(57)【要約】  本発明の画像照合システムは、画像に含まれる物体の輪郭を抽出する輪郭抽出手段１０２と、輪郭抽出手段１０２が抽出した輪郭における特徴点を抽出する特徴点抽出手段１０３と、特徴点抽出手段が抽出した特徴点間の幾何的関係を特定する特徴点間領域表現手段１０４と、特徴点間領域表現手段１０４が特徴点間の幾何的関係を特定した複数の物体間で、特徴点間の幾何的関係の類似度を算出する特徴点間領域類似度算出手段１０５と、特徴点間領域類似度算出手段１０５が算出した類似度に基づいて、複数の物体における、輪郭が類似する部分を抽出する物体照合手段１０６と、を有する。
2015068417.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる物体の輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
前記輪郭抽出手段が抽出した輪郭における特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段が抽出した特徴点間の幾何的関係を特定する関係特定手段と、
前記関係特定手段により前記特徴点間の幾何的関係が特定された複数の物体間で、前記特徴点間の幾何的関係の類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段が算出した類似度に基づいて、前記複数の物体における、輪郭が類似する部分を抽出する物体照合手段と、を有することを特徴とする画像照合システム。
【請求項２】
請求項１記載の画像照合システムにおいて、
前記関係特定手段は、前記特徴点間の幾何的関係として、前記物体の輪郭における２つの特徴点間の前記輪郭上での距離である輪郭距離、前記２つの特徴点の接線方位または法線方位の差である空間方位差、前記２つの特徴点間の二次元空間上での距離である空間距離、および、前記２つの特徴点の一方から他方に向かう方位である空間方位の少なくとも１つを算出することを特徴とする画像照合システム。
【請求項３】
請求項２記載の画像照合システムにおいて、
前記関係特定手段は、前記特徴点間の幾何的関係として、前記輪郭距離および前記空間距離を算出し、
前記類似度算出手段は、照合対象の２つの物体のうち、一方の物体の輪郭における特徴点間の前記輪郭距離と、他方の物体の輪郭における特徴点間の前記輪郭距離との比と、前記一方の物体の輪郭における特徴点間の前記空間距離と、前記他方の物体の輪郭における特徴点間の前記空間距離との比との差に基づいて、前記一方の物体の輪郭における特徴点間の幾何的関係と、前記他方の物体の輪郭における特徴点間の幾何的関係との類似度を算出することを特徴とする画像照合システム。
【請求項４】
請求項２または３記載の画像照合システムにおいて、
前記関係特定手段は、前記特徴点間の幾何的関係として、前記輪郭距離、前記空間距離および前記空間方位を算出し、
前記物体照合手段は、照合対象の２つの物体のうち、一方の物体の輪郭における特徴点間の前記輪郭距離と、他方の物体の輪郭における特徴点間の前記輪郭距離との比と、前記一方の物体の輪郭における特徴点間の前記空間距離と、前記他方の物体の輪郭における特徴点間の前記空間距離との比との差、および、前記一方の物体の輪郭における特徴点間の前記空間方位と前記他方の物体の輪郭における特徴点間の前記空間方位との差に基づいて、前記一方の物体の輪郭における特徴点間の領域と前記他方の物体の輪郭における特徴点間の領域とが類似すると判定することを特徴とする画像照合システム。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載の画像照合システムにおいて、
前記特徴点抽出手段が抽出した特徴点を、幾何パラメータを用いて表現する特徴点表現手段と、
前記特徴点表現手段による前記特徴点の表現に基づいて、照合対象の２つの物体のうち、一方の物体の輪郭における特徴点と、他方の物体の輪郭における特徴点との類似度を算出する特徴点類似度算出手段と、をさらに有し、
前記物体照合手段は、前記照合対象の２つの物体それぞれの輪郭における特徴点のうち、前記一方の物体の輪郭における特徴点と、前記他方の物体の輪郭における特徴点とで、前記特徴点類似度算出手段により算出された類似度が所定値以上である特徴点を抽出し、前記一方の物体の輪郭における前記抽出した特徴点間の幾何的関係と、前記他方の物体の輪郭における前記抽出した特徴点間の幾何的関係との類似度に基づいて、前記照合対象の２つの物体における、輪郭が類似する部分を抽出することを特徴とする画像照合システム。
【請求項６】
請求項５記載の画像照合システムにおいて、
前記特徴点類似度算出手段は、前記一方の物体の輪郭における特徴点の表現する幾何パラメータと、前記他方の物体の輪郭における特徴点を表現する幾何パラメータとの差異に基づいて、前記他方の物体の輪郭における特徴点の表現を修正した後、前記一方の物体の輪郭における特徴点と、前記他方の物体の輪郭における特徴点との類似度を算出することを特徴とする画像照合システム。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の画像照合システムにおいて、
前記輪郭抽出手段が抽出した輪郭に基づいて、解像度の異なる複数の輪郭を生成する多重解像度輪郭生成手段をさらに有し、
前記特徴点抽出手段は、前記多重解像度輪郭生成手段が生成した前記解像度の異なる複数の輪郭それぞれにおける特徴点を抽出することを特徴とする画像照合システム。
【請求項８】
画像に含まれる物体の照合を行う画像照合システムにおける画像照合方法であって、
前記画像に含まれる物体の輪郭を抽出し、
前記抽出した輪郭における特徴点を抽出し、
前記抽出した特徴点間の幾何的関係を特定し、
前記特徴点間の幾何的関係を特定した複数の物体間で、前記特徴点間の幾何的関係の類似度を算出し、
前記算出した類似度に基づいて、前記複数の物体における、輪郭が類似する部分を抽出することを特徴とする画像照合方法。
【請求項９】
コンピュータに、
画像に含まれる物体の輪郭を抽出する処理と、
前記抽出した輪郭における特徴点を抽出する処理と、
前記抽出した特徴点間の幾何的関係を特定する処理と、
前記特徴点間の幾何的関係を特定した複数の物体間で、前記特徴点間の幾何的関係の類似度を算出する処理と、
