(57)【要約】【課題】ユーザによる強度分布などのデータ解析負荷を削減し、観測データの性質に即した位置ずれに影響されない識別を実現した観測目標の類識別装置を得る。【解決手段】観測データＤ０、３Ｄ形状データＤ１３、圧縮パラメータＰ１６、学習パラメータＰ１７および位置正規化パラメータＰ１８を入力情報として種類判別結果Ｄ４を出力するために、学習用画像データＤ１を生成する学習用画像生成器１と、圧縮画像データＤ２を生成する画素指定データ圧縮器２と、学習用位置正規化データＤ５ａおよび判別対象位置正規化データＤ５ｂを生成する位置正規化器５と、種類学習結果Ｄ３を生成する種類学習器３と、種類判別結果Ｄ４を出力する種類判別器とを設けた。【選択図】        図１
2004184370.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
種類が不明の３次元の目標をレーダで観測した画像からなる観測データと、前記目標の種類の候補となる候補目標の学習用画像データを生成するための３次元の形状を表す３Ｄ形状データと、前記観測データを学習するための学習パラメータと、前記観測データおよび前記学習用画像データを圧縮するためのデータ圧縮基準となる画素を示す圧縮パラメータと、前記観測データの位置を正規化するための画素の順位を表す位置正規化パラメータとを入力情報として、前記観測データの種類判別結果を出力する観測目標の類識別装置であって、前記観測データおよび前記３Ｄ形状データを入力情報として、前記目標の種類の学習に用いられる前記学習用画像データを生成する学習用画像生成器と、
前記観測データ、前記圧縮パラメータおよび前記学習用画像データを入力情報として、前記圧縮パラメータに基づいて前記観測データおよび前記学習用画像データを圧縮して圧縮画像データを生成する画素指定データ圧縮器と、
前記位置正規化パラメータおよび前記圧縮画像データを入力情報として、前記位置正規化パラメータに基づいて前記圧縮画像データを構成する全画素の位置を移動して、前記全画素の移動結果である学習用位置正規化データおよび判別対象位置正規化データを生成する位置正規化器と、
前記学習パラメータおよび前記学習用位置正規化データを入力情報として、前記学習用位置正規化データに基づく種類学習を行い、種類学習結果を生成する種類学習器と、
前記判別対象位置正規化データおよび前記種類学習結果を入力情報として、前記種類学習結果に基づいて前記判別対象位置正規化データの種類判別を行い、前記種類判別結果を出力する種類判別器とを備え、
前記学習用画像生成器は、前記観測データに基づいて前記目標の進行方向および回転に関する運動パラメータ値を決定するとともに、前記候補目標の３Ｄ形状データおよび前記運動パラメータ値に基づいて前記学習用画像データを生成することを特徴とする観測目標の類識別装置。
【請求項２】
前記位置正規化器は、順位指定位置平均算出器および位置移動器を含み、
前記順位指定位置平均算出器は、前記位置正規化パラメータに含まれる位置正規化画素順位と前記圧縮画像データとを入力情報として、前記位置正規化画素順位に基づく前記圧縮画像データの各縦横位置の平均値に基づいて位置平均を算出し、
前記位置移動器は、前記位置平均および前記圧縮画像データを入力情報として、前記位置平均が前記圧縮画像データの各中心位置となるように、前記圧縮画像データを構成する全画素の位置を移動して、前記学習用位置正規化データおよび前記判別対象位置正規化データを出力することを特徴とする請求項１に記載の観測目標の類識別装置。
【請求項３】
前記画素指定データ圧縮器と前記位置正規化器との間に挿入された位置正規化画素順位決定器を備え、
前記位置正規化画素順位決定器は、前記位置正規化パラメータに含まれる位置正規化率と前記圧縮画像データとを入力情報として位置正規化画素順位を決定し、
前記位置正規化器は、前記圧縮画像データおよび前記位置正規化画素順位を入力情報として、前記学習用位置正規化データおよび前記判別対象位置正規化データを生成することを特徴とする請求項１に記載の観測目標の類識別装置。
【請求項４】
前記画素指定データ圧縮器と前記位置正規化器との間に挿入された位置正規化画素順位変更器を備え、
前記位置正規化画素順位変更器は、前記位置正規化パラメータに含まれる位置正規化画素順位と前記圧縮画像データとを入力情報として、前記位置正規化画素順位を変更するためのパラメータとなる位置正規化変更率を決定するとともに、前記位置正規化変更率に基づいて前記位置正規化画素順位を変更して位置正規化画素順位変更値を生成し、
前記位置正規化器は、前記圧縮画像データおよび前記位置正規化画素順位変更値を入力情報として、前記学習用位置正規化データおよび前記判別対象位置正規化データを生成することを特徴とする請求項１に記載の観測目標の類識別装置。
【請求項５】
前記画素指定データ圧縮器と前記位置正規化器との間に挿入された位置正規化画素順位決定器を備え、
前記位置正規化画素順位決定器は、前記圧縮画像データと、前記圧縮パラメータに含まれるデータ圧縮後の画素数を表す圧縮基準画素数と、前記位置正規化パラメータに含まれる圧縮率依存位置正規化率とを入力情報として、位置正規化画素順位を決定し、
前記位置正規化器は、前記圧縮画像データおよび前記位置正規化画素順位を入力情報として、前記学習用位置正規化データおよび前記判別対象位置正規化データを生成することを特徴とする請求項１に記載の観測目標の類識別装置。
【請求項６】
前記位置正規化器は、位置平均算出画素選択器、順位指定位置平均算出器および位置移動器を含み、
前記位置平均算出画素選択器は、前記位置正規化パラメータに含まれる位置正規化画素順位および位置平均算出画素数と前記圧縮画像データとを入力情報として、前記位置正規化画素順位で示される画素の中から前記位置平均算出画素数の画素を選択して、後記位置平均の算出に用いる位置平均算出画素として生成し、前記順位指定位置平均算出器は、前記圧縮画像データおよび前記位置平均算出画素を入力情報として、前記圧縮画像データの各縦横位置の平均値に基づいて前記位置平均を算出し、
前記位置移動器は、前記位置平均および前記圧縮画像データを入力情報として、前記位置平均が前記圧縮画像データの各中心位置となるように、前記圧縮画像データを構成する全画素の位置を移動して、前記学習用位置正規化データおよび前記判別対象位置正規化データを出力することを特徴とする請求項１に記載の観測目標の類識別装置。
【請求項７】
前記位置平均算出画素選択器は、前記圧縮画像データおよび前記位置正規化画素順位を入力情報として、前記位置正規化画素順位が示す画素により形成される凸包の頂点に位置する画素を、前記位置平均算出画素として生成することを特徴とする請求項６に記載の観測目標の類識別装置。
【請求項８】
前記位置正規化器は、位置基準決定器および位置移動器を含み、
