(57)【要約】【課題】光源の光度などの色彩情報に影響を与える条件による影響を画像情報における色彩情報から消去する画像処理装置および画像処理方法を提供すること。【解決手段】画像情報が入力される画像情報入力手段１１１と、ある特定の模様情報および模様情報に関連付けられた色彩情報を記憶する模様色彩記憶手段１１２と、画像情報から模様情報に相当する情報を含む領域を抽出する領域抽出手段１１４と、領域における色彩情報と模様色彩記憶手段１１２に記憶された色彩情報との関係を表す式を算出する関係式算出手段１１５と、関係を表す式に基づいて画像情報における色彩情報を変更する色彩情報変更手段１１６とを備える構成を有する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像情報が入力される画像情報入力手段と、ある特定の模様情報および前記模様情報に関連付けられた色彩情報を記憶する模様色彩記憶手段と、前記画像情報から前記模様情報に相当する情報を含む領域を抽出する領域抽出手段と、前記領域における色彩情報と前記模様色彩記憶手段に記憶された色彩情報との関係を表す式を算出する関係式算出手段と、前記関係を表す式に基づいて前記画像情報における色彩情報を変更する色彩情報変更手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記色彩情報変更手段によって前記色彩情報を変更された前記画像情報から前記模様情報に関連付けられた色彩情報に相当する情報を含む領域を抽出する色彩領域抽出手段と、前記色彩領域抽出手段によって抽出された領域がある特定の物体の像であるか判別する判別手段とを備えた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】
画像情報が入力される画像情報入力ステップと、前記画像情報からある特定の模様情報に相当する情報を含む領域を抽出する模様領域抽出ステップと、前記模様領域抽出ステップにて抽出された前記領域における色彩情報と前記模様情報に関連付けられた色彩情報との関係を表す式を算出する関係式算出ステップと、前記関係式算出ステップにて算出された前記関係を表す式に基づいて前記画像情報における色彩情報を変更する色彩情報変更ステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
画像情報が入力される画像情報入力ステップと、前記画像情報からある特定の模様情報に相当する情報を含む領域を抽出する模様領域抽出ステップと、前記模様領域抽出ステップにて抽出された前記領域における色彩情報と前記模様情報に関連付けられた色彩情報との関係を表す式を算出する関係式算出ステップと、前記関係式算出ステップにて算出された前記関係を表す式に基づいて前記画像情報における色彩情報を変更する色彩情報変更ステップと、前記色彩情報を変更された前記画像情報から前記模様情報に関連付けられた前記色彩情報に相当する情報を含む領域を抽出する色彩領域抽出ステップと、前記色彩領域抽出ステップにて抽出された前記領域がある特定の物体の像であるか判別する判別ステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像情報からある特定の物体の像を判別するために画像情報に処理を施す画像処理装置および画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、色彩情報に基づいて画像情報に含まれる特定の物体を判別する画像処理装置および画像処理方法が提供されていた（例えば、特許文献１を参照）。
【０００３】
図５に、従来の画像処理装置５００を示す。図５において、画像情報生成手段５０１によって複数の人間の顔が撮像され、生成された複数の人間の顔のサンプル画像情報が画像情報入力手段５０２を介して主成分分析手段５１０に入力され、主成分分析手段５１０によってサンプル画像情報における色彩情報が主成分分析され、色変換パラメータなどの後述する判別対象画像情報を色変換するために必要なパラメータが生成されるようになっていた。
【０００４】