前記算出した類似度に基づいて、前記複数の物体における、輪郭が類似する部分を抽出する処理と、を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像に含まれる物体の照合を行う画像照合システム、画像照合方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラを始めとするデジタル映像機器の急速な普及に伴って、画像にどのような物体が含まれているのかを認識する一般物体認識（ｇｅｎｅｒｉｃ  ｏｂｊｅｃｔ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）への関心が高まっている。【０００３】
一般物体認識は、制約の無い実世界シーンの画像に含まれる物体を一般的な名称（ｃａｔｅｇｏｒｙ  ｎａｍｅｓ）で認識する技術である。一般物体認識は、画像認識研究における最も困難な課題の一つである。一般物体認識は、例えば、データベース内などに未分類のまま格納されている画像情報の適切な分類、必要な画像情報の検索、動画像中の所望のシーンの抽出あるいは切り取りなど、様々な用途への応用が考えられている。【０００４】
画像に含まれる物体を認識する技術としては、例えば、顔認識や指紋認識など、様々な技術が開発されている。これらの技術は、特定の制約下で撮影された画像に含まれる物体を認識するものであり、用途が限定されていた。用途を限定することで、認識すべき対象の特徴が限定されるので、認識精度を向上させることができる。また、認識すべき対象の特徴が限定されることで、限定された特徴についてのデータを数多く学習することができるので、認識精度を向上させることができる。【０００５】
特定の用途に向けて開発された認識技術を、他の用途に利用しようとする場合、認識すべき対象の特徴、また、学習すべきデータも異なるため、必然的に精度が下がってしまう。そこで、用途が限定されない、一般的な物体の認識を行う技術の開発が求められている。【０００６】
非特許文献１には、輝度や色相などの局所的な強度勾配を集積したヒストグラムに基づくＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）という特徴量を用いて、画像に含まれる物体の照合を行う技術が開示されている。この技術は、輝度などの強度勾配という、多くの物体に共通する特徴を利用するため、様々な物体に適用することが可能である。【０００７】
また、非特許文献１に開示されている技術によれば、ある画像に含まれる物体が、別の画像上で幾何変換されている場合にも、各画像に含まれる物体が同一の物体であるか否か照合することができる。また、この技術によれば、ある画像に含まれる物体の一部が、他の画像上で他の物体で遮蔽されている場合、あるいは、ある画像に含まれる物体が、他の画像上で他の物体と接触している場合にも、各画像に含まれる物体が同一の物体であるか否か照合することができる。【０００８】
非特許文献１に開示されている技術は、画像に含まれる２つの物体が同一の物体であるか否か照合するものであり、２つの物体がどの程度似ているかについての情報や、画像に含まれる物体がどういったカテゴリー（動物、植物、構造物など）に属するかについての情報を提供するものではない。しかし、この技術によれば、認識対象のデータを数多く学習することで、２つの物体がどの程度似ているかについての情報も提供することが可能である。【０００９】
上述したように、非特許文献１に開示されている技術では、強度勾配に基づく特徴量を利用しているため、強度の大きな変化を伴わない物体、例えば、少ない色で構成される物体の照合を行うことは難しい。また、この技術では、数多くのサンプルデータを用意することができない物体の照合を行うことは難しい。したがって、非特許文献１に開示されている技術を、一般物体認識に適用するのは困難である。【００１０】
そこで、非特許文献２には、１つの画像を異なる解像度で示した多重解像度画像上での物体の輪郭の曲率分布を用いて、物体を表現する技術が開示されている。この技術では、多重解像度画像を用いることで、物体の大局的な特徴と微細な特徴とを分離して表現することができるので、状況依存的なノイズの影響を低減することができる。【００１１】
また、非特許文献２に開示されている技術では、輪郭の曲率分布という、あらゆる物体が有する特徴量を用いて物体を表現することで、一般物体認識への適用も可能となる。また、この技術では、輪郭の曲率分布を用いることで、類似する形状を近い数値で表現することができるので、１つの対象を照合するのに数多くのサンプルデータを用意する必要が無い。また、この技術では、物体の輪郭の曲率分布は、画像上でその物体の一部が他の物体で遮蔽されている場合にも、変わらず表現されるので、物体を照合することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】Ｌｏｗｅ，Ｄ．Ｇ．，Ｏｂｊｅｃｔ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ｌｏｃａｌ  ｓｃａｌｅ  ｉｎｖａｒｉａｎｔ  ｆｅａｔｕｒｅｓ，  Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ，  ｐｐ．１１５０−１１５７
【非特許文献２】ＹＵＭＡ  ＭＡＴＳＵＤＡ、  ＭＡＳＡＴＳＵＧＵＯＧＡＷＡ、  ＭＡＳＡＦＵＭＩ  ＹＡＮＯ  Ｖｉｓａｌ  ｓｈａｐｅ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｇｅｏｍｅｔｒｉｃａｌｌｙ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄ  ｃｏｎｔｏｕｒ  ｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ．  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ  １０６（４−５）、  ２９５−３０５  （２０１２）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
非特許文献２に開示されている技術では、画像上で物体同士が接触している場合には、各物体を分離して表現することができないため、物体の照合を行うことができないという問題がある。【００１４】
