像に含まれる特徴点を一つ抽出したうえで、当該特徴点に対応する特徴量を取得する。特徴点とは、画像認識部１４が画像認識を行う際に用いる画素である。特徴点は、画像に含まれる全画素であってもよいし、所定の条件を満たす画素であってもよい。また、特徴量を取得する方法には、どのような方法を用いてもよい。
【００４６】
ステップＳ１３では、特徴量補正部１３が、ステップＳ１２で取得した特徴量に負の値が含まれるかを判定し、含まれていた場合、当該値を正の値に補正する。
次に、ステップＳ１４で、特徴量取得部１２が、画像に含まれる特徴点が他にあるかを判定し、ある場合、処理をステップＳ１２に遷移させる。これにより、画像に含まれる全ての特徴点について、特徴量の取得処理および補正処理が行われる。
ステップＳ１４で、画像に含まれる特徴点が他に無いと判定された場合、処理はステップＳ１５に遷移し、画像認識部１４によって、補正後の特徴量を用いて画像認識が行われる。
【００４７】
以上説明したように、本実施形態に係る画像処理装置では、画像に対応する特徴量（ベクトルで表された特徴量）を取得する際に、当該特徴量を構成する値の符号を参照し、負の値であれば正の値に補正する。このようにすることで、オブジェクトの明暗が反転している場合であっても、当該オブジェクトが同一のカテゴリであると認識できる程度に類似した特徴量を取得することができ、画像に含まれるオブジェクトを精度良く識別することができる。
【００４８】
（第二の実施形態）
第一の実施形態では、画素の輝度値に基づいて演算した値をそのまま特徴量として用いた。これに対し、第二の実施形態は、画素の輝度値に基づいて符号化した値を特徴量とし
て用いる実施形態である。第二の実施形態に係る画像処理装置の構成は、第一の実施形態と同様であるため、詳細な説明は省略し、相違点のみを説明する。
【００４９】
まず、符号化した値を特徴量として用いるケースについて説明する。ここでは、ＦＡＳＴと呼ばれる手法を用いて特徴量を算出する方法を挙げる。
ＦＡＳＴ（Features from Accelerated Segment Test）とは、オブジェクトのコーナーを検出する手法である。ＦＡＳＴでは、注目画素を取り囲む円周上の画素が、注目画素に対して明るいか暗いかを判定し、同じ判定が所定の個数以上続いた場合に、注目画素がコーナーにあると判定する。例えば、図７の×印で示した画素が注目画素であった場合、１〜１６のラベルを付した画素が、注目画素よりも明るいか暗いかを判定する。ここでは、明るい場合に１、同等である場合に０、暗い場合に−１という値を与えることで符号化を行うものとする。図７の例の場合、比較対象の画素が白色である場合に「明るい」、灰色である場合に「同等」、黒色である場合に「暗い」と判定する。
このようにして取得した１６次元の特徴量は、注目画素がコーナーにあるか否かを表す特徴量となる。例えば、同じ値がｎ個以上（例えば８個以上）続いた場合、注目画素はコーナーにあると判定することができる。
【００５０】
第二の実施形態では、図６のステップＳ１２において、特徴点に対応する特徴量として、前述した１６次元の特徴量を算出する。
【００５１】
図７の例においても、第一の実施形態で説明したものと同じ問題が発生する。すなわち、オブジェクトの明暗が反転すると、注目画素に対する明暗の関係も反転するため、得られる特徴量が異なる値となってしまう。具体的には、図８に示したように、符号が真逆になってしまう。
【００５２】
そこで、第二の実施形態では、「暗い」「同等」「明るい」の三つに符号化された、注目画素に対する明暗の比較結果を、「同等」「非同等」の二つに補正する。同等とは、差が０である場合としてもよいし、差が閾値以下である場合としてもよい。それぞれの条件は、以下のように表すことができる。（Ｉ1およびＩ2は比較対象の画素の輝度値であり、ｔは閾値）
（１）Ｉ1−Ｉ2＝０の場合は同等とし、それ以外の場合は非同等とする
（２）−ｔ＜Ｉ1−Ｉ2＜ｔの場合は同等とし、それ以外の場合は非同等とする
なお、Ｉ1およびＩ2は、局所領域に含まれる画素の輝度値の和であってもよい。
【００５３】
具体的には、ステップＳ１２で符号化された値が「暗い（−１）」であった場合に、ステップＳ１３で、「非同等（１）」に置き換える補正を行う。なお、「明るい（１）」については、「非同等（１）」と同値であるため置き換えは行わない。
この結果、補正後の特徴量はそれぞれ、図９（Ａ）および、図９（Ｂ）のようになる。すなわち、オブジェクトの明暗が反転している場合であっても、第一の実施形態と同様に、同一の特徴量を取得することができる。また、その結果、画像に含まれるオブジェクトを精度良く識別することができる。
【００５４】
なお、第二の実施形態では、特徴量を算出する手法としてＦＡＳＴを挙げたが、値の大小関係を符号化する手法であれば、他の手法にも適用することができる。例えば、ピクセル差分によって求めた値が正の値であるか負の値であるかを判定し、符号化する手法に適用してもよい。
【００５５】
（変形例）
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本発明はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。
例えば、第一の実施形態の説明では、特徴量補正部１３が、負の特徴量を検出して当該特徴量を補正したが、補正する前の特徴量と、補正した後の特徴量の二つを特徴量として用いてもよい。例えば、図５（Ｂ）の例の場合、「−７６５」という値と、「７６５」という値の双方を、画素５１２に対応する特徴量としてもよい。
【００５６】
また、実施形態の説明では、単一の手法を用いて特徴量を求めたが、複数の手法によって複数組の特徴量を求め、それら複数の特徴量を結合したものを全体の特徴量として用いてもよい。また、図６の処理では、特徴点となる画素を一つずつ抽出しながら特徴量の算出を行ったが、複数の局所領域を一つずつ抽出しながら処理を行うようにしてもよい。また、複数の手法を用いて特徴量を求める場合、ステップＳ１２〜Ｓ１３の処理を、手法ごとに複数回実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５７】
１０  画像処理装置
１１  画像取得部
１２  特徴量取得部
１３  特徴量補正部
１４  画像認識部
１５  入出力部
【図１】
2015176252.tif 000003
【図２】
2015176252.tif 000004
【図３】
2015176252.tif 000005
【図４】
2015176252.tif 000006
【図５】
2015176252.tif 000007
【図６】
2015176252.tif 000008
【図７】
2015176252.tif 000009
【図８】
2015176252.tif 000010
【図９】
2015176252.tif 000011