また、画像情報生成手段５０１によって判別したい人間の顔が撮像され、生成された判別対象画像情報が画像情報入力手段５０２を介して判別手段５２０に入力され、判別対象画像情報が複数のサンプル画像情報から予め生成された色変換パラメータによって色変換され、判別手段５２０によって判別された判別結果が判別結果出力手段５０３から出力されるようになっていた。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００１−３３８２９０号公報（第４―７頁、図１）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の画像処理装置および画像処理方法では、予め人間の顔と分かっている複数のサンプル画像情報から作成されたパラメータをそのまま用いて、判別対象の画像情報を色変換していた。そのため、複数のサンプル画像情報が撮像された状況と判別対象の画像情報が撮像された状況とで、光源の光度などの色彩情報に影響を与える条件が大きく異なる場合、一般に判別の精度が低下してしまうという問題があった。
【０００７】
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、光源の光度などの色彩情報に影響を与える条件による影響を画像情報における色彩情報から消去することができる画像処理装置および画像処理方法を提供するものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、画像情報が入力される画像情報入力手段と、ある特定の模様情報および前記模様情報に関連付けられた色彩情報を記憶する模様色彩記憶手段と、前記画像情報から前記模様情報に相当する情報を含む領域を抽出する領域抽出手段と、前記領域における色彩情報と前記模様色彩記憶手段に記憶された色彩情報との関係を表す式を算出する関係式算出手段と、前記関係を表す式に基づいて前記画像情報における色彩情報を変更する色彩情報変更手段とを備えた構成を有している。
【０００９】
この構成により、予め記憶された模様情報に相当する情報を含む領域が画像情報から抽出され、抽出された領域における色彩情報と予め記憶された模様情報に関連付けられた色彩情報との関係を表す式に基づいて画像情報の色彩情報が変更されるので、光源の光度などの条件による影響を画像情報における色彩情報から消去することができる。
【００１０】
本発明の画像処理装置は、前記色彩情報変更手段によって前記色彩情報を変更された前記画像情報から前記模様情報に関連付けられた色彩情報に相当する情報を含む領域を抽出する色彩領域抽出手段と、前記色彩領域抽出手段によって抽出された領域がある特定の物体の像であるか判別する判別手段とを備えた構成を有している。
【００１１】
この構成により、予め記憶された模様情報に相当する情報を含む領域が画像情報から抽出され、抽出された領域における色彩情報と予め記憶された模様情報に関連付けられた色彩情報との関係を表す式に基づいて色彩情報が変更された画像情報において、予め記憶された模様情報に関連付けられた色彩情報に相当する情報を含む領域が特定の物体の像であるか判別が行われるので、光源の光度などの色彩情報に影響を与える条件に関係なく判別の精度を高く保つことができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。
【００１３】
図１は、本発明の一実施の形態の画像処理装置１１０によって構成される画像処理システム１００のブロック図である。
【００１４】
図１において、画像処理システム１００は、予め決められた範囲を撮像し、撮像された範囲の画像情報を生成する画像情報生成装置１０１と、画像情報生成装置１０１によって生成された画像情報に画像処理を施し、画像情報から人間の顔の像である領域を判別する画像処理装置１１０とを備える。
【００１５】
画像処理装置１１０は、画像情報生成装置１０１によって生成された画像情報が入力される画像情報入力手段１１１と、人間の顔の模様情報および人間の顔の色彩情報を記憶する模様色彩記憶手段１１２と、後述の領域抽出手段１１４が模様領域を抽出しやすくするための前処理を画像情報に対して行う画像情報前処理手段１１３とを備える。また、画像処理装置１１０は、模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の顔の模様情報に相当する情報を含む模様領域を画像情報から抽出する領域抽出手段１１４と、領域抽出手段１１４によって抽出された模様領域における色彩情報と模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の顔の色彩情報との関係式を算出する関係式算出手段１１５と、関係式算出手段１１５によって算出された関係式に基づいて画像情報における色彩情報を変更する色彩情報変更手段１１６とを備える。さらに、画像処理装置１１０は、色彩情報を変更された画像情報から、模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の顔の色彩情報に相当する情報を含む色彩領域を抽出する色彩領域抽出手段１１７と、色彩領域抽出手段１１７によって抽出された色彩領域が人間の顔として適切か判定し、人間の顔として適切と判定された色彩領域を人間の顔と判別する判別手段１１８と、判別手段１１８によって人間の顔と判別された色彩領域を判別結果として外部に出力する判別結果出力手段１１９とを備える。