本発明の目的は、画像上で物体同士が接触している場合にも、物体の照合を行うことができる画像照合システム、画像照合方法およ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】
【００１５】
上記目的を達成するために本発明の画像照合システムは、
画像に含まれる物体の輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
前記輪郭抽出部が抽出した輪郭における特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段が抽出した特徴点間の幾何的関係を特定する関係特定手段と、
前記関係特定手段により前記特徴点間の幾何的関係が特定された複数の物体間で、前記特徴点間の幾何的関係の類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段が算出した類似度に基づいて、前記複数の物体における、輪郭が類似する部分を抽出する物体照合手段と、を有する。【００１６】
上記目的を達成するために本発明の画像照合方法は、
画像に含まれる物体の照合を行う画像照合システムにおける画像照合方法であって、
前記画像に含まれる物体の輪郭を抽出し、
前記抽出した輪郭における特徴点を抽出し、
前記抽出した特徴点間の幾何的関係を特定し、
前記特徴点間の幾何的関係を特定した複数の物体間で、前記特徴点間の幾何的関係の類似度を算出し、
前記算出した類似度に基づいて、前記複数の物体における、輪郭が類似する部分を抽出する。【００１７】
上記目的を達成するために本発明のプログラムは、
コンピュータに、
画像に含まれる物体の輪郭を抽出する処理と、
前記抽出した輪郭における特徴点を抽出する処理と、
前記抽出した特徴点間の幾何的関係を特定する処理と、
前記特徴点間の幾何的関係を特定した複数の物体間で、前記特徴点間の幾何的関係の類似度を算出する処理と、
前記算出した類似度に基づいて、前記複数の物体における、輪郭が類似する部分を抽出する処理と、を実行させる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、画像上で物体同士が接触している場合にも、物体の照合を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の第１の実施形態の画像照合システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す画像情報取得部が取得した画像情報が示す画像の一例を示す図である。
【図３】図１に示す輪郭抽出部が抽出した輪郭の一例を示す図である。
【図４】図１に示す特徴点抽出部が抽出した特徴点の一例を示す図である。
【図５】図１に示す物体照合部が算出する幾何パラメータを説明するための図である。
【図６】図１に示す特徴点間領域類似度算出部の動作を説明するための図である。
【図７】図１に示す物体照合結果出力部の出力の一例を示す図である。
【図８】図１に示す画像照合システムの動作を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第１の実施形態の画像照合システムの要部構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の第２の実施形態の画像照合システムの構成を示すブロック図である。
【図１１】図１０に示す特徴点表現部の動作を説明するための図である。
【図１２】図１０に示す特徴点類似度算出部の動作を説明するための図である。
【図１３】図１０に示す物体照合結果出力部の出力の一例を示す図である。
【図１４】図１０に示す画像照合システムの動作を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の第３の実施形態の画像照合システムの構成を示すブロック図である。
【図１６】図１５に示す多重解像度輪郭生成部が生成する多重解像度輪郭の一例を示す図である。
【図１７】図１５に示す画像照合システムの動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下に、本発明を実施するための形態について図面を参照して説明する。
【００２１】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態の画像照合システム１０の構成を示すブロック図である。
【００２２】
図１に示す画像照合システム１０は、制御部１００と、記憶部２００と、を有する。
【００２３】
制御部１００は、画像情報取得部１０１と、輪郭抽出部１０２と、特徴点抽出部１０３と、特徴点間領域表現部１０４と、特徴点間領域類似度算出部１０５と、物体照合部１０６と、物体照合結果出力部１０７と、を有する。
【００２４】
画像情報取得部１０１は、記憶部２００に記憶されている画像情報の中から、ユーザが指定した画像情報を取得する。なお、以下では、画像情報取得部１０１は、２つの画像情報を取得するものとする。２つの画像情報のうち、一方は、認識すべき対象（物体）を含む画像の画像情報（教師データ）であり、他方は、認識すべき対象を含む可能性のある画像の画像情報（観測データ）である。
【００２５】
図２は、画像情報取得部１０１が取得した画像情報が示す画像の一例を示す図である。
【００２６】
以下では、図２における、画像Ａが、教師データが示す画像であり、画像Ｂが、観測データが示す画像であるものとする。
【００２７】
図２においては、ユーザが指定した画像情報に対して、画像情報取得部１０１が、白黒変換など、その後の処理が容易になるような変換を施した例を示しているが、これに限られるものではない。画像情報取得部１０１は、ユーザが指定した画像情報をそのまま取得してもよい。
【００２８】
なお、画像情報取得部１０１に、教師データあるいは観測データとなる画像情報が直接入力されてもよい。
【００２９】
図１を再び参照すると、輪郭抽出部１０２は、画像情報取得部１０１が取得した画像情報が示す画像に含まれる物体の輪郭を抽出する。輪郭抽出部１０２は、輪郭抽出手段の一例である。
【００３０】
図３は、輪郭抽出部１０２が抽出した輪郭の一例を示す図である。
【００３１】