前記位置基準決定器は、前記位置正規化パラメータに含まれる位置正規化画素順位と前記圧縮画像データとを入力情報として、前記圧縮画像データの全画素を二次元平面上の点とみなした場合に、前記位置正規化画素順位で定義される画素の各座標の最小値／最大値の組み合わせから、位置正規化の基準算出に用いられる位置正規化基準算出点を定義し、前記位置正規化基準算出点を結んだ線分の交点を、位置正規化のための基準位置を表す位置正規化基準として出力し、
前記位置移動器は、前記圧縮画像データおよび前記位置正規化基準を入力情報として、前記位置正規化基準が前記圧縮画像データの各中心位置となるように、前記圧縮画像データを構成する全画素の位置を移動して、前記学習用位置正規化データおよび前記判別対象位置正規化データを出力することを特徴とする請求項１に記載の観測目標の類識別装置。
【請求項９】
前記位置正規化器は、画素指定位置平均算出器および位置移動器を含み、
前記画素指定位置平均算出器は、前記位置正規化パラメータに含まれる複数の画素位置を表す位置正規化画素番号と前記圧縮画像データとを入力情報として、前記圧縮画像データに対し、前記位置正規化画素番号から位置平均を算出し、
前記位置移動器は、前記位置平均および前記圧縮画像データを入力情報として、前記位置平均が前記圧縮画像データの各中心位置となるように、前記圧縮画像データを構成する全画素の位置を移動して、前記学習用位置正規化データおよび前記判別対象位置正規化データを出力することを特徴とする請求項１に記載の観測目標の類識別装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、レーダで観測した画像データに基づいて、３次元の目標の種類を決定する類識別問題を解決対象とした装置に関し、さらに詳しくは、３次元の目標の種類を解として求めることのできる観測目標の類識別装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、船舶や航空機などの観測目標の類識別装置としては、レーダで観測した画像データから、３次元の目標の類識別を行うものがある（たとえば、特許文献１参照）。
上記従装置においては、まず、追尾情報を含む観測データから各候補目標の進行方向／姿勢／回転運動などのパラメータである姿勢／運動パラメータ値を推定し、候補目標の３Ｄ形状データおよび姿勢／運動パラメータ値から辞書画像データを生成し、続いて、強度パラメータ、辞書画像データおよび観測データを入力情報として、観測データおよび辞書画像データに対してデータ圧縮を行い、圧縮画像データ間の目標位置のずれを補正して位置合わせデータを出力し、最後に、辞書画像データの位置合わせデータと観測データの位置合わせデータとの相関を算出して、相関が最大となる画像を検出するようになっている。
【０００３】
上記従来装置によれば、各画像データに対して、特徴的な１点を位置合わせパラメータとしてユーザが指定し、これらの点を各々の画像の中心位置に移動して一致させている。この場合、ユーザは、個々の画像データの強度分布状況に基づいて、中心位置となる位置合わせパラメータを指定しなければならず、一度に多くのデータを対象とする場合には、人手による指定は困難である。
【０００４】
【特許文献１】
特開平６−１７４８３８号公報（図１）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従来の観測目標の類識別装置は以上のように、位置合わせの際に、ユーザは個々の画像データの強度分布状況に基づいて、中心位置となる位置合わせパラメータを指定しなければならず、一度に多くのデータを対象とする場合、人手による指定が困難になるという問題点があった。
【０００６】
この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、レーダ観測画像データを対象に、ユーザによる強度分布などのデータ解析の負荷を削減しつつ、レーダ観測画像データの性質に即した位置ずれに強い識別を実現した観測目標の類識別装置を得ることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る観測目標の類識別装置は、種類が不明の３次元の目標をレーダで観測した画像からなる観測データと、目標の種類の候補となる候補目標の学習用画像データを生成するための３次元の形状を表す３Ｄ形状データと、観測データを学習するための学習パラメータと、観測データおよび学習用画像データを圧縮するためのデータ圧縮基準となる画素を示す圧縮パラメータと、観測データの位置を正規化するための画素の順位を表す位置正規化パラメータとを入力情報として、観測データの種類判別結果を出力する観測目標の類識別装置であって、観測データおよび３Ｄ形状データを入力情報として、目標の種類の学習に用いられる学習用画像データを生成する学習用画像生成器と、観測データ、圧縮パラメータおよび学習用画像データを入力情報として、圧縮パラメータに基づいて観測データおよび学習用画像データを圧縮して圧縮画像データを生成する画素指定データ圧縮器と、位置正規化パラメータおよび圧縮画像データを入力情報として、位置正規化パラメータに基づいて圧縮画像データを構成する全画素の位置を移動して、全画素の移動結果である学習用位置正規化データおよび判別対象位置正規化データを生成する位置正規化器と、学習パラメータおよび学習用位置正規化データを入力情報として、学習用位置正規化データに基づく種類学習を行い、種類学習結果を生成する種類学習器と、判別対象位置正規化データおよび種類学習結果を入力情報として、種類学習結果に基づいて判別対象位置正規化データの種類判別を行い、種類判別結果を出力する種類判別器とを備え、学習用画像生成器は、観測データに基づいて目標の進行方向および回転に関する運動パラメータ値を決定するとともに、候補目標の３Ｄ形状データおよび運動パラメータ値に基づいて学習用画像データを生成するものである。
【０００８】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、図面を参照しながら、この発明の実施の形態１について詳細に説明する。
図１はこの発明の実施の形態１を示すブロック構成図である。
図１において、類識別装置１２は、観測された３次元目標の種類を識別するために、学習用画像データＤ１を生成する学習用画像生成器１と、圧縮画像データＤ２を生成する画素指定データ圧縮器２と、種類学習結果Ｄ３を生成する種類学習器３と、種類判別結果Ｄ４を生成する種類判別器４と、画素指定データ圧縮器２と種類学習器３との間に挿入された位置正規化器５とを備えている。
類識別装置１２には、３Ｄ形状データファイル１３、観測データファイル１４、種類判別結果ファイル１５、圧縮パラメータファイル１６、学習パラメータファイル１７および位置正規化パラメータファイル１８が接続されている。