ここで、模様情報とは、判別対象である物体を撮像して、生成されたサンプル画像情報における明度および色彩などの濃淡によって形成される個々の部位の形、複数の部位の相対的な位置関係、複数の部位間の距離の比、その他の模様を示す特徴量を有する情報をいう。
さらに、色彩情報とは、ＲＧＢ信号、ＨＳＶ信号、ＨＬＳ信号、Ｌａｂ信号、Ｌｕｖ信号、Ｙｕｖ信号、その他の画像情報における色彩を構成する情報をいう。
なお、本実施の形態では、人間の顔を撮像して生成されたサンプル画像情報を濃淡画像に変換し、明度の濃淡によって形成される複数の部位の相対的な位置関係を特徴量として有する情報を模様情報として用いる。しかしながら、本発明は、上記明度の濃淡によって形成される複数の部位の相対的な位置関係に限定されることなく、例えば明度の濃淡によって形成される複数の部位間の距離の比を特徴量として有する情報を模様情報として用いてもよい。
【００１６】
画像情報生成装置１０１は、例えば、監視カメラのように予め決められた範囲を連続的に撮像して、撮像された範囲の画像情報を生成し、生成された画像情報を画像処理装置１１０に出力するようになっている。
なお、本発明においては、画像情報生成装置１０１は、上記監視カメラに限定されることなく、ビデオ再生装置のように記録媒体に記録された画像情報を再生することで画像情報を外部に出力する装置であってもよい。
【００１７】
画像処理装置１１０の画像情報入力手段１１１は、外部に接続された画像情報生成装置１０１によって生成された画像情報が入力され、入力された画像情報を画像情報前処理手段１１３および色彩情報変更手段１１６に出力するようになっている。
【００１８】
画像処理装置１１０の模様色彩記憶手段１１２は、図２（ａ）に示されるように人間の顔において、明度の濃淡によって形成される部位のそれぞれに対する相対的位置関係を人間の顔の模様情報として記憶し、かつ人間の顔の色彩情報、例えば人間独特の肌の色、または人間の顔の全体的な色の分布情報などを記憶するようになっている。さらに、模様色彩記憶手段１１２は、人間の顔の模様情報としては、図２（ａ）に示すような人間の顔の正面の模様情報のみに限らず、例えば図２（ｂ）に示されるような角度から捉えられた人間の顔の模様情報など、複数の角度から捉えられた人間の顔の複数の模様情報を記憶するようになっていてもよい。
【００１９】
画像処理装置１１０の画像情報前処理手段１１３は、領域抽出手段１１４が画像情報から模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の顔の模様情報に相当する情報を含む模様領域を抽出しやすくするために、画像情報を明度の濃淡画像に変換し、さらに明度の濃淡の度合を正規化するなどの前処理を施すようになっている。
【００２０】
画像処理装置１１０の領域抽出手段１１４は、模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の顔の模様情報を取得し、画像情報前処理手段１１３によって濃淡画像に変換された画像情報を予め決められた大きさの枠で走査するようになっている。さらに、領域抽出手段１１４は、枠内の領域において、濃淡によって形成された模様情報と模様色彩記憶手段１１２から取得された人間の顔の模様情報との相関値を算出し、最も高い相関値が予め決められた閾値を超えた場合、最も高い相関値を算出した領域を人間の顔と判定し、模様領域として抽出するようになっている。
なお、模様色彩記憶手段１１２に複数の角度から捉えられた人間の顔の複数の模様情報が記憶されている場合、領域抽出手段１１４は、それぞれの角度の人間の顔の模様情報ごとに最も高い相関値を算出した後、最も高い相関値同士を比較する。さらに、領域抽出手段１１４は、比較の結果として、最も高い相関値を最高相関値とし、最高相関値が前記予め決められた一定の閾値を超えた場合、最高相関値を算出した領域を模様領域として抽出するようになっている。
【００２１】
画像処理装置１１０の関係式算出手段１１５は、領域抽出手段１１４によって抽出された模様領域における色彩情報を抽出し、抽出された模様領域における色彩情報と模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の顔の色彩情報との関係を表す関係式を算出するようになっている。