輪郭抽出部１０２は、画像Ａ，Ｂにおける、例えば、色相、彩度、明度などが急激に変化する点を、ラプラシアン・ガウシアンフィルタなどを用いて抽出することで、画像Ａ，Ｂに含まれる物体の輪郭を抽出する。抽出された輪郭（輪郭点）は、直交座標系（ｘ，ｙ）などを用いて表現される。なお、輪郭の抽出方法は、上述した方法に限られるものではない。
【００３２】
図１を再び参照すると、特徴点抽出部１０３は、輪郭抽出部１０２が抽出した各物体の輪郭における特徴点を抽出する。特徴点抽出部１０３は、特徴点抽出手段の一例である。
【００３３】
特徴点は、輪郭の局所的な曲がり具合を考慮して抽出するのが望ましいが、これに限られるものではない。輪郭の曲がり具合とは、ユークリッド曲率、ユークリッド曲率半径、アフィン曲率など、曲線が直線と比較してどの程度歪んでいるかを示す量である。以下では、ユークリッド曲率を用いて、特徴点を抽出する方法について説明する。
【００３４】
特徴点抽出部１０３は、輪郭抽出部１０２が抽出した輪郭における、ユークリッド曲率の変曲点を特徴点として抽出する。変曲点とは、曲率がマイナスからプラスに変化する点である。ユークリッド曲率の変曲点が射影変換に対して不変であることから、ユークリッド曲率を用いることで、幾何変換に対してロバストに特徴点を抽出することができる。
【００３５】
ユークリッド曲率の変曲点を抽出する方法について説明する。
【００３６】
まず、特徴点抽出部１０３は、輪郭抽出部１０２が抽出した輪郭における任意の一点を始点として、輪郭を一周するように、所定の距離ごとに、輪郭座標ｔを設定する。次に、特徴点抽出部１０３は、輪郭座標ｔそれぞれの点において、以下の式で定義されるユークリッド曲率ｋ（ｔ）を計算し、ユークリッド曲率ｋ（ｔ）の値がゼロとなる点を特徴点として抽出する。
【００３７】
【数１】
2015068417.tif 000003
【００３８】
ここで、
【００３９】
【数２】
2015068417.tif 000004
【００４０】
はそれぞれ、ｘのｔについての一階積分、二階積分、ｙのｔについての一階積分、二階積分を示す。
【００４１】
なお、特徴点を抽出する際には、前処理として、輪郭の平滑化を行うことが望ましい。輪郭の平滑化を行うことで、ノイズの多い輪郭においても局所的な曲がり具合の変動に関わらず、輪郭を分割する（特徴点を抽出する）ことができる。なお、特徴点抽出部１０３は、輪郭抽出部１０２が抽出した輪郭の長さが所定値以下である場合には、その輪郭自体を分割された輪郭（特徴点を両端とする輪郭）とみなし、それ以上の分割（特徴点の抽出）は行わないようにしてもよい。
【００４２】
ユークリッド曲率の変曲点を用いて抽出した特徴点の一例を図４に示す。図４においては、特徴点を丸印で示している。
【００４３】
なお、本実施形態においては、ユークリッド曲率の変曲点を用いて特徴点を抽出する方法について説明したが、特徴点の抽出方法は、これに限られるものではない。例えば、ユークリッド曲率の変曲点は凹凸の少ない輪郭にはあまり含まれないことを考慮し、特徴点抽出部１０３は、ユークリッド曲率の極大極小点（輪郭の凹凸のピーク部）を用いて、特徴点を抽出してもよい。
【００４４】
図１を再び参照すると、特徴点間領域表現部１０４は、特徴点抽出部１０３が抽出した特徴点間の幾何的関係を特定する。具体的には、特徴点間領域表現部１０４は、２つの特徴点間の幾何的関係を、幾何パラメータを用いて表現する。特徴点間領域表現部１０４は、関係特定手段の一例である。以下では、幾何パラメータを用いて、２つの特徴点間の幾何的関係を特定することを、２つの特徴点間の領域（特徴点間領域）を表現すると称することがある。
【００４５】
幾何パラメータとしては、例えば、図５に示す４つの幾何パラメータがある。以下では、図５に示すように、隣接する２つの特徴点Ｐｉ，Ｐｊを用いて、４つの幾何パラメータについて説明する。
【００４６】
１つ目の幾何パラメータは、特徴点Ｐｉ，Ｐｊ間の輪郭上での距離（輪郭距離ｔｉｊ）である。２つ目の幾何パラメータは、特徴点Ｐｉ，Ｐｊの接線方位（あるいは法線方位）の差異（方位差ｄαｉｊ）である。３つ目の幾何パラメータは、特徴点Ｐｉ，Ｐｊ間の二次元空間上（例えば、直交座標系）での距離（空間距離ｒｉｊ）である。４つ目の幾何パラメータは、一方の特徴点から他方の特徴点に向かう方位（空間方位θｉｊ）である。
【００４７】
特徴点間領域表現部１０４は、上述した４つの幾何パラメータの内、少なくとも１つを算出することで、特徴点間の幾何関係を特定する。なお、特徴点間の幾何的関係を特定する幾何パラメータは、上述した４つの幾何パラメータに限られるものではない。
【００４８】
特徴点間領域表現部１０４は、輪郭上の各特徴点について、その特徴点とその特徴点に隣接する特徴点との幾何的関係を特定する。
【００４９】
なお、本実施形態においては、隣接する２つの特徴点間の幾何的関係を特定する例を用いて説明するが、これに限られるものではない。物体の輪郭上の任意の２つの特徴点間の幾何的関係を特定することとしてもよい。この場合、特徴点の数に応じて計算量が増加するが、いくつかの特徴点が欠損している場合にも、ロバストに特徴点間の幾何的関係を表現することができる。どのような特徴点間の関係を特定するかは、用途に基づいて決定すればよい。
【００５０】
図１を再び参照すると、特徴点間領域類似度算出部１０５は、画像Ａ，Ｂ間で、特徴点間領域表現部１０４が特定した特徴点間の幾何的関係を比較し、各特徴点間の幾何的関係の類似度（特徴点間領域の類似度）を算出する。具体的には、特徴点間領域類似度算出部１０５は、特徴点間領域を表現する幾何パラメータを用いて、類似度を算出する。特徴点間領域類似度算出部１０５は、類似度算出手段の一例である。
【００５１】
以下では、図５に示す４つの幾何パラメータを用いて類似度を算出する例について説明するが、特徴点間領域の類似度の算出方法これに限られるものではない。
【００５２】
画像Ａにおける隣接する２つの特徴点をＰＡｉ，ＰＡｊ（ｉ，ｊは任意）とし、画像Ｂにおける隣接する２つの特徴点ＰＢｋ，ＰＢｌ（ｋ，ｌは任意）とすると、特徴点ＰＡｉ，ＰＡｊ間の特徴点間領域ＲＡｉｊ、特徴点ＰＢｋ，ＰＢｌ間の特徴点間領域ＲBｋｌはそれぞれ、以下のように表現される。
【００５３】
【数３】
2015068417.tif 000005
【００５４】
ここで、画像Ａと画像Ｂとは、縮尺は異なっても、直交座標系における縮尺および輪郭の縮尺は同一であるため、画像Ａ，Ｂに含まれる物体が相似関係にある場合には、以下の式（１）が成立する。