【０００９】
３Ｄ形状データファイル１３は、３次元の形状を表す３Ｄ形状データＤ１３を出力する。３Ｄ形状データＤ１３は、後述するように、学習用画像生成器１において、目標の種類の候補となる候補目標の学習用画像データＤ１を生成するために用いられる。
観測データファイル１４は、種類が不明の３次元の目標をレーダで観測した画像（追尾情報を含む）からなる観測データＤ０を出力する。
種類判別結果ファイル１５は、類識別装置１２から最終的に出力される種類判別結果Ｄ４を格納する。
【００１０】
圧縮パラメータファイル１６は、観測データＤ０および学習用画像データＤ１を圧縮するためのデータ圧縮基準となる画素を示す圧縮パラメータＰ１６を出力する。
学習パラメータファイル１７は、観測データＤ０を学習するための学習パラメータＰ１７を出力する。
位置正規化パラメータファイル１８は、観測データＤ０の位置を正規化するための画素の順位を表す位置正規化パラメータＰ１８を出力する。
【００１１】
類識別装置１２は、各ファイル１３、１４、１６〜１８からの観測データＤ０、３Ｄ形状データＤ１３、圧縮パラメータＰ１６、学習パラメータＰ１７および位置正規化パラメータＰ１８を入力情報として、観測データＤ０の種類判別結果Ｄ４を生成し、種類判別結果Ｄ４を種類判別結果ファイル１５に入力する。
類識別装置１２内において、学習用画像生成器１は、観測データＤ０および３Ｄ形状データＤ１３を入力情報として、判別対象となる目標の種類の学習に用いられる学習用画像データＤ１を生成する。
画素指定データ圧縮器２は、観測データＤ０、圧縮パラメータＰ１６および学習用画像データＤ１を入力情報として、圧縮パラメータＰ１６に基づいて観測データＤ０および学習用画像データＤ１を圧縮し、圧縮画像データＤ２を生成する。
【００１２】
位置正規化器５は、位置正規化パラメータＰ１８および圧縮画像データＤ２を入力情報として、位置正規化パラメータＰ１８に基づいて圧縮画像データＤ２を構成する全画素の位置を移動して、全画素の移動結果である学習用位置正規化データＤ５ａおよび判別対象位置正規化データＤ５ｂを生成する。
種類学習器３は、学習パラメータＰ１７および学習用位置正規化データＤ５ａを入力情報として、学習用位置正規化データＤ５ａに基づく種類学習を行い、種類学習結果Ｄ３を生成する。
種類判別器４は、判別対象位置正規化データＤ５ｂおよび種類学習結果Ｄ３を入力情報として、種類学習結果Ｄ３に基づいて判別対象位置正規化データＤ５ｂの種類判別を行い、種類判別結果Ｄ４を出力する。
【００１３】
なお、類識別装置１２内の学習用画像生成器１は、具体的には、観測データＤ０に基づいて目標の進行方向および回転に関する運動パラメータ値を決定するとともに、候補目標の３Ｄ形状データＤ１３および運動パラメータ値に基づいて学習用画像データＤ１を生成する。
【００１４】
次に、図２および図３を参照しながら、図１に示したこの発明の実施の形態１による類識別動作について説明する。
図２は位置正規化器５による位置正規化処理を示す説明図である。
図２において、左側の図は正規化処理前の画像状態を示し、中央の図は、基準位置Ｌを算出後に、基準位置Ｌが画像の中心位置となるよう正規化処理した画像状態（位置正規化画像１）を示し、右側の図は、同様に正規化処理された同一種類の目標の別の画像（位置正規化画像２）を示している。
図３は種類学習器３および種類判別器４による学習処理および判別処理を示す説明図であり、横軸は属性１、縦軸は属性２に対応している。
【００１５】
まず、図１において、類識別装置１２内の学習用画像生成器１は、観測データファイル１４からの観測データＤ０（目標の追尾情報を含む）を第１の入力情報とし、３Ｄ形状データファイル１３からの候補目標の３Ｄ形状データＤ１３を第２の入力情報として、学習用画像データＤ１を生成する。
このとき、学習用画像データＤ１の生成に必要なパラメータとしては、各候補目標の進行方向／回転運動などのパラメータである運動パラメータ値と、候補目標の姿勢に関するパラメータである姿勢パラメータ値とがある。
このうち、運動パラメータ値は、観測データＤ０から推定演算などにより決定される。
【００１６】
また、姿勢パラメータ値は、学習用画像データＤ１を生成するために与えられた姿勢パラメータ生成基準に基づいて、複数のパラメータ値として生成される。具体例として、角度のパラメータθ［°］の場合、姿勢パラメータ生成基準として、パラメータ間隔が「３０」として与えられたとすると、３０度間隔のパラメータ値となり、θ＝０，３０，６０，９０，１２０，１５０，１８０が生成される。
【００１７】
こうして決定された運動パラメータ値および姿勢パラメータ値に基づいて、学習用画像生成器１は、それぞれの候補目標の３Ｄ形状データＤ１３および運動パラメータ値から学習用画像データＤ１を生成する。
なお、学習に必要なパラメータのうち、択一的に推定または決定されるものと、複数の値として生成されるものとの区別は、予想される推定精度や候補目標の性質または観測条件などに応じて、ユーザが決定してもよい。
【００１８】
続いて、画素指定データ圧縮器２は、圧縮パラメータファイル１６からの圧縮パラメータＰ１６を第１の入力情報とし、学習用画像生成器１からの学習用画像データＤ１を第２の入力情報とし、観測データファイル１４からの観測データＤ０を第３の入力情報として、各圧縮画像データＤ２ａ、Ｄ２ｂを生成する。
具体的には、観測データＤ０および学習用画像データＤ１に対し、圧縮パラメータＰ１６として指定された画素ＩＤに基づいて、画素ＩＤが示す画素強度以下（または、画素強度未満）の画素の強度を「０」に変換してデータ圧縮を行い、このデータ圧縮結果を圧縮画像データＤ２として出力する。
【００１９】
次に、位置正規化器５は、位置正規化パラメータファイル１８からの位置正規化パラメータＰ１８を第１の入力情報とし、画素指定データ圧縮器２からの圧縮画像データＤ２を第２の入力情報として、位置正規化のための画素の順位を表す位置正規化パラメータＰ１８に基づいて圧縮画像データＤ２を構成する全画素の位置を移動し、圧縮画像データＤ２間の目標位置のずれを補正するための位置正規化を行い、全画素の移動結果（位置正規化結果）である学習用位置正規化データＤ５ａおよび判別対象位置正規化データＤ５ｂを生成する。
【００２０】
このとき、具体的な位置正規化方法としては、各圧縮画像データＤ２に対し、全画素を強度の降順にソート後、位置正規化パラメータＰ１８で指定された順位の画素を基準位置として、基準位置が画像の中心位置となるように全画素を移動させ、位置合わせを行う方法がある。
図２において、小さな正方形が個々の画素を表し、個々の画素の塗りつぶしのパターンが画素強度を表し、塗りつぶしパターンが密なほど画素強度が強いものとする。
図２内の左側図（正規化前の画像）、中央図（位置正規化画像１）および右側図（位置正規化画像２）において、太枠で囲われている個所は、２つの画像の画素強度が一致している個所である。
