(57)【要約】【課題】特徴が与えられると該特徴の発生源となった画素を特定して表示する特徴抽出方法を提供することにより誤認識の原因解明が容易になり文字認識アルゴリズムの開発が加速される。【解決手段】  入力文字パターンの画素と該画素における特徴とを対応付けた特徴ベクトル場を予め作成しておき、特徴が与えられると特徴をキーにして特徴ベクトル場を逆引きし該特徴の発生源となった画素を特定して表示することにより特徴評価、あるいは、文字認識アルゴリズム開発の指針を得る。【選択図】    図1
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力文字パターンの各画素に特徴を形成し、該特徴を処理して作成した特徴量を成分とする特徴ベクトルを出力する特徴抽出方法において、
前記各画素における特徴抽出の中間処理過程をトレースして前記各画素と中間処理結果を対応付け、
特徴抽出の最終結果である特徴ベクトルを前記各画素に対応付けることにより特徴ベクトル場を形成して特徴メモリに格納しておき、
前記特徴の中で画面に表示すべき特徴を予め定められた方法で選択して特徴集合を作成し、
前記特徴集合を表示特徴メモリに格納しておき、
前記特徴ベクトル場を用いることにより前記特徴集合に対応する前記各画素を検出し、
検出された前記各画素を色を変えて画面表示すること、
を有することを特徴とする特徴抽出方法。
【請求項２】
前記予め定められた方法は、特徴評価で得られた特徴の評価値により特徴を選択する方法、識別過程の分析で得られた特徴の有効性の度合いにより特徴を選択する方法、特徴量の大きさにより特徴を選択する方法、特徴の性質が予め定められた条件を満たす特徴を選択する方法の少なくとも一つの場合を含むことを特徴とする請求項1記載の特徴抽出方法。
【請求項３】
入力文字パターンの各画素に特徴を形成し、該特徴を処理して作成した特徴量を成分とする特徴ベクトルを出力する特徴抽出装置において、
前記各画素における特徴抽出の中間処理過程をトレースして前記各画素と中間処理結果を対応付ける特徴抽出手段と、
特徴抽出の最終結果である特徴ベクトルを前記各画素に対応付けることにより特徴ベクトル場を形成して格納しておく特徴メモリ手段と、
前記特徴の中で画面に表示すべき特徴を予め定められた方法で選択して特徴集合を作成する表示特徴形成手段と、
前記特徴集合を格納する表示特徴メモリ手段と、
前記特徴ベクトル場を用いることにより前記特徴集合に対応する前記各画素を検出する特徴−画素データ変換手段と、
検出された前記各画素を色を変えて画面表示する特徴表示手段と、
を有することを特徴とする特徴抽出装置。
【請求項４】
前記予め定められた方法は、特徴評価で得られた特徴の評価値により特徴を選択する方法、識別過程の分析で得られた特徴の有効性の度合いにより特徴を選択する方法、特徴量の大きさにより特徴を選択する方法、特徴の性質が予め定められた条件を満たす特徴を選択する方法の少なくとも一つの場合を含むことを特徴とする請求項３記載の特徴抽出装置。
【請求項５】
請求項１に記載の特徴抽出方法における処理の段階をコンピュータに実行させるためのプログラムを該コンピュータが読み取り可能な媒体に格納したことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特徴抽出方法とその装置および特徴抽出プログラムを格納した記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の特徴抽出の方法としては、前処理の後に特徴抽出を行う方法がよく採られている（例えば非特許文献１参照）。入力された白黒２値の文字パターンは前処理部において、パターン中に存在する雑音の除去、文字パターンの位置や大きさの正規化が施される。特徴抽出部では文字パターンの本質を表わす特徴が抽出される。この特徴は、識別に効果があることが必須であり、そのため如何なる特徴を用いるかは文字パターンの種類によって予め定められている。
【０００３】