【００５５】
【数４】
2015068417.tif 000006
【００５６】
したがって、直交座標系における縮尺と、輪郭の縮尺との差が大きいほど、比較される特徴点間領域の類似度は低いと考えることができる。これを利用すると、特徴点間領域の類似度は、以下の式（２）で表現される。
【００５７】
【数５】
2015068417.tif 000007
【００５８】
式（２）で算出される類似度は、類似性が高いほど、最大値０に近づく。ただし、式（２）を用いて算出される類似度は、２つの特徴点間の距離が小さければ小さいほど、誤差の影響が大きくなる。そのため、画像Ａにおける隣接する２つの特徴点間の輪郭距離ｔｉｊが所定の閾値よりも小さい場合には、特徴点間領域の類似度を一律で最大値とすることとしてもよい。
【００５９】
なお、特徴点間領域の類似度の定義は上述したものに限られない。ただし、直交座標系における縮尺と輪郭の縮尺との差異が大きいほど、比較される特徴点間領域の類似度は低いという性質を用いた定義であることが望ましい。
【００６０】
特徴点間領域類似度算出部１０５は、上述した類似度の算出を、基本的にすべてのｉｊ，ｋｌについて行う。たたし、計算量を少なくする必要がある場合には、特徴点間領域類似度算出部１０５は、隣接する特徴点間の特徴点間領域に限定するなどしてもよい。
【００６１】
図１を再び参照すると、物体照合部１０６は、特徴点間領域類似度算出部１０５が算出した特徴点間領域の類似度に基づいて、画像Ａ，Ｂに含まれる物体の照合を行い、類似部分を抽出する。物体照合部１０６は、照合手段の一例である。
【００６２】
以下では、物体の照合方法について図６を参照して説明する。ただし、物体の照合方法は、以下に説明する方法に限られるものではない。
【００６３】
まず、物体照合部１０６は、第１のステップとして、画像Ａ，Ｂそれぞれから、１つの特徴点間領域を選択する。以下では、物体照合部１０６は、図６に示すように、特徴点ＰＡｉ，ＰＡｉ＋１間の特徴点間領域ＲＡｉｉ＋１と、特徴点ＰＢｋ，ＰＢｋ＋１間の特徴点間領域ＲＢｋｋ＋１とを選択したものとする。
【００６４】
次に、物体照合部１０６は、第２のステップとして、画像Ａ，Ｂそれぞれから、第１のステップで選択した特徴点間領域とは別の特徴点間領域を１つ選択する。以下では、物体照合部１０６は、図６に示すように、特徴点ＰＡｉ＋１，ＰＡｉ＋１ｉ＋２間の特徴点間領域ＲＡｉ＋１ｉ＋２と、特徴点ＰＢｋ＋１，ＰＢｋ＋２間の特徴点間領域ＲＢｋ＋１ｋ＋２とを選択したものとする。
【００６５】
次に、物体照合部１０６は、第３のステップとして、特徴点間領域ＲＡｉｉ＋１，ＲＢｋｋ＋１の関係と、特徴点間領域ＲＡｉ＋１ｉ＋２，ＲＢｋ＋１ｋ＋２の関係とに基づいて、選択した特徴点間領域が同一の物体を表現するものであるか否かを判定する。
【００６６】
判定方法としては、特徴点間領域ＲＡｉｉ＋１，ＲＢｋｋ＋１の関係と、特徴点間領域ＲＡｉ＋１ｉ＋２，ＲＢｋ＋１ｋ＋２の関係とを用いるものであれば、いかなる方法でもよいが、以下に説明する方法を用いるのが望ましい。
【００６７】
上述したように、画像Ａと画像Ｂとの関係は、縮尺は異なっても、直交座標系における縮尺および輪郭の縮尺は同一である。そのため、画像Ａ，Ｂに含まれる物体が相似関係にある場合には、上述した式（１）が成立する。
【００６８】
式（１）を図６に示す符号を用いて書き直すと、以下の式（３）が成立する。
【００６９】
【数６】
2015068417.tif 000008
【００７０】
式（３）を利用すると、縮尺に関する類似度は、例えば、以下のように定義することができる。
【００７１】
【数７】
2015068417.tif 000009
【００７２】
同様にして、角度に関する類似度も定義することができる。
【００７３】
画像Ａ，Ｂに同一の物体が含まれており、特徴点ＰＡｉ，ＰＡｉ＋１，ＰＡｉ＋２がそれぞれ、特徴点ＰＢｋ，ＰＢｋ＋１，ＰＢｋ＋２と一致する場合を考える。この場合、特徴点間領域ＲＡｉｉ＋１の空間方位θＡｉｉ＋１と特徴点間領域ＲＢｋｋ＋１の空間方位θＢｋｋ＋１との差と、特徴点間領域ＲＡｉ＋１ｉ＋２の空間方位θＡｉ＋１ｉ＋２と特徴点間領域ＲＢｋ＋１ｋ＋２の空間方位θＢｋ＋１ｋ＋２との差は同一となる。したがって、画像Ａ，Ｂに含まれる物体が相似関係にある場合には、以下の式が成立する。
【００７４】
Δθ＝θＡｉｉ＋１−θＢｋｋ＋１＝θＡｉ＋１ｉ＋２−θＢｋ＋１ｋ＋２
さらに、特徴点上での接線方位についても同様の関係が成立するので、以下の式が成立する。
【００７５】
Δθ＝αＡｉ−αＢｋ＝αＡｉ＋１−αＢｋ＋１＝αＡｉ＋２−αＢｋ＋２
以上から、角度に関する類似度（以下、角度に関する第１の類似度と称する）を定義することができる。
【００７６】
また、以下の式が成立することから、同様にして、角度に関する類似度（以下、第２の類似度と称する）を定義することができる。
【００７７】
ｄαＡｉｉ＋１＝ｄαＢｋｋ＋１
ｄαＡｉ＋１ｉ＋２＝ｄαＢｋ＋１ｋ＋２
物体照合部１０６は、上述した縮尺に関する類似度、角度に関する第１の類似度、および、角度に関する第２の類似度の少なくとも１つを用いて、第１および第２のステップで選択した特徴点間領域が同一の物体を表現するものであるか否かを判定する。
【００７８】
以下では、特徴点間領域が同一の物体を表現するものであるか否かの判定方法について、上記式（４）を例として説明する。
【００７９】
物体照合部１０６は、ｉ＝ｉ，ｊ＝ｉ＋１，ｋ＝ｋ，ｌ＝ｋ＋１として、式（２）の値を求める。以下では、この値を第１の演算値と称する。
【００８０】
また、物体照合部１０６は、ｉ＝ｉ＋１，ｊ＝ｉ＋２，ｋ＝ｋ＋１，ｌ＝ｋ＋２として、式（２）の値を求める。以下では、この値を第２の演算値と称する。
【００８１】
次に、物体照合部１０６は、第１の演算値および第２の演算値のうち、小さい方の演算値が所定の閾値以下であるか否かを判定する。以下では、第１の演算値の方が、第２の演算値よりも小さく、かつ、所定の閾値よりも小さいものとする。この場合、物体照合部１０６は、特徴点間領域ＲＡｉｉ＋１および特徴点間領域ＲＢｋｋ＋１は、同じ物体の部分を表現すると判定する。
【００８２】
物体照合部１０６は、上述した第２のステップおよび第３のステップを、第１のステップにおいて選択しなかった特徴点間領域ＲＡｉｊ，ＲＢｋｌそれぞれについて実施する。ただし、物体照合部１０６は、特徴点類似度算出部１０５が類似度の算出を間引いた特徴点間領域ＲＡｉｊ，ＲＢｋｌについては、第２のステップおよび第３のステップを実施しない。