ここで、例えば色彩情報をＲＧＢ空間における色分布とし、図３（ａ）および図３（ｂ）に示されるように、模様領域における色彩情報を色分布３０１、模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の顔の色彩情報を色分布３０２とする。この場合において、色分布３０１の任意の３点（Ｒ１１，Ｇ１１，Ｂ１１）、（Ｒ１２，Ｇ１２，Ｂ１２）、（Ｒ１３，Ｇ１３，Ｂ１３）と（Ｒ１１，Ｇ１１，Ｂ１１）、（Ｒ１２，Ｇ１２，Ｂ１２）、（Ｒ１３，Ｇ１３，Ｂ１３）に色分布３０２において、それぞれ対応する３点（Ｒ２１，Ｇ２１，Ｂ２１）、（Ｒ２２，Ｇ２２，Ｂ２２）、（Ｒ２３，Ｇ２３，Ｂ２３）との関係が、（数１）によって表されるとすると、行列Ａは３×３の行列式となる。この行列Ａを関係式と呼び、（数２）の式によって関係式Ａを算出するようになっている。
また、（数１）の代わりに、（数３）によって関係が表される場合、（数４）および（数５）を用い、行列Ｂの逆行列を算出することで関係式Ａを算出するようにしてもよい。
【数１】
2004178272.tif 000003
【数２】
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【数３】
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【数４】
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【数５】
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【００２２】
画像処理装置１１０の色彩情報変更手段１１６は、関係式算出手段１１５によって算出された関係式Ａを画像情報入力手段１１１から入力された画像情報の全画素における色彩情報に乗算するようになっている。関係式Ａが画像情報の全画素における色彩情報に乗算されることで、色彩情報変更手段１１６は、画像情報における色彩情報を変更し、画像情報に含まれる人間の顔の像における色彩情報を模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の顔の色彩情報と一致させるようになっている。
【００２３】
画像処理装置１１０の色彩領域抽出手段１１７は、模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の顔の色彩情報を取得し、色彩情報変更手段１１６によって色彩情報を変更された画像情報を予め決められた大きさの枠で走査するようになっている。さらに、色彩領域抽出手段１１７は、枠内の領域における色彩情報と模様色彩記憶手段１１２から取得された人間の顔の色彩情報とを比較し、一致している場合には枠内の領域を色彩領域として抽出するようになっている。
【００２４】
画像処理装置１１０の判別手段１１８は、色彩領域抽出手段１１７によって抽出された色彩領域の大きさ、形状または色彩領域内の色分布などを抽出し、人間の顔として適切な大きさ、形状または色分布などを有しているか判定することで、色彩領域を人間の顔として判別するようになっている。
なお、色彩領域抽出手段１１７が大きさ、形状または色分布などを含む色彩情報を用いることにより、色彩領域抽出手段１１７が判別手段１１８の機能を兼ねる構成を有してもよい。
【００２５】
画像処理装置１１０の判別結果出力手段１１９は、判別手段１１８によって人間の顔と判別された色彩領域を判別結果として外部に出力するようになっている。
【００２６】
以下、例として、図２（ａ）および図２（ｂ）に示されるような模様情報が人間の顔の模様情報として、また予め決められた光源の光度の下で撮像され、生成されたサンプル画像情報に含まれる人間の肌の色が前記模様情報に関連付けられた色彩情報として模様色彩記憶手段１１２に記憶され、画像情報生成装置１０１によって図２（ｃ）に示されるような画像情報が生成される場合における本実施の形態である画像処理装置１１０の動作について説明する。
【００２７】
図４は、画像処理装置１１０の動作を示すフローチャートである。
【００２８】
まず、画像情報生成装置１０１によって予め決められた範囲が撮像され、撮像された範囲の画像情報が生成され、生成された画像情報が画像処理装置１１０の画像情報入力手段１１１に入力される（Ｓ４０１）。
【００２９】
次に、画像情報入力手段１１１に入力された画像情報は、画像情報前処理手段１１３によって明度の濃淡画像に変換され、明度の濃淡の度合が正規化されることで前処理が施される（Ｓ４０２）。
【００３０】