図２のように位置正規化処理を施すことにより、２つの画像の多くの画素強度が一致するようになるので、類似性が明確になる。
【００２１】
上記位置正規化方法によれば、ユーザは、レーダ観測画像データ（観測データＤ０）の個々の画像データの強度分布に基づいて具体的な位置合わせ点を指定することなく、基準位置とする画素の順位を指定することのみで、観測データＤ０の位置合わせが可能となる。
すなわち、ユーザは、画素数などの比較的容易に入手可能な情報に基づいて、位置ずれに強い識別を実現することができる。
【００２２】
以下、種類学習器３は、学習パラメータＰ１７および学習用位置正規化データＤ５ａに基づいて種類学習結果Ｄ３生成し、種類判別器４は、種類学習結果Ｄ３および判別対象位置正規化データＤ５ｂに基づいて種類判別結果Ｄ４を生成する。
このとき、種類学習器３による処理手法としては、たとえば境界線を決定する線形判別法が適用される。
線形判別法は、全教師データからの距離および方向に基づいて境界となる直線を求める方法であり、距離を最大にし、且つそれぞれの種類毎に、教師データからみた直線の方向が同じになるような直線を決定する。
【００２３】
図３において、左図は線形判別法により学習された種類および境界線を示し、右図は線形判別法により判別された種類および境界線を示している。
図３の左図において、白三角マークは「種類１」の教師データ、黒四角マークは「種類２」の教師データであり、種類学習により左図内の直線ように境界線が決定される。
【００２４】
最後に、種類判別器４は、種類学習器３からの種類学習結果Ｄ３を第１の入力情報とし、位置正規化器５からの判別対象位置正規化データＤ５ｂ（種類判別対象の位置正規化データ）を第２の入力情報として、種類学習結果Ｄ３に基づいて判別対象位置正規化データＤ５ｂの種類判別を行い、種類判別結果Ｄ４を出力する。この種類判別結果Ｄ４は、類識別装置１２の出力となり、種類判別結果ファイル１５に入力される。
【００２５】
このとき、種類判別器４においては、図３内の右図のように、種類学習結果Ｄ３として求められた境界線に基づいて種類判別が行われる。
すなわち、図３の右図において、「白三角マーク」が多く属する境界線の上側の領域を「種類１」の境界領域とし、逆に、「黒四角マーク」が多く属する境界線の下側の領域を「種類２」の境界領域とし、いずれの領域に属するかによって判別対象観測データＤ５ｂの種類を判別する。
なお、図３の右図において、「黒逆三角マーク」および「白菱形マーク」は、種類が未定の観測データであり、それぞれ、境界線により「種類１」および「種類２」と判別される。
【００２６】
上記手法による種類学習および種類判別は、基本的には種類が２つの場合の境界線を決定する方法であるが、多数の種類を対象として判別を行う場合には、たとえば、トーナメント方式と呼ばれる方式が採用される。
トーナメント方式においては、２種類ずつ全ての種類の組み合わせで種類学習を行い、それぞれの境界線（判別平面）を決定した後、判別対象データがどちらの種類に近いかの種類判別を、勝ち残り方式で、複数の種類の組み合わせに対して行い、最終的に勝ち残った種類が目標の種類として決定される。
【００２７】
このように、この発明の実施の形態１によれば、ユーザは、個々の画像データの強度分布に基づいて具体的な位置合わせ点を指定することなく、基準位置とする画素の順位を指定するのみで、レーダ観測画像データの位置合わせが可能となり、画素数などの比較的容易に入手可能な情報から、位置ずれに強い識別を実現することができる。
【００２８】
実施の形態２．
なお、上記実施の形態１（図１）では、位置正規化器５において、位置正規化パラメータＰ１８として指定された強度順位の画素を基準位置として位置正規化を実行したが、位置正規化器内に順位指定位置平均算出器および位置移動器を設け、位置正規化パラメータＰ１８として指定された強度順位以上の画素の位置の平均に基づいて位置正規化を実行してもよい。
以下、図４を参照しながら、位置正規化器５Ａ内に順位指定位置平均算出器５１および位置移動器５２を設けたこの発明の実施の形態２について説明する。
図４において、前述（図１参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または、符号の後に「Ａ」を付して詳述を省略する。
【００２９】
この場合、類識別装置１２Ａ内の位置正規化器５Ａは、順位指定位置平均算出器５１と位置移動器５２とにより構成されており、位置正規化パラメータＰ１８として指定された強度順位以上の画素の位置の平均に基づいて位置正規化を行うようになっている。
位置正規化器５Ａ内の順位指定位置平均算出器５１は、位置正規化パラメータＰ１８に含まれる位置正規化画素順位Ｎｃと圧縮画像データＤ２とを入力情報として、位置正規化画素順位Ｎｃに基づく圧縮画像データＤ２の各縦横位置の平均値に基づいて、位置平均Ｍｃを算出する。
位置移動器５２は、位置平均Ｍｃおよび圧縮画像データＤ２を入力情報として、位置平均Ｍｃが圧縮画像データＤ２の各中心位置となるように、圧縮画像データＤ２を構成する全画素の位置を移動して、学習用位置正規化データＤ５ａおよび判別対象位置正規化データＤ５ｂを出力する。
【００３０】
次に、図４に示したこの発明の実施の形態２の具体的な処理動作について説明する。
この場合、類識別装置１２Ａ内の位置正規化器５Ａにおいて、まず、順位指定位置平均算出器５１は、位置正規化パラメータに含まれる位置正規化画素順位Ｎｃを第１の入力情報とし、画素指定データ圧縮器２からの圧縮画像データＤ２を第２の入力情報とし、各圧縮画像データＤ２に対し、全画素を強度の降順にソート後、位置正規化画素順位Ｎｃで与えられる強度上位Ｎｃ番目までの画素の縦横位置の平均値を位置平均Ｍｃとして決定する。
【００３１】
続いて、位置移動器５２は、順位指定位置平均算出器５１からの位置平均Ｍｃと、画素指定データ圧縮器２からの圧縮画像データＤ２とを入力情報とし、位置平均Ｍｃが各圧縮画像データの中心位置となるように、上記圧縮画像データを構成する全画素の位置を移動して、画素の移動結果を学習用位置正規化データＤ５ａおよび判別対象位置正規化データＤ５ｂとして出力する。
なお、ここでは、位置正規化画素順位（強度上位）Ｎｃ番目までの画素を位置平均算出対象としたが、たとえば、指定された順位の画素が複数存在する場合には、同一順位の複数画素の位置平均Ｍｃを算出して基準位置としてもよい。
【００３２】
このように、この発明の実施の形態２によれば、位置正規化画素順位（強度上位）Ｎｃの複数画素の位置平均Ｍｃに基づいて、位置合わせの基準位置を決定することにより、強度上位Ｎｃの画素の分布状況に見合った位置合わせが可能となる。
【００３３】
実施の形態３．