文字認識アルゴリズムを開発するには、文字パターンを観察することにより認識に有効であろうと思われる特徴を創案し、認識実験を行い誤認識の原因を解明し、特徴あるいは識別部を改良するといった、仮説−検証の繰り返しにより行われる（非特許文献２参照）。誤認識の原因解明においては変形した種々の文字において特徴が如何に抽出されるか、識別が如何に行われるかを詳細に追跡する必要が生じる。しかしながら、画素で表現された高次元の文字パターンから抽出された特徴は低次元となっており縮退が生じている。したがって、誤認識となった特徴が特定されても該特徴が抽出された文字パターンの部位は一般には特定できないことが問題となっている。即ち、特徴抽出を一種の写像と考えると、逆写像が容易に求められないということになる。
【０００４】
これを可能にする方法として遺伝的アルゴリズムを用いる方法がある（特許文献１参照）。これは、入力文字パターンの画像と該画像から特徴抽出して得られた特徴ベクトルを準備しておき、該特徴ベクトルを少し変形した特徴ベクトルに遺伝的アルゴリズムを適用することにより前記変形した特徴ベクトルに対応する入力文字パターンの画像を求めるものである。画素数を１２８×１２８とすると取り得る画像の種類数は２１２８×１２８となり、この中から対応する入力文字パターンの画像を求めるのは一般的には不可能に近いが、遺伝的アルゴリズムを用いることにより解くことができる。しかし、この方法では乱数で２パターンの縦方向又は横方向の切断位置を決定し、切断した２パターンを切断面で合成して新たな１パターンとする２次元交叉を採っているため切断面で不連続になり、該操作を繰り返して得られる文字パターンは雑音が重畳したようなパターンとなる欠点がある。
【０００５】
【特許文献１】「文字認識装置の評価方法及び装置」特開平８−１９４７８１、１９９６年７月３０日．
【非特許文献１】「パターン認識」電子情報通信学会、１９８８．
【非特許文献２】「位相構造化法による手書き数字認識」、手書き文字認識技術の過去・現在・未来  シンポジウム論文集，ｐｐ．２３−３０，１９９３年４月２日．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は上記に鑑みてなされたものであり、入力文字パターンの各画素が特徴抽出の各過程で如何に変換されたか、また、各画素に対し最終的に如何なる特徴が抽出されたかの結果を特徴メモリに記憶しておき、分析すべき特徴が与えられると前記特徴メモリを用いて特徴抽出結果から前記特徴を発生するに至った入力文字パターンの画素を特定する特徴抽出方法とその装置及びそのプログラムを格納した記憶媒体を提供するところにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は上記目的を達成するため、入力文字パターンの各画素に特徴を形成し、該特徴を処理して作成した特徴量を成分とする特徴ベクトルを出力する特徴抽出方法において、
前記各画素における特徴抽出の中間処理過程をトレースして前記各画素と中間処理結果を対応付け、
特徴抽出の最終結果である特徴ベクトルを前記各画素に対応付けることにより特徴ベクトル場を形成して特徴メモリに格納しておき、
前記特徴の中で画面に表示すべき特徴を予め定められた方法で選択して特徴集合を作成し、
前記特徴集合を表示特徴メモリに格納しておき、
前記特徴ベクトル場を用いることにより前記特徴集合に対応する前記各画素を検出し、
検出された前記各画素を色を変えて画面表示すること、
を最も主要な特徴とする。
【０００８】