続いて、ステップＳ４０２において前処理を施された画像情報は、模様抽出手段１１４に入力され、予め決められた大きさの枠で走査される。さらに、枠内の領域において、濃淡によって形成された模様情報と模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の顔の模様情報との相関値が算出される（Ｓ４０３）。
なお、模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の顔の模様情報が図２（ａ）および図２（ｂ）に示されるように複数である場合、図２（ａ）および図２（ｂ）、それぞれの人間の顔の模様情報ごとに相関値が算出される。
【００３１】
次いで、ステップＳ４０３において算出された相関値の中で最も高い最高相関値が予め決められた一定の閾値を超えたか判定される（Ｓ４０４）。
なお、模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の顔の模様情報が図２（ａ）および図２（ｂ）に示されるように複数である場合、図２（ａ）および図２（ｂ）、それぞれにおける最も高い相関値同士が比較され、他方よりも高い相関値が最高相関値として予め決められた一定の閾値を超えたか判定される。
【００３２】
ここで、ステップＳ４０４において最高相関値が予め決められた一定の閾値を超えていないと判定された場合、模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の顔の模様情報から判別できる人間の顔の像が入力された画像情報に含まれていないと判断され、ステップＳ４０１に戻され、新しい画像情報が入力される。
【００３３】
また、ステップＳ４０４において最高相関値がある一定の閾値を超えたと判定された場合、最高相関値が算出された領域が人間の顔の像と判別され、人間の顔の像と判別された領域は、模様領域として抽出される（Ｓ４０５）。
なお、ステップＳ４０４において図２（ｃ）における人間像２１０は、顔の像が大きく、かつ明度の濃淡によって顔の各部位の形およびそれぞれに対する相対的な位置関係が鮮明なので、図２（ａ）に示される模様情報との相関値が最も高く算出される。さらに、算出された最高相関値が予め決められた一定の閾値を超えるため、人間像２１０は、模様領域として抽出される。
一方、人間像２１１ａおよび人間像２１１ｂは、顔の像が小さく、明度の濃淡による顔の各部位の形および各部位のそれぞれに対する相対的な位置関係が鮮明でない像であり、また人間像２１１ｃの顔の像は、図２（ａ）および図２（ｂ）のいずれとも異なる。そのため、人間像２１１ａ、人間像２１１ｂおよび人間像２１１ｃは、図２（ａ）および図２（ｂ）に示される模様情報との相関値は低く算出されてしまい、ステップＳ４０４において人間２１１ａ、人間２１１ｂおよび人間２１１ｃは、人間の顔の像として判別されない。
【００３４】
次に、ステップＳ４０５において抽出された模様領域が関係式算出手段１１５に入力され、模様領域における色彩情報が抽出される（Ｓ４０６）。
【００３５】
続いて、ステップＳ４０６において抽出された模様領域における色彩情報と模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の顔の色彩情報との関係式Ａが算出される（Ｓ４０７）。
【００３６】
次いで、ステップＳ４０１において画像情報入力手段１１１に入力された画像情報が色彩情報変更手段１１６に入力され、ステップＳ４０７において算出された関係式Ａが色彩情報変更手段１１６に入力された画像情報の全画素に乗算される。そうされることで、画像情報における色彩情報が変更され、画像情報に含まれる人間の顔の像における色彩情報と模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の顔の色彩情報とが一致させられる（Ｓ４０８）。
ここで、図２（ｃ）に示された画像情報が生成された状況における光源の光度などの色彩情報に影響を与える条件は、模様色彩記憶手段１１２に記憶されている色彩情報が生成された状況における条件と異なっているのが通常で、同じ人間の肌の色であっても図２（ｃ）に含まれる人間の肌の色と模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の肌の色とは色彩情報としては異なるものと判別される。しかし、ステップＳ４０８において図２（ｃ）に示された画像情報における人間像２１０の肌の色を模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の肌の色と一致させるように、図２（ｃ）に示された画像情報の全体の色彩情報が変更されるため、人間像２１１ａ、人間像２１１ｂおよび人間像２１１ｃの肌の色も模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の肌の色と一致させられる。