なお、上記実施の形態２（図４）では、位置正規化パラメータＰ１８として、位置正規化画素順位Ｎｃを事前に与えたが、位置正規化の比率を表すパラメータとして位置正規化率Ｒｃを与え、類識別装置内の位置正規化画素順位決定器により位置正規化画素順位Ｎｃを自動的に決定してもよい。
以下、図５を参照しながら、位置正規化画素順位決定器を設けたこの発明の実施の形態２について説明する。
図５において、前述（図１、図４参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または、符号の後に「Ｂ」を付して詳述を省略する。
【００３４】
この場合、類識別装置１２Ｂにおいて、画素指定データ圧縮器２と位置正規化器５Ｂとの間には、位置正規化画素順位決定器５６が挿入されている。
位置正規化画素順位決定器５６は、位置正規化パラメータＰ１８に含まれる位置正規化率Ｒｃと圧縮画像データ２Ｄとを入力情報として、位置正規化画素順位Ｎｃを決定する。
また、位置正規化器５Ｂは、位置正規化画素順位決定器５６で決定された位置正規化画素順位Ｎｃおよび圧縮画像データＤ２を入力情報として、学習用位置正規化データＤ５ａおよび判別対象位置正規化データＤ５ｂを生成する。
【００３５】
次に、図５に示したこの発明の実施の形態３による具体的な処理動作について説明する。
この場合、類識別装置１２Ｂにおいて、位置正規化画素順位決定器５６は、画素指定データ圧縮器２からの圧縮画像データＤ２を第１の入力情報とし、位置正規化パラメータＰ１８に含まれる位置正規化率Ｒｃ（位置正規化画素順位Ｎｃを決定するためのパラメータ）を第２の入力情報として、圧縮画像データＤ２および位置正規化率Ｒｃに基づいて位置正規化画素順位Ｎｃを決定する。
【００３６】
このとき、具体的な位置正規化画素順位Ｎｃの決定方法は、たとえば以下の通りである。
まず、位置正規化率Ｒｃは、
【数１】
2004184370.tif 000003
を満たす値として与えられる。ここで、位置正規化画素数Ｎｃは、以下の式（１）に基づいて算出される。
【００３７】
【数２】
2004184370.tif 000004
【００３８】
ただし、式（１）において、Ｎは総画素数を表し、圧縮画像データＤ２の一部として与えられるものとする。
このように、この発明の実施の形態３によれば、個々の画像の画素数などの情報が得られない状態であっても、位置正規化の指標となるパラメータ（位置正規化率Ｒｃ）を事前に与えることができ、この指標に基づいて位置正規化の基準となる位置正規化画素順位Ｎｃを自動的に決定することができる。したがって、効率のよい位置正規化が可能となる。
【００３９】
実施の形態４．
なお、上記実施の形態３（図５）では、位置正規化画素順位決定器５６を設け、位置正規化率Ｒｃに基づいて位置正規化画素順位Ｎｃを自動的に決定したが、位置正規化画素順位決定器５６に代えて位置正規化画素順位変更器を設け、位置正規化率Ｒｃの変更割合を示すパラメータに基づいて位置正規化画素順位Ｎｃを自動的に変更してもよい。
以下、図６を参照しながら、位置正規化画素順位変更器５７を設けたこの発明の実施の形態４について説明する。
図６において、前述（図１、図４、図５参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または、符号の後に「Ｃ」を付して詳述を省略する。
【００４０】
この場合、類識別装置１２Ｃにおいて、画素指定データ圧縮器２と位置正規化器５Ｃとの間には、位置正規化画素順位変更器５７が挿入されている。
位置正規化画素順位変更器５７は、位置正規化パラメータＰ１８に含まれる位置正規化画素順位Ｎｃと圧縮画像データＤ２とを入力情報として、位置正規化変更率Ｕｃ（位置正規化率Ｒｃの変更割合を示すパラメータ）を決定するとともに、位置正規化変更率Ｕｃに基づいて位置正規化画素順位Ｎｃを自動的に変更して位置正規化画素順位変更値Ｎｃ’を生成する。
また、位置正規化器５Ｃは、圧縮画像データＤ２および位置正規化画素順位変更値Ｎｃ’を入力情報として、学習用位置正規化データＤ５ａおよび判別対象位置正規化データＤ５ｂを生成する。
【００４１】
次に、図６に示したこの発明の実施の形態４による具体的な処理動作について説明する。
この場合、類識別装置１２Ｃにおいて、位置正規化画素順位変更器５７は、圧縮画像データＤ２を第１の入力情報とし、位置正規化パラメータＰ１８に含まれる位置正規化画素順位Ｎｃを第２の入力情報として、位置正規化率Ｒｃを算出した後、位置正規化画素順位Ｎｃを変更するためのパラメータとして位置正規化変更率Ｕｃを決定し、位置正規化率Ｒｃおよび位置正規化変更率Ｕｃに基づいて位置正規化画素順位Ｎｃを変更し、変更結果を位置正規化画素順位変更値Ｎｃ’として出力する。
【００４２】
以下、位置正規化画素順位変更器５７による具体的な位置正規化画素順位Ｎｃの変更方法について説明する。
まず、圧縮画像データＤ２の一部として与えられた総画素数Ｎと、位置正規化画素順位Ｎｃとを用いて、以下の式（２）により位置正規化率Ｒｃを算出する。
【００４３】
【数３】
2004184370.tif 000005
【００４４】
次に、以下の式（３）により、位置正規化画素順位変更値Ｎｃ’を算出する。
【００４５】
【数４】
2004184370.tif 000006
【００４６】
ただし、式（３）において、位置正規化変更率Ｕｃは、
【数５】
2004184370.tif 000007
を満たす値であり、乱数などを用いてランダムに決定される。
【００４７】
なお、ここでは、位置正規化率Ｒｃを算出した後に、位置正規化画素順位変更値Ｎｃ’を算出したが、前述の実施の形態３（図５）で示したように位置正規化率Ｒｃが事前に与えられている場合に適用することもできる。
この場合、位置正規化率Ｒｃの算出処理を省略して、同様に位置正規化画素順位変更値Ｎｃ’を算出すればよい。
【００４８】
このように、この発明の実施の形態４によれば、位置正規化の基準となる強度レベルを表す位置正規化画素順位Ｎｃを、事前に与えられた指標に基づいて自動的に変更することにより、観測条件などによって変化する画像の質に応じた強度レベルでの位置の正規化が可能となる。
【００４９】
実施の形態５．
なお、上記実施の形態３（図５）では、位置正規化画素順位決定器５６において、位置正規化率Ｒｃに基づいて位置正規化画素順位Ｎｃを決定したが、圧縮パラメータＰ１６に含まれる圧縮基準画素数と、位置正規化パラメータＰ１８に含まれる圧縮率依存位置正規化率とを用いて、圧縮後のデータ量に対する比率により位置正規化画素順位Ｎｃを決定してもよい。
以下、図７を参照しながら、圧縮後のデータ量に対する比率により位置正規化画素順位Ｎｃを決定したこの発明の実施の形態５について説明する。
図７において、前述（図１、図４、図５参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または、符号の後に「Ｄ」を付して詳述を省略する。