また、前記予め定められた方法は、特徴評価で得られた特徴の評価値により特徴を選択する方法、識別過程の分析で得られた特徴の有効性の度合いにより特徴を選択する方法、特徴量の大きさにより特徴を選択する方法、特徴の性質が予め定められた条件を満たす特徴を選択する方法の少なくとも一つの場合を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は次のような効果を奏する。請求項１、請求項３に記載されている発明は、入力文字パターンの各画素に特徴を形成し、該特徴を処理して作成した特徴量を成分とする特徴ベクトルを出力する特徴抽出方法であって、特徴抽出の最終結果である特徴ベクトルを前記各画素に対応付けることにより特徴ベクトル場を形成して特徴メモリに格納しておき、前記特徴集合を表示特徴メモリに格納しておき、前記特徴ベクトル場における特徴ベクトルと前記各画素との対応付け関係を逆に用いて前記特徴集合に対応する前記各画素を検出し、検出された前記各画素を色を変えて画面表示することができるので、誤認識の原因解明が容易になり文字認識アルゴリズムの開発期間を短縮できる長所がある。
【００１０】
請求項２、請求項４に記載されている発明は、請求項１、請求項３に記載されている発明において前記予め定められた方法として、特徴評価で得られた特徴の評価値により特徴を選択する方法、識別過程の分析で得られた特徴の有効性の度合いにより特徴を選択する方法、特徴量の大きさにより特徴を選択する方法、特徴の性質が予め定められた条件を満たす特徴を選択する方法の少なくとも一つを満足するものであり、種々の観点からの特徴の分析が可能になるという長所がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１２】
図1は本発明の一実施例を示す特徴抽出装置のブロック構成図であり、実線は各部間のデータの流れを示し、破線は制御部９の制御信号の流れを示す。
【００１３】
同図の特徴抽出装置は、入力パターンメモリ部１、前処理部２、特徴抽出部３、特徴メモリ部４、表示特徴形成部５、表示特徴メモリ部６、特徴−画素データ変換部７、特徴表示部８、制御部９から成る。
【００１４】
入力パターンメモリ部１は観測装置より計算機内に取り込まれた入力文字パターンを記憶するバッファであり、前処理部２は正規化・雑音除去等を行い、特徴抽出部３は認識に使用するための特徴を入力文字パターンから抽出し、各画素に特徴が対応付けられた特徴ベクトル場を作成し特徴メモリ部４に格納する。表示特徴形成部５は表示すべき特徴の条件を満たす特徴を所定の計算により選出し、表示特徴メモリ部６に格納する。特徴−画素データ変換部７は表示特徴メモリ部６から送出された表示すべき特徴を受け取り特徴メモリ部４の情報を用いて、該特徴に対応する入力文字パターンの画素を検出する。特徴表示部８は特徴−画素データ変換部７で得られた画素の色を変えて入力文字パターンを画面に表示する。
【００１５】
特徴抽出部３の動作を図２を用いて説明する。図２は本発明の一実施例を示す特徴抽出部３の機能ブロック図であって、第１処理回路３１−１、第２処理回路３１−２、…、第Ｍ処理回路３１−Ｍ、および、前記各処理回路に対応する第１処理結果メモリ３２−１、第２処理結果メモリ３２−２、…、第Ｍ処理結果メモリ３２−Ｍから構成されている。
【００１６】
第1処理回路３１−１は入力文字パターンに対し特徴抽出の第1ステップの処理を行い、前記処理結果を入力文字パターンの各画素に対応付けて第1処理結果メモリ３２−１に格納する。第２処理回路３１−２は第1処理回路３１−１の結果に対し特徴抽出の第２ステップの処理を行い、前記処理結果を入力文字パターンの各画素に対応付けて第２処理結果メモリ３２−２に格納する。以下、同様に第３ステップ、第４ステップ、…、と処理が進み、第Ｍ処理回路３１−Ｍで特徴抽出処理が完了し、第Ｍステップにおける処理結果を入力文字パターンの各画素に対応付けて第Ｍ処理結果メモリ３２−Ｍに格納する。得られた特徴は該特徴を入力文字パターンの各画素に対応付けて特徴メモリ部４に送出され格納される。
【００１７】
特徴メモリ部４のデータ形式を図３に示す。図３は本発明の一実施例を示すものであって、Ｎ1画素×Ｎ２画素の入力文字パターン上の点Ｐ（ｘ，ｙ）にＮ次元の特徴ベクトルＦが付与されている。この形式は入力文字パターン上の全ての画素について採られる。即ち、特徴メモリ部４に格納されるデータは大きさがＮ1×Ｎ２×Ｎの３次元の配列で表現される。
【００１８】