【００３７】
次に、ステップＳ４０８において色彩情報を変更された画像情報が色彩領域抽出手段１１７に入力され、入力された画像情報は、予め決められた大きさの枠で走査される。さらに、枠内の領域における色彩情報と模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の顔の色彩情報とが比較され、一致している場合には、枠内の領域が色彩領域として抽出される（Ｓ４０９）。
なお、図２（ｃ）における人間像２１１ａ、人間像２１１ｂおよび人間像２１１ｃの色彩情報である肌の色は、ステップＳ４０８において模様色彩記憶手段１１２に色彩情報として記憶されている人間の肌の色と一致させられているため、ステップＳ４０９では、ステップＳ４０４において模様領域として抽出されなかった人間像２１１ａ、人間像２１１ｂおよび人間像２１１ｃの顔の像も色彩領域として抽出される。
【００３８】
続いて、ステップＳ４０９において抽出された色彩領域が判別手段１１８に入力されることで、判別手段１１８によって色彩領域の形状、大きさまたは色分布などが抽出され、色彩領域が人間の顔として適切な大きさ、形状または色分布などを有しているか判定される（Ｓ４１０）。
ここで、図２（ｃ）に示された画像情報において、模様色彩記憶手段１１２に記憶されている人間の肌の色と一致する領域は、人間の顔の像に限らず、ステップＳ４０９において図２（ｃ）における人間像２１１ａの腕部分２１２も色彩領域として抽出される。そのため、人間像２１１ａの腕部分２１２のように人間の顔として明らかに異なる大きさ、形状または色分布などを有する色彩領域を判別手段１１８によって除外することで、人間の顔の判別精度を向上させる。
【００３９】
次いで、ステップＳ４１０において人間の顔として適切と判定された色彩領域は、人間の顔と判別され（Ｓ４１１）、人間の顔と判別された色彩領域は判別結果として判別結果出力手段１１９によって外部に出力される。
【００４０】
また、上述した本実施の形態では、画像情報から人間の顔の像を判別するために模様情報および色彩情報を用いた場合について説明したが、本発明では、模様情報および色彩情報として任意の物体の特徴が反映させられたものを用いることもできる。この場合も、上述した本実施の形態と同様に、画像情報から任意の物体の像を判別する際に、光源の光度などの色彩情報に影響を与える条件による影響を画像情報における色彩情報から消去することができる。
【００４１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の画像処理装置および画像処理方法によれば、光源の光度などの色彩情報に影響を与える条件による影響を画像情報における色彩情報から消去することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態の画像処理装置によって構成された画像処理システムを表すブロック図
【図２】本発明の一実施の形態の画像処理装置において、模様色彩記憶手段によって記憶されている人間の顔の模様情報を表す模様図および画像情報入力手段に入力される画像情報によって形成された画像図
【図３】本発明の一実施の形態の画像処理装置において、領域抽出手段によって抽出された模様領域における色彩情報のＲＧＢ空間における色分布を表す座標図および模様色彩記憶手段によって記憶されている人間の顔の色彩情報のＲＧＢ空間
における色分布を表す座標図
【図４】本発明の一実施の形態の画像処理装置による動作の流れを表すフローチャート
【図５】従来の画像処理装置を表すブロック図
【符号の説明】
１００  画像処理システム
１０１  画像情報生成装置
１１０  画像処理装置
１１１  画像情報入力手段
１１２  模様色彩記憶手段
１１３  画像情報前処理手段
１１４  領域抽出手段
１１５  関係式算出手段
１１６  色彩情報変更手段
１１７  色彩領域抽出手段
１１８  判別手段
１１９  判別結果出力手段
２１０、２１１ａ、２１１ｂ、２１１ｃ  人間像
２１２  人間像２１１ａの腕部分
３０１  模様領域の色彩情報の色分布
３０２  模様色彩記憶手段に記憶される色彩情報の色分布
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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