【００８３】
また、物体照合部１０６は、第１のステップにおいて選択する特徴点間領域ＲＡｉｊ，ＲＢｋｌを順次変更して、第２のステップおよび第３のステップを実施する。
【００８４】
こうすることで、物体照合部１０６は、画像Ａと画像Ｂとで同一の物体を表現する特徴点間領域をすべて抽出することができる。
【００８５】
図１を再び参照すると、物体照合結果出力部１０７は、物体照合部１０６の照合結果を出力する。例えば、物体照合結果出力部１０７は、表示手段を有しており、画像に含まれる物体の輪郭上の特徴点と、物体照合部１０６が同一の物体を表現すると判定した特徴点間領域とを表示手段に表示する。図７は、物体照合結果出力部１０７の表示例の一例である。
【００８６】
図７に示すように、物体照合結果出力部１０７は、同一の物体を表現すると物体照合部１０６が判定した特徴点間領域を、例えば、太実線などで表現する。
【００８７】
次に、本実施形態の画像照合システム１０の動作について、図８に示すフローチャートを参照して説明する。
【００８８】
まず、画像情報取得部１０１は、ユーザが指定した画像情報を記憶部２００から取得する（ステップＳ１０１）。なお、ユーザが指定した画像情報を取得するのではなく、画像情報取得部１０１が、例えば、自動的に画像情報を取得してもよい。
【００８９】
次に、輪郭抽出部１０２は、画像情報取得部１０１が取得した画像情報が示す画像に含まれる物体の輪郭を抽出する（ステップＳ１０２）。ここで、輪郭抽出部１０２は、予めユーザが設定した基準（例えば、長さが所定の閾値以上である）を満たす輪郭を抽出する。
【００９０】
次に、特徴点抽出部１０３は、輪郭抽出部１０２が抽出した輪郭における特徴点を抽出する（ステップＳ１０３）。
【００９１】
次に、特徴点間領域表現部１０４は、特徴点抽出部１０３が抽出した特徴点間の幾何的関係を特定する。具体的には、特徴点間領域表現部１０４は、２つの特徴点間の特徴点間領域を、幾何パラメータを用いて表現する（ステップＳ１０４）。
【００９２】
次に、特徴点間領域類似度算出部１０５は、画像情報取得部１０１が取得した画像情報が示す画像に含まれる物体間で、特徴点間領域の類似度を算出する（ステップＳ１０５）。
【００９３】
次に、物体照合部１０６は、特徴点間領域類似度算出部１０５が算出した特徴点間領域の類似度に基づいて、画像情報取得部１０１が取得した画像情報が示す画像に含まれる物体の照合を行い、物体の類似部分を抽出する（ステップＳ１０６）。
【００９４】
次に、物体照合結果出力部１０７は、物体照合部１０６の照合結果を出力する（ステップＳ１０７）。例えば、物体照合結果出力部１０７は、画像に含まれる物体の輪郭上の特徴点と、物体照合部１０６が同一の物体を表現すると判定した特徴点間領域とを表示手段に表示する。
【００９５】
なお、本実施形態の画像照合システム１０においては、例えば、画像情報取得部１０１、物体照合結果出力部１０７および記憶部２００は、必ずしも必須の構成ではない。
【００９６】
図９は、本実施形態の画像照合システム１０の要部構成を示す図である。
【００９７】
図９に示す画像照合システム１０は、図１に示す画像照合システム１と比較して、画像情報取得部１０１、物体照合結果出力部１０７と、記憶部２００とを削除した点が異なる。なお、図９においては、制御部１００については記載を省略している。
【００９８】
輪郭抽出部１０２は、入力された画像情報に示される画像に含まれる物体の輪郭を抽出する。
【００９９】
特徴点週出部１０３は、輪郭抽出部１０２が抽出した輪郭における特徴点を抽出する。
【０１００】
特徴点間領域表現部１０４は、特徴点抽出部１０３が抽出した特徴点間の幾何的関係を特定する。
【０１０１】
特徴点間類似度算出部１０５は、特徴点間領域表現部１０４が特徴点間の幾何的関係を特定した複数の物体間で、特徴点間の幾何的関係の類似度を算出する。
【０１０２】
物体照合部１０６は、類似度算出部１０５が算出した類似度に基づいて、複数の物体における、輪郭が類似する部分を抽出する。
【０１０３】
このように本実施形態の画像照合システム１０は、画像に含まれる各物体の輪郭における特徴点間の幾何的関係を特定する特徴点間領域表現部１０４と、各物体間で特徴点間の幾何的関係の類似度を算出する特徴点間領域算出部１０５と、算出結果に応じて、画像に含まれる各物体の類似部分を抽出する物体照合部１０６とを有する。
【０１０４】
そのため、物体の輪郭における一部分の情報に基づいて照合を行うことができるので、画像上で物体同士が接触しており、各物体を分離して表現できない場合にも、画像に含まれる物体の照合を行うことができる。
【０１０５】
（第２の実施形態）
図１０は、本発明の第２の実施形態の画像照合システム１０ａの構成を示すブロック図である。なお、図１０において、図１と同様の構成については同じ符号を付し、説明を省略する。
【０１０６】
本実施形態の画像照合システム１０ａは、第１の実施形態の画像照合システム１０と比較して、特徴点表現部１１１および特徴点類似度算出部１１２を追加した点と、物体照合部１０６を物体照合部１０６ａに変更した点とが異なる。
【０１０７】
特徴点表現部１１１は、特徴点抽出部１０３が抽出した特徴点を、幾何パラメータを用いて表現する。特徴点表現部１１１は、特徴点表現手段の一例である。
【０１０８】
特徴点の表現には、特徴点周辺ベクトルあるいはこれを幾何変換したものを用いることが望ましいが、これらに限られるものではない。特徴点周辺ベクトルは、隣接する２つの特徴点間の輪郭を所定数に分割することで生成される、分割点の集合である。分割点を表現するパラメータとしては、例えば、以下の３つの幾何パラメータがある。
【０１０９】
１つ目の幾何パラメータは、輪郭上の一点を原点とし、原点から輪郭上に時計回りあるいは反時計周りに沿って算出される距離（輪郭座標位置ｌ）である。２つ目の幾何パラメータは、直交座標系における分割点の位置（直交座標系位置（ｘ，ｙ））である。３つ目の幾何パラメータは、輪郭上の分割点における接線方位αである。
【０１１０】
特徴点表現部１１１は、上述した３つの幾何パラメータの少なくとも１つを用いて、特徴点を表現する。
【０１１１】