表示特徴形成部５は可視化して表示することが要求される１個あるいは複数の特徴を決定する。可視化が必要な特徴としては、誤識別の原因となった特徴、類似文字を識別するために必要な特徴など、図示しない別のシステムで選択された特徴であってもよいし、特徴量が予め定められた閾値以上の大きさを持つ特徴、特定の方向性を示す特徴など、特徴の性質が予め定められた条件を満足するものであってもよい。条件としては次のようなものがある。
（１）特徴の有無
ｑｎ≠０であれば点Ｐ（ｘ，ｙ）には特徴が存在し、ｑｎ＝０であれば点Ｐ（ｘ，ｙ）には特徴が存在しない。存在する特徴のみ表示するものとする。
（２）指定された質的性質を満足する特徴
特徴が有する質的性質の情報には、濃淡情報、位置情報、方向情報等、種々ある。これらの中で指定された情報に対応する特徴のみ表示するものとする。
（３）指定された量的性質を満足する特徴
特徴量が予め定められた閾値以下、閾値以上、帯域内等、指定された量的性質を満足する特徴のみ表示するものとする。
【００１９】
表示特徴形成部５で決定された特徴の番号は表示特徴メモリ部６に格納される。表示特徴メモリ部６のデータ形式を図４に示す。図４は本発明の一実施例を示すものであって、Ｎビットから成るデータの番地は特徴番号に対応している。ｎ番地のデータの内容は特徴ｆｎが表示すべき特徴か否かを表わしており、表示対象である場合は“１”、表示対象でない場合は“０”となっている。図４のデータ形式により、Ｎ次元特徴において表示すべき特徴の全てが表現される。
【００２０】
特徴−画素データ変換部７は本発明で主要な要素を成すものであって、図５を用いてその動作の詳細な説明を行う。図５は本発明の一実施例を示す特徴−画素データ変換部７の機能ブロック図であって、特徴メモリ読込回路７１、特徴番号読込回路７２、表示対象画素抽出回路７３から成る。特徴メモリ読込回路７１は入力文字パターンの各画素に特徴ベクトルＦを対応付けた特徴ベクトル場Ｖを特徴メモリ部４から読み込む。特徴番号読込回路７２は表示特徴メモリ部６から送出された図４のデータ形式から表示すべき特徴の番号を抽出し特徴集合Ｓ＝｛ｆｎ｝を作成する。表示対象画素抽出回路７３は特徴集合Ｓから特徴ｆｎを読み出し、特徴ベクトル場Ｖにおいてｆｎに対応する点Ｐ（ｘ，ｙ）を逆引きすることにより表示すべき特徴を得る。
【００２１】
特徴表示部８では特徴−画素データ変換部7から得られた画素の集合について、該画素の色を変えて画面に表示する。また、このとき表示される画面数は１画面であっても良いし、複数画面であっても良い。
【００２２】
以上述べた図１の各処理の制御は制御部９からの信号によって行われる。
【００２３】
本発明に係る特徴抽出方法の一実施例である図１の動作を図６のフローチャートを用いて説明する。特徴抽出部３は入力文字パターンに対し予め決められた処理手順に従いＭ段のステップにおいて特徴抽出の中間処理結果に画素を対応付けながら特徴抽出を行い（ステップ２１）、入力文字パターンの各画素に抽出された特徴を埋め込んだ特徴ベクトル場Ｖを作成し特徴メモリ部４に格納する（ステップ２２）。表示特徴形成部５は予め定められた方法で表示すべき特徴を選択し（ステップ２３）、表示すべき特徴の番号の集合Ｓを作成し表示特徴メモリ部６に格納する（ステップ２４）。特徴−画素データ変換部７は特徴の番号の集合Ｓと特徴ベクトル場Ｖを読み込み、Ｓに登録された特徴番号をキーにして該特徴番号に対応する画素をＶから逆引きして特定し（ステップ２５）、特徴表示部８は得られた表示対象となる画素を色を変えて表示する（ステップ２６）。
【００２４】
図７は本発明の一実施例を示す図であって、図１に示す特徴抽出装置において拡張外郭方向寄与度特徴が用いられた場合を表している。拡張外郭方向寄与度特徴（「拡張外郭方向寄与度法による手書き漢字認識」１９９５電子情報通信学会総合大会、Ｄ−５５６参照）は外郭方向寄与度特徴（「拡張外郭方向寄与度特徴による手書き漢字の識別」 電子情報通信学会論文誌Ｄ、Ｊ６６−Ｄ，ｎｏ．１０，ｐｐ．１１８５−１１９２，１９８３参照）を高度化したものである。外郭方向寄与度特徴は、文字線の方向、および、接続関係を定量化した方向寄与度を基本特徴とし、これを文字パターンの外郭形状に投影して抽出した特徴であり、文字線の複雑さや相対位置関係の情報をも有している。拡張外郭方向寄与度特徴は外郭方向寄与度特徴で採られていた走査方向の数を４方向から８方向に増やしたものであり、これによりエラー率を低減させている。