【００５０】
この場合、類識別装置１２Ｄにおいて、画素指定データ圧縮器２と位置正規化器５Ｄとの間には、位置正規化画素順位決定器５６Ｄが挿入されている。
位置正規化画素順位決定器５６Ｄは、圧縮画像データＤ２と、圧縮パラメータＰ１６に含まれるデータ圧縮後の画素数を表す圧縮基準画素数Ｎｓと、位置正規化パラメータＰ１８に含まれる圧縮率依存位置正規化率Ｒｓｃとを入力情報として、位置正規化画素順位Ｎｃを決定する。
また、位置正規化器５Ｄは、圧縮画像データＤ２および位置正規化画素順位Ｎｃを入力情報として、学習用位置正規化データＤ５ａおよび判別対象位置正規化データＤ５ｂを生成する
【００５１】
次に、図７に示したこの発明の実施の形態５による具体的な処理動作について説明する。
この場合、類識別装置１２Ｄにおいて、位置正規化画素順位決定器５６Ｄは、画素指定データ圧縮器２からの圧縮画像データＤ２を第１の入力情報とし、圧縮パラメータファイル１６からの圧縮基準画素数Ｎｓ（データ圧縮後の画素数を表すパラメータ）を第２の入力情報とし、位置正規化パラメータファイル１８からの圧縮率依存位置正規化率Ｒｓｃ（圧縮基準画素数Ｎｓから位置正規化画素順位Ｎｃを算出するためのパラメータ）を第３の入力情報として、圧縮基準画素数Ｎｓおよび圧縮率依存位置正規化率Ｒｓｃに基づいて位置正規化画素順位Ｎｃを算出する。
【００５２】
以下、位置正規化画素順位決定器５６Ｄによる位置正規化画素順位の決定方法について説明する。
位置正規化画素順位Ｎｃは、以下の式（４）に基づいて算出される。
【００５３】
【数６】
2004184370.tif 000008
【００５４】
ただし、式（４）において、圧縮率依存位置正規化率Ｒｓｃは、
【数７】
2004184370.tif 000009
を満たす値として与えられる。
【００５５】
このように、この発明の実施の形態５によれば、圧縮基準画素数Ｎｓとして与えられる圧縮後の画素数Ｎｓ個のうち、事前にパラメータとして与えられている割合（圧縮率依存位置正規化率Ｒｓｃ）の画素を位置正規化に適用することにより、圧縮状況に見合った強度レベルでの位置の正規化が可能となる。
【００５６】
実施の形態６．
なお、上記実施の形態２（図４）では、位置正規化器５Ａ内に順位指定位置平均算出器５１を設け、位置正規化パラメータＰ１８として指定された強度順位以上の全て画素を用いて位置平均Ｍｃを算出したが、位置正規化器内にさらに位置平均算出画素選択器を設け、位置正規化パラメータＰ１８として指定された強度順位以上の画素の中から、位置平均算出に適用する画素を選択して、位置平均Ｍｃを算出してもよい。
以下、図８を参照しながら、位置正規化器５Ｅ内に位置平均算出画素選択器５３を設けたこの発明の実施の形態６について説明する。
図８において、前述（図４参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または、符号の後に「Ｅ」を付して詳述を省略する。
【００５７】
この場合、類識別装置１２Ｅ内の位置正規化器５Ｅは、位置平均算出画素選択器５３と、順位指定位置平均算出器５１Ｅと、位置移動器５２とにより構成されており、位置平均算出画素選択器５３および順位指定位置平均算出器５１Ｅにおいて、位置正規化パラメータＰ１８として指定された強度順位以上の画素の中から、位置平均算出に適用する画素を選択して位置平均Ｍｃを算出するようになっている。
【００５８】
すなわち、位置平均算出画素選択器５３は、位置正規化パラメータＰ１８に含まれる位置正規化画素順位Ｎｃおよび位置平均算出画素数Ｎｒｃと圧縮画像データＤ２とを入力情報として、位置正規化画素順位Ｎｃで示される画素の中から位置平均算出画素数Ｎｒｃの画素を選択して位置平均算出画素Ｉｃを生成する。
また、順位指定位置平均算出器５１Ｅは、圧縮画像データＤ２および位置平均算出画素Ｉｃを入力情報として位置平均Ｍｃを算出し、位置移動器５２は、位置平均Ｍｃおよび圧縮画像データＤ２を入力情報として学習用位置正規化データＤ５ａおよび判別対象位置正規化データＤ５ｂを生成する。
【００５９】
次に、図８に示したこの発明の実施の形態６による具体的な処理動作について説明する。
類識別装置１２Ｅ内の位置正規化器５Ｅにおいて、まず、位置平均算出画素選択器５３は、画素指定データ圧縮器２からの圧縮画像データＤ２を第１の入力情報とし、位置正規化パラメータＰ１８に含まれる位置正規化画素順位Ｎｃを第２の入力情報とし、位置正規化パラメータＰ１８に含まれる位置平均算出画素数Ｎｒｃ（位置平均Ｍｃの算出に用いられる画素数）を第３の入力情報として、各圧縮画像データＤ２に対し、全画素を強度の降順にソートした後、位置正規化画素順位Ｎｃで与えられる強度上位Ｎｃ番目までの画素の中から、位置平均算出画素数Ｎｒｃ個の画素を選択して、位置平均Ｍｃの算出に用いられる画素を、位置平均算出画素Ｉｃとして出力する。
このとき、位置平均算出画素選択器５３による具体的な選択方法としては、たとえば、乱数などを発生させて、ランダムに選択する方法がある。
【００６０】
以下、順位指定位置平均算出器５１Ｅは、画素指定データ圧縮器２からの圧縮画像データＤ２と、位置平均算出画素選択器５３からの位置平均算出画素Ｉｃとを入力情報として、位置平均算出画素Ｉｃの位置平均Ｍｃを算出する。
また、位置移動器５２は、位置平均Ｍｃおよび圧縮画像データＤ２に基づいて学習用位置正規化データＤ５ａおよび判別対象位置正規化データＤ５ｂを生成する。
【００６１】
このように、この発明の実施の形態６によれば、強度上位となる画素のうち、ランダムに選択した画素を使って位置平均Ｍｃを求めることにより、画素数が比較的多い観測データＤ０において、画素数を絞り込むために、位置平均算出対象となる画素の強度を極端に高くすることなどによって、画素強度を偏らせることなく、位置平均算出処理の計算量を削減することができる。
【００６２】
実施の形態７．
なお、上記実施の形態６（図８）では、強度上位Ｎｃ番目までの画素の中からランダムに位置平均算出画素Ｉｃを選択したが、強度上位Ｎｃ番目までの画素が形成する図形の形状に基づいて、位置平均算出画素Ｉｃを選択してもよい。
以下、図８とともに、図９の説明図を参照しながら、強度上位Ｎｃ番目までの画素が形成する図形の形状に基づいて、位置平均算出画素Ｉｃを選択したこの発明の実施の形態７について説明する。
図９においては、位置平均算出画素Ｉｃの別の選択方法として、強度上位Ｎｃ番目までの画素が形成する図形の形状に基づいて、位置平均算出画素Ｉｃ（０）〜Ｉｃ（６）を選択する方法が示されている。
【００６３】
この場合、位置平均算出画素選択器５３は、画素指定データ圧縮器２からの圧縮画像データＤ２を第１の入力情報とし、位置正規化パラメータＰ１８に含まれる位置正規化画素順位Ｎｃを第２の入力情報として、各圧縮画像データＤ２に対し、全画素を強度の降順にソートした後、強度上位Ｎｃ番目までの画素から形成される凸包の頂点に位置する画素（Ｎｃｈ個）を、位置平均算出画素Ｉｃとして出力する。