特徴点周辺ベクトルは、各特徴点Ｐｉの両隣の特徴点に対して決定することができる。したがって、図１１に示すように、輪郭座標方向に存在する分割点をＲＰｉｓ（ｓ＝１，２，・・・Ｎ：Ｎは分割数）とし、輪郭座標方向と反対方向に存在する分割点をＬＰｉｓ（ｓ＝１，２，・・・Ｎ：Ｎは分割数）とすると、特徴点Ｐｉに関する特徴点周辺ベクトルＶｉは以下の式で表現される。
【０１１２】
【数８】
2015068417.tif 000010
【０１１３】
特徴点類似度算出部１１２は、各特徴点の表現に基づいて、物体間（画像Ａに含まれる物体と画像Ｂに含まれる物体との間）で特徴点を比較し、特徴点の類似度を算出する。特徴点類似度算出部１１２は、特徴点類似度算出手段の一例である。
【０１１４】
以下では、特徴点の類似度の算出方法の一例について説明するが、これに限られるものではない。
【０１１５】
まず、特徴点類似度算出部１１２は、第１のステップとして、一方の画像内の特徴点の表現に基づいて、他方の画像内の特徴点の表現を再構成する。
【０１１６】
次に、特徴点類似度算出部１１２は、第２のステップとして、一方の画像内の特徴点の表現と、他方の画像内の再構成された特徴点の表現とを比較して、類似度を算出する。
【０１１７】
以下、具体例を用いて、特徴点の類似度の算出方法について説明する。
【０１１８】
図１２は、画像Ａ，Ｂそれぞれに含まれる物体の輪郭を示す図である。
【０１１９】
図１２においては、画像Ａ内の特徴点ＰＡｉと輪郭上で時計回り方向に隣接する特徴点ＰＡｉ＋１の位置と、画像Ｂ内の特徴点ＰＢｋと輪郭上で時計回りに隣接する特徴点ＰＢｋ＋１の位置とは大きく異なっている。このような場合に、特徴点ＰＡｋ＋１の表現と特徴点ＰＢｋ＋１の表現とをそのまま比較すると、算出される類似度は低くなる。
【０１２０】
そこで、第１のステップでは、特徴点類似度算出部１１２は、特徴点ＰＡｉから特徴点ＰＡｉ＋１に至る角度変化（変曲点を跨がないため、単調増加あるいは単調減少となる）と同等の角度変化が、特徴点ＰＢｋを基点としてなされる画像Ｂ内の輪郭上の点を、新たな特徴点ＰＢｋ＋１’として選択する。新たな特徴点ＰＢｋ＋１’は、特徴点の表現を再構成するに用いられる点である。
【０１２１】
次に、特徴点類似度算出部１１２は、新たな特徴点ＰＢｋ＋１’に基づいて、特徴点周辺ベクトルなどの特徴点の表現を再構成（修正）する。
【０１２２】
なお、本実施形態においては、特徴点ＰＡｉから特徴点ＰＡｉ＋１に至る角度変化を用いて、特徴点の表現を再構成する方法について説明した。しかし、この方法は、輪郭上の直線に近い部分（曲率の小さい部分）では誤りが生じやすい。そこで、特徴点の表現を再構成する方法としては、特徴点ＰＡｉから特徴点ＰＡｉ＋１に至る輪郭上の長さと、特徴点ＰＢｋから特徴点ＰＢｋ＋１に至る輪郭上の長さとの比（縮尺）を利用する方法もある。この方法では、特徴点ＰＢｋから特徴点ＰＢｋ＋１に至る輪郭上の長さが最も確からしい値を取るように、特徴点ＰＢｋ＋１’が選択される。
【０１２３】
また、本実施形態においては、分割点ＲＰＡｉｓ，ＬＰＡｉｓに対応する点列として、分割点ＲＰＢｋｓ，ＬＰＢｋｓを全て再構成可能であるものとして説明したが、必ずしも分割点を全て再構成可能であるとは限らない。そこで、各分割点における角度変化の値、および、縮尺の誤差が最も小さくなるように、分割数ｓの上限を定めるようにしてもよい。
【０１２４】
特徴点類似度算出部１１２は、特徴点ＰＡｉの表現と再構成した特徴点ＰＢｋ’の表現との差異に基づいて、類似度を算出する。
【０１２５】
物体照合部１０６ａは、第１の実施形態の物体照合部１０６と同様に、特徴点間領域類似度算出部１０５が算出した特徴点間領域の類似度に基づいて、画像Ａ，Ｂに含まれる物体の照合を行い、物体の類似部分を抽出する。ここで、物体照合部１０６ａは、上述した処理の対象とする特徴点間領域（特徴点）を限定する。具体的には、物体照合部１０６ａは、画像Ａ，Ｂそれぞれに含まれる物体の輪郭における特徴点のうち、画像Ａに含まれる物体の輪郭における特徴点と画像Ｂに含まれる物体の輪郭における特徴点とで類似度が所定値以上であると判定された特徴点を抽出する。そして、物体照合部１０６ａは、画像Ａに含まれる物体の輪郭における抽出した特徴点間の幾何的関係と、画像Ｂに含まれる物体の輪郭における抽出した特徴点間の幾何的関係との類似度に基づいて、照合を行う。こうすることで、照合精度の向上を図りつつ、計算量を低減することができる。物体照合部１０６ａは、物体照合手段の一例である。
【０１２６】
また、第１の実施形態の物体照合部１０６は、特徴点間領域類似度のみを用いて物体の照合を行っていた。一方、本実施形態の物体照合部１０６ａは、特徴点間領域類似度に加えて、特徴点類似度も用いて、物体の照合を行うようにしてよい。こうすることで、照合精度を向上させることができる。
【０１２７】
物体照合結果出力部１０７は、物体照合部１０６ａの照合結果を出力（表示）する。図１３は、物体照合結果出力部１０７の表示例の一例である。
【０１２８】
図１３に示すように、本実施形態においては、第１の実施形態と比較して、特徴点の表現を再構成することで、同一の物体のより多くの部分が、同一の物体を示すものとして表示されている。
【０１２９】
図１４は、画像照合システム１０ａの動作を示すフローチャートである。なお、図１４において、図８と同様の処理については、同様の符号を付し、説明を省略する。
【０１３０】
特徴点抽出部１０３が画像に含まれる物体の輪郭の特徴点を抽出すると（ステップＳ１０３）、特徴点類似度算出部１１１は、抽出された各特徴点を、幾何パラメータを用いて表現する（ステップＳ１１１）。
【０１３１】
次に、特徴点間領域表現部１０４が幾何パラメータを用いて各特徴点間領域を表現すると、特徴点類似度算出部１１２は、画像Ａに含まれる物体の輪郭の特徴点と、画像Ｂに含まれる物体の輪郭の特徴点との類似度（特徴点間類似度）を算出する（ステップＳ１１２）。
【０１３２】
次に、特徴点間類似度算出部１０５が特徴点間類似度を算出すると、物体照合部１０６ａは、算出された特徴点間領域の類似度に基づいて、画像Ａ，Ｂに含まれる物体の照合を行い、物体の類似部分を抽出する（ステップＳ１１３）。ここで、物体照合部１０６ａは、照合対象の２つの物体の輪郭における特徴点のうち、一方の物体の輪郭における特徴点と他方の物体の輪郭における特徴点とで類似度が所定値以上であると判定された特徴点を抽出する。そして、物体照合部１０６ａは、一方の物体の輪郭における抽出した特徴点間の幾何的関係と、他方の物体の輪郭における抽出した特徴点間の幾何的関係との類似度に基づいて、照合を行う。