【００２５】
特徴抽出部３と特徴メモリ部４の構成および作用について図２、図３、図４、図５、図７を参照して説明する。
【００２６】
図２に示す特徴抽出部３の第1処理回路３１−１は図７において文字パターンの輪郭線上の黒点Ｐを基点として０°, １８０°, ４５°, ２２５°, ９０°, ２７０°,１３５°, ３１５°の８方向に走査し、最初の白点に衝突するまでの黒点の連続長ｌh(ｈ＝１，２，…，Ｈ；Ｈ＝８)を計数することを全ての輪郭点について行い、得られた黒点の連続長を輪郭点に対応付けて第1処理結果メモリ３２−１に格納する。
【００２７】
特徴抽出部３の第２処理回路３１−２は点Ｐにおける文字線の８方向の方向寄与度成分ｄｈを
【００２８】
【数１】
2008003730.tif 000003
【００２９】
で求め、得られた８方向の方向寄与度成分を輪郭点に対応付けて第２処理結果メモリ３２−２に格納する。
【００３０】
特徴抽出部３の第３処理回路３１−３（図示せず）は文字パターンを方向ｉ(ｉ＝１，２，…，Ｉ；Ｉ＝８)から走査し、ｊ回目に衝突した外郭深度ｊ(ｊ＝１，２，…，J；J＝３)の輪郭点の有するｄｈの値を方向ｉと直交する軸に投影する。この軸をＫ分割してできる第ｋ区間(ｋ＝１，２，…，Ｋ；Ｋ＝８)におけるｄｈの平均値ｑｉｊｋｈを成分として外郭方向寄与度特徴ベクトルＦを得、輪郭点に対応付けて第３処理結果メモリ３２−３（図示せず）に格納する。この場合はＭ＝３であるから、第３処理回路３１−３（図示せず）の処理で以って特徴抽出部３の処理は終了する。
【００３１】
特徴ベクトルＦの次元数はＩ×Ｊ×Ｋ×Ｈであるから図７で示された各パラメータに値を代入すると８×３×８×８=１５３６次元となる。図７は走査方向ｉ＝５、外郭深度ｊ＝１における各方向寄与度成分の区間毎の値を棒グラフで示したものであり、これにより特徴抽出の様子が把握できる。図でｋ＝７では文字線は１３５°, ３１５°方向で強いが他の方向では弱いことを示している。
【００３２】
特徴抽出部３での処理が終了すると、特徴メモリ部４には第３処理結果メモリ３２−３（図示せず）の内容が書き込まれ、特徴ベクトル場が作成される。この場合、図３に示す文字パターンの輪郭点上には次元数Ｎ＝１５３６の外郭方向寄与度特徴ベクトルＦが形成されるが、その他の点については形成されない。
【００３３】
表示特徴形成部５は可視化して表示すべき特徴を全ての特徴の中から選択する。外郭方向寄与度特徴の場合、識別に関連するものとしては、誤識別の原因となった特徴、類似文字を識別するために必要な特徴など、図示しない別のシステムで選択された特徴が挙げられる。
また、外郭方向寄与度特徴は走査方向、外郭深度、分割区間、方向寄与度の４要素から成り立っているから、表示すべき特徴の条件として次のようなものが挙げられる。
（１）特徴の有無
方向寄与度は文字線の伸びている方向の情報も有している。例えば、黒点から０°の方向に文字線が伸びているという特徴の有無を知るためには該特徴の特徴量ｑｎを観察すれば良く、ｑｎ≠０であれば該特徴は存在し、ｑｎ＝０であれば存在しないこととなる。存在する特徴を表示すべき特徴とする。
（２）指定された質的性質を満足する特徴
特定の走査方向、あるいは、外郭深度を指定し、該当する特徴を表示すべき特徴とする。
（３）指定された量的性質を満足する特徴
方向寄与度の大きさが予め定められた閾値以下、閾値以上、帯域内等、指定された量的性質を満足する特徴のみ表示する。
【００３４】
表示特徴形成部５で決定された特徴の番号は、図４のデータ形式で表示特徴メモリ部６に格納される。
【００３５】