【００６４】
図９は強度上位Ｎｃ番目までの画素から形成される凸包の例を示しており、図９において、各「黒丸マーク」は、強度上位Ｎｃ番目までの画素を表し、これらの画素を囲む多角形は、凸包を表している。
この場合、位置平均算出画素Ｉｃは、Ｉｃ（０）〜Ｉｃ（６）で表される。
【００６５】
このように、この発明の実施の形態７によれば、強度上位の画素で構成される凸包の各頂点に位置する画素Ｉｃ（０）〜Ｉｃ（６）を、位置平均算出対象画素Ｉｃとして選択することにより、画素数が比較的多いデータにおいて、画素数を絞り込むために、位置平均算出対象となる画素の強度を極端に高くすることなどによって、画素強度を偏らせることなく、且つ強度上位である画素の分布領域全体を考慮して、位置平均算出処理の計算量を削減することができる。
【００６６】
実施の形態８．
なお、上記実施の形態２（図４）では、位置正規化器５Ａ内に順位指定位置平均算出器５１を設け、全画素を強度の降順でソートし、位置正規化パラメータＰ１８として指定された順位以上の画素の位置平均Ｍｃを算出したが、順位指定位置平均算出器５１に代えて位置基準決定器を設け、指定された強度順位以上の画素の最大位置および最小位置に基づいて位置正規化処理を実行してもよい。
以下、図１０を参照しながら、位置正規化器５Ｆ内に位置基準決定器５４を設けたこの発明の実施の形態８について説明する。
図１０において、前述（図４参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または、符号の後に「Ｆ」を付して詳述を省略する。
【００６７】
この場合、類識別装置１２Ｆ内の位置正規化器５Ｆは、位置基準決定器５４および位置移動器５２Ｆにより構成されており、位置正規化画素順位Ｎｃにより指定された強度順位以上の画素の最大位置および最小位置に基づいて、位置正規化処理を実行するようになっている。
位置基準決定器５４は、位置正規化パラメータＰ１８に含まれる位置正規化画素順位Ｎｃと圧縮画像データＤ２とを入力情報として、位置正規化のための基準位置を表す位置正規化基準Ｌｃを出力する。
また、位置移動器５２Ｆは、圧縮画像データＤ２および位置正規化基準Ｌｃを入力情報として、位置正規化基準Ｌｃが圧縮画像データＤ２の各中心位置となるように、圧縮画像データＤ２を構成する全画素の位置を移動して、学習用位置正規化データＤ５ａおよび判別対象位置正規化データＤ５ｂを出力する。
【００６８】
次に、図１１の説明図を参照しながら、図１０に示したこの発明の実施の形態８による具体的な処理動作について説明する。
図１１は位置正規化基準決定器５４の処理動作を示す説明図であり、横軸はｘ座標、縦軸はｙ座標を示している。
図１１において、観測データＤ０の全画素は、二次元（ｘ，ｙ）平面上の点とみなされており、「黒丸マーク」は、強度上位Ｎｃ画素を表し、「白丸マーク」は、位置正規化基準Ｌｃおよび各線分を定義する４個の点ＣＬｃ（０）〜ＣＬｃ（３）を表している。
【００６９】
また、強度上位Ｎｃ画素のｘ座標およびｙ座標の最小値、最大値は、それぞれ、（ｘｍｉｎ，ｘｍａｘ）、（ｙｍｉｎ，ｙｍａｘ）で表され、それらの組み合わせに基づいて、各点ＣＬｃ（０）〜ＣＬｃ（３）が定義されている。
すなわち、点ＣＬｃ（０）およびＣＬｃ（２）を結ぶ線分と、点ＣＬｃ（１）およびＣＬｃ（３）を結ぶ線分との交点が位置正規化基準Ｌｃとなっている。
【００７０】
図１０において、位置正規化器５Ｆ内の位置基準決定器５４は、画素指定データ圧縮器２からの圧縮画像データＤ２を第１の入力情報とし、位置正規化パラメータＰ１８に含まれる位置正規化画素順位Ｎｃを第２の入力情報として、各圧縮画像データＤ２に対し、全画素を強度の降順にソートした後、強度上位Ｎｃ番目までの圧縮画像データＤ２の全画素を二次元平面上の点とみなした場合に、位置正規化画素順位Ｎｃで定義される画素の各座標の最小値および最大値の組み合わせから、位置正規化基準算出点ＣＬｃ（位置正規化の基準算出に用いられる点）を定義し、これらの位置正規化基準算出点ＣＬｃを結んだ線分の交点（Ｃｐ）を、位置正規化のための基準位置を表す位置正規化基準Ｌｃとして出力する。
【００７１】
図１１において、強度上位Ｎｃ画素の（ｘ，ｙ）座標の最小値、最大値（ｘｍｉｎ，ｘｍａｘ，ｙｍｉｎ，ｙｍａｘ）の組み合わせから定義される線分ＣＬｃ（０）〜ＣＬｃ（３）は、以下の式（５）のように表される。
【００７２】
【数８】
2004184370.tif 000010
【００７３】
続いて、位置移動器５２Ｆは、画素指定データ圧縮器２からの圧縮画像データＤ２を第１の入力情報とし、位置基準決定器５４からの位置正規化基準Ｌｃを第２の入力情報として、位置正規化基準Ｌｃが各圧縮画像データＤ２の中心位置となるように、圧縮画像データＤ２を構成する全画素の位置を移動し、画素の移動結果を学習用位置正規化データＤ５ａおよび判別対象位置正規化データＤ５ｂとして出力する。
【００７４】
このように、この発明の実施の形態８によれば、強度上位の画素の２次元座標上の最大、最小値の組み合わせからなる４点を結んだ線分の交点を、位置正規化の基準位置（位置正規化基準Ｌｃ）とすることにより、強度上位である画素のうち、一部の画素が局所的に偏って（集中して）分布している場合であっても、その偏りの影響を受けることなく、強度上位である画素全体の分布状況に見合った位置の正規化を行うことが可能になる。
【００７５】
実施の形態９．
なお、上記実施の形態２（図４）では、位置正規化器５Ａ内に順位指定位置平均算出器５１を設け、全画素を強度の降順でソートして、指定された順位以上の画素の位置平均Ｍｃを算出したが、順位指定位置平均算出器５１に代えて画素指定位置平均算出器を設け、画素ＩＤにより指定された複数画素の位置平均を算出してもよい。
以下、図１２を参照しながら、位置正規化器５Ｇ内に画素指定位置平均算出器５５を設けたこの発明の実施の形態９について説明する。
図１２において、前述（図４参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または、符号の後に「Ｇ」を付して詳述を省略する。
【００７６】
この場合、類識別装置１２Ｇ内の位置正規化器５Ｇは、画素指定位置平均算出器５５および位置移動器５２Ｇにより構成されており、画素指定位置平均算出器５５は、画素ＩＤにより指定された複数画素の位置平均Ｍｃを算出する。
すなわち、画素指定位置平均算出器５５は、位置正規化パラメータＰ１８に含まれる複数の画素位置を表す位置正規化画素番号Ｍｃｎと、圧縮画像データＤ２とを入力情報として、圧縮画像データＤ２に対し、位置正規化画素番号Ｍｃｎから位置平均Ｍｃを算出する。