【０１３３】
このように、本実施形態の画像照合システム１０ａは、各物体の輪郭における特徴点を幾何パラメータを用いて表現する特徴点表現部１１１と、特徴点の表現に基づいて、物体間で特徴点の類似度を算出する特徴点類似度算出部１１２と、算出された類似度に基づいて、照合を行う特徴点間領域を制限する物体照合部１０６ａとを有する。
【０１３４】
そのため、類似度の高い特徴点間の特徴点間領域に照合の対象を制限することができるので、照合精度の向上を図りつつ、計算量を低減することができる。
【０１３５】
また、本実施形態においては、特徴点類似度算出部１１２は、物体間で特徴点の類似度を算出する前に、特徴点の表現を再構成する。
【０１３６】
そのため、特徴点の表現に誤差が含まれていても、その誤差を低減した上で照合を行うことができるので、同一の物体のより多くの部分を、同一の物体を示すものとして抽出することができる。
【０１３７】
（第３の実施形態）
図１５は、本発明の第３の実施形態の画像照合システム１０ｂの構成を示すブロック図である。なお、図１５において、図１０と同様の構成については同じ符号を付し、説明を省略する。
【０１３８】
本実施形態の画像照合システム１０ｂは、第２の実施形態の画像照合システム１０ａと比較して、多重解像度輪郭生成部１２１を追加した点と、特徴点抽出部１０３を特徴点抽出部１０３ｂに変更した点とが異なる。
【０１３９】
多重解像度輪郭生成部１２１は、輪郭抽出部１０２が抽出した輪郭に対して、例えば、複数の解像度のガウシアンフィルタを用いた畳み込みを行うなどして、解像度の異なる複数の輪郭（多重解像度輪郭）を生成する。多重解像度輪郭生成部１２１は、多重解像度輪郭生成手段の一例である。
【０１４０】
図１６は、多重解像度輪郭生成部１２１が生成した多重解像度輪郭の一例を示す図である。図１６においては、下方向に行くほど、解像度が小さくなっている。
【０１４１】
なお、多重解像度輪郭の生成方法は、ガウシアンフィルタを用いた畳み込みを行う方法に限られるものではない。
【０１４２】
例えば、多重解像度輪郭生成部１２１は、ガウシアンフィルタ以外の、解像度の異なるフィルタを用いた畳み込みを行うことで、多重解像度輪郭を生成してもよい。また、多重解像度輪郭生成部１２１は、輪郭抽出部１０２が抽出した輪郭に対して、フーリエ変換を行って特定の周波数のみを抽出した上で、逆フーリエ変換を行うことで、多重解像度輪郭を生成してもよい。また、多重解像度輪郭生成部１２１は、フーリエ記述子を用いて、多重解像度輪郭を生成してもよい。
【０１４３】
特徴点抽出部１０３ｂは、多重解像度輪郭生成部１２１が生成した解像度の異なる各輪郭における特徴点を抽出する。特徴点抽出部１０３ｂは、特徴点抽出手段の一例である。
【０１４４】
次に、画像照合システム１０ｂの動作について、図１７に示すフローチャートを参照して説明する。なお、図１７において、図１４と同様の処理については同じ符号を付し、説明を省略する。
【０１４５】
輪郭抽出部１０２が輪郭を抽出すると、多重解像度輪郭生成部１２１は、その輪郭の解像度を変更した複数の輪郭である多重解像度輪郭を生成する（ステップＳ１２１）。
【０１４６】
次に、特徴点抽出部１０３ｂは、多重解像度生成部１２１が生成した解像度の異なる各輪郭における特徴点を抽出する。以下、解像度の異なる各輪郭における特徴点に基づいて、第２の実施形態と同様の処理が行われる。
【０１４７】
このように本実施形態の画像照合システム１０ｂは、抽出した物体の輪郭から解像度の異なる複数の輪郭を生成する多重解像度輪郭生成部１２１と、解像度の異なる各輪郭における特徴点を抽出する特徴点抽出部１０３ｂと、抽出した特徴点に基づいて画像の照合を行う物体照合部１０６ａとを有する。
【０１４８】
解像度の異なる各輪郭における特徴点を抽出し、抽出した特徴点に基づいて画像の照合を行うことで、物体の大局的な特徴と微細な特徴とを分離して表現することができるので、状況依存的なノイズの影響を低減することができ、照合精度を向上させることができる。
【０１４９】
本実施形態においては、第２の実施形態の画像照合システム１０ａに多重解像度輪郭生成部１２１を追加する例を用いて説明したが、これに限られるものではない。変形例として、第１の実施形態の画像照合システム１０に多重解像度輪郭生成部１２１を追加してもよい。
【０１５０】
本発明の画像照合システムにて行われる方法は、コンピュータに実行させるためのプログラムに適用してもよい。また、そのプログラムを記憶媒体に格納することも可能であり、ネットワークを介して外部に提供することも可能である。
【０１５１】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１５２】
この出願は、２０１３年１１月１１日に出願された日本出願２０１３−２３２７７８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【図１】
2015068417.tif 000011
【図２】
2015068417.tif 000012
【図３】
2015068417.tif 000013
【図４】
2015068417.tif 000014
【図５】
2015068417.tif 000015
【図６】
2015068417.tif 000016
【図７】
2015068417.tif 000017
【図８】
2015068417.tif 000018
【図９】
2015068417.tif 000019
【図１０】
2015068417.tif 000020
【図１１】
2015068417.tif 000021
【図１２】
2015068417.tif 000022
【図１３】
2015068417.tif 000023
【図１４】
2015068417.tif 000024
【図１５】
2015068417.tif 000025
【図１６】
2015068417.tif 000026
【図１７】
2015068417.tif 000027
【国際調査報告】
2015068417.tif 000028
2015068417.tif 000029
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