特徴−画素データ変換部７の特徴メモリ読込回路７１は特徴メモリ部４から送出されて来た入力文字パターンの各画素に外郭方向寄与度特徴ベクトルＦが対応付けられている特徴ベクトル場Ｖを読み込む。特徴番号読込回路７２は表示特徴メモリ部６から送出されて来た図４のデータ形式から可視化すべき特徴の番号を抽出し特徴集合Ｓ＝｛ｆｎ｝を作成する。表示対象画素抽出回路７３は特徴集合Ｓから特徴ｆｎを読み出し、特徴ベクトル場Ｖにおいてｆｎに対応する点Ｐ（ｘ，ｙ）を逆引きすることにより表示すべき特徴を得る。
【００３６】
特徴表示部８では特徴−画素データ変換部７から得られた画素の集合について、該画素の色を変えて画面に表示する。その結果、次のような画面表示が可能となる。
（１）基本機能
指定した特徴集合Ｓに対応する画素に色を付けて表示する。
（２）要素別表示機能
文字パターンにおいて、走査方向別、深度別、文字線方向別、特徴量の大きさ別など、各要素毎に対応する画素に色を付けて表示する。
（３）表示画面数選択機能
ディスプレイ中に２画面表示（２パターン対の表示）、あるいは、８画面表示（走査方向別、文字線方向別）が選択可能となる。
【００３７】
上述したように、本実施形態では特徴抽出部３で得られた特徴と入力文字パターンの画素とを関連付けた特徴ベクトル場を特徴メモリ部４に作成しておき、表示すべき特徴の番号が得られた際には特徴ベクトル場を用いて特徴番号から画素を特定し、特徴表示部８に出力するので、特徴抽出の評価ができることのみならず、文字認識アルゴリズムの新規開発あるいは改良に関し指針を与えることができる。
【００３８】
本実施形態は特徴抽出部３がＭ段のステップを採る例について説明したが、複数段数でなく1段であってもよい。1段の場合は図２において処理回路３１−１と処理結果メモリ３２−１のみが存在することとなる。
【００３９】
また、本発明の図１に示す各構成要素をプログラムとして構築し、ディスク装置や、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納しておき、特徴抽出を行うときに前記プログラムを前記可搬記憶媒体が接続可能なコンピュータあるいは特徴抽出装置にインストールすることにより、容易に本発明を実現することが可能である。
【００４０】
以上、本発明を実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の特徴抽出装置の一実施例のブロック図である。
【図２】図1に示す特徴抽出装置に使用されている特徴抽出部３のブロック図である。
【図３】図１の特徴メモリ部４の一実施例を示す図である。
【図４】図１に示す特徴抽出装置に使用されている表示特徴メモリ部６の一実施例を示す図である。
【図５】図１に示す特徴−画素データ変換部７のブロック図である。
【図６】本発明の特徴抽出装置の一実施例を示すフローチャートである。
【図７】図１に示す特徴抽出装置に使用されている特徴抽出部３の一実施例を示す図である。
【符号の説明】
【００４２】
１  入力パターンメモリ部
２  前処理部
３  特徴抽出部
４  特徴メモリ部
５  表示特徴形成部
６  表示特徴メモリ部
７  特徴−画素データ変換部
８  特徴表示部部
９  制御部
３１−１  第1処理回路
３１−２  第２処理回路
３１−Ｍ  第Ｍ処理回路
３２−１  第1処理結果メモリ
３２−２  第２処理結果メモリ
３３−Ｍ  第Ｍ処理結果メモリ
７１  特徴メモリ読込回路
７２  特徴番号読込回路
７３  表示対象画素抽出回路
【図１】
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【図２】
2008003730.tif 000005
【図３】
2008003730.tif 000006
【図４】
2008003730.tif 000007
【図５】
2008003730.tif 000008
【図６】
2008003730.tif 000009
【図７】
2008003730.tif 000010