また、位置移動器５２Ｇは、位置平均Ｍｃおよび圧縮画像データＤ２を入力情報として、位置平均Ｍｃが圧縮画像データＤ２の各中心位置となるように、圧縮画像データＤ２を構成する全画素の位置を移動して、学習用位置正規化データＤ５ａおよび判別対象位置正規化データＤ５ｂを出力する。
【００７７】
次に、図１２に示したこの発明の実施の形態９による具体的な処理動作について説明する。
位置正規化器５Ｇにおいて、まず、画素指定位置平均算出器５５は、位置正規化パラメータＰ１８として指定される位置正規化画素番号Ｍｃｎ（複数の画素位置を示す）を第１の入力情報とし、画素指定データ圧縮器２からの圧縮画像データＤ２を第２の入力情報として、圧縮画像データＤ２に対し、位置正規化画素番号Ｍｃｎで指定された複数の画素に対して位置平均Ｍｃを算出する。
続いて、位置移動器５２Ｇは、位置平均Ｍｃおよび圧縮画像データＤ２を入力情報として、位置平均Ｍｃが圧縮画像データＤ２の各中心位置となるように、圧縮画像データＤ２を構成する全画素の位置を移動して、学習用位置正規化データＤ５ａおよび判別対象位置正規化データＤ５ｂを出力する。
【００７８】
このように、この発明の実施の形態９によれば、画像の画素数が少ない場合など、ユーザが画素の分布状況を比較的容易に把握可能な場合に、直接、位置平均Ｍｃの算出を行う画素を指定して位置平均Ｍｃの算出に用いることにより、全画像を対象としたソート処理が不要となり、ユーザの保有情報を有効に利用した効率のよい位置合わせが可能となる。
【００７９】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、種類が不明の３次元の目標をレーダで観測した画像からなる観測データと、目標の種類の候補となる候補目標の学習用画像データを生成するための３次元の３Ｄ形状データと、観測データを学習するための学習パラメータと、観測データおよび学習用画像データを圧縮するためのデータ圧縮基準となる画素を示す圧縮パラメータと、観測データの位置を正規化するための画素の順位を表す位置正規化パラメータとを入力情報として、観測データの種類判別結果を出力する観測目標の類識別装置であって、観測データおよび３Ｄ形状データを入力情報として、目標の種類の学習に用いられる学習用画像データを生成する学習用画像生成器と、観測データ、圧縮パラメータおよび学習用画像データを入力情報として、圧縮パラメータに基づいて観測データおよび学習用画像データを圧縮して圧縮画像データを生成する画素指定データ圧縮器と、位置正規化パラメータおよび圧縮画像データを入力情報として、位置正規化パラメータに基づいて圧縮画像データを構成する全画素の位置を移動して、全画素の移動結果である学習用位置正規化データおよび判別対象位置正規化データを生成する位置正規化器と、学習パラメータおよび学習用位置正規化データを入力情報として、学習用位置正規化データに基づく種類学習を行い、種類学習結果を生成する種類学習器と、判別対象位置正規化データおよび種類学習結果を入力情報として、種類学習結果に基づいて判別対象位置正規化データの種類判別を行い、種類判別結果を出力する種類判別器とを備え、学習用画像生成器は、観測データに基づいて目標の進行方向および回転に関する運動パラメータ値を決定するとともに、候補目標の３Ｄ形状データおよび運動パラメータ値に基づいて学習用画像データを生成するようにしたので、レーダ観測画像データを対象に、ユーザによる強度分布などのデータ解析の負荷を削減しつつ、レーダ観測画像データの性質に即した位置ずれに強い識別を実現した観測目標の類識別装置が得られる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１を示すブロック構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による位置正規化処理を示す説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１による学習処理および判別処理を示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態２を示すブロック構成図である。
【図５】この発明の実施の形態３を示すブロック構成図である。
【図６】この発明の実施の形態４を示すブロック構成図である。
【図７】この発明の実施の形態５を示すブロック構成図である。
【図８】この発明の実施の形態６を示すブロック構成図である。
【図９】この発明の実施の形態７による位置平均算出画素の選択処理動作を示す説明図である。
【図１０】この発明の実施の形態８を示すブロック構成図である。
【図１１】この発明の実施の形態８による位置正規化基準の決定処理動作を示す説明図である。
【図１２】この発明の実施の形態９を示すブロック構成図である。
【符号の説明】
１  学習用画像生成器、２  画素指定データ圧縮器、３  種類学習器、４  種類判別器、５、５Ａ〜５Ｇ  位置正規化器、１２、１２Ａ〜１２Ｇ  類識別装置、１３  ３Ｄ形状データファイル、１４  観測データファイル、１５  種類判別結果ファイル、１６  圧縮パラメータファイル、１７  学習パラメータファイル、１８  位置正規化パラメータファイル、５１  順位指定位置平均算出器、５２、５２Ｆ、５２Ｇ  位置移動器、５３  位置平均算出画素選択器、５４  位置基準決定器、５５  画素指定位置平均算出器、５６、５６Ｄ  位置正規化画素順位決定器、５７  位置正規化画素順位変更器、Ｄ０  観測データ、Ｄ１  学習用画像データ、Ｄ２  圧縮画像データ、Ｄ３  種類学習結果、Ｄ４  種類判別結果、Ｄ５ａ  学習用位置正規化データ、Ｄ５ｂ  判別対象位置正規化データ、Ｄ１３３Ｄ形状データ、Ｉｃ  位置平均算出画素、Ｌｃ  位置正規化基準、Ｍｃ  位置平均、Ｍｃｎ  位置正規化画素番号、Ｎｃ  位置正規化画素順位、Ｎｃ’  位置正規化画素順位変更値、Ｎｒｃ  位置平均算出画素数、Ｎｓ  圧縮基準画素数、Ｐ１６  圧縮パラメータ、Ｐ１７  学習パラメータ、Ｐ１８  位置正規化パラメータ、Ｒｃ  位置正規化率、Ｒｓｃ  圧縮率依存位置正規化率、Ｖｓ  強度基準値。
【図１】
2004184370.tif 000011
【図２】
2004184370.tif 000012
【図３】
2004184370.tif 000013
【図４】
2004184370.tif 000014
【図５】
2004184370.tif 000015
【図６】
2004184370.tif 000016
【図７】
2004184370.tif 000017
【図８】
2004184370.tif 000018
【図９】
2004184370.tif 000019
【図１０】
2004184370.tif 000020
【図１１】
2004184370.tif 000021
【図１２】
2004184370.tif 000022