(57)【要約】【課題】予め登録された簡素化パターンと一致しない新たな画像パターンを自動判別し、新簡素化パターンを生成してその正確な出現頻度を監視することを可能にする画像パターン解析方法を提供する。【解決手段】画像パターンの解析方法において、既知として予め登録された簡素化パターンを実際の画像パターンのサイズへ変換して、比較判定を行う。また、登録された簡素化パターンに該当しない新しい画像パターンが出現した場合、新簡素化パターンを生成して、その出現頻度を監視する。【選択図】  図１
2004246722.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を構成する座標情報と二値化情報を含み、比較元画像パターンとして登録された簡素化パターンを指定する指定手順と、
座標情報と二値化情報を含む比較対象の画像パターンを入力して、その座標情報に応じて前記簡素化パターンを入力画像パターンと同一のサイズに変換し、変換された前記簡素化パターンと入力画像パターンとを比較してその二値化情報が一致するか否かを判定する判定手順と、
前記判定手順で算出される各簡素化パターンについての一致率の最大値が所定値を超えるときには、該当する簡素化パターンが一致すると判定して利用者へ通知する第１の通知手順と、
前記判定手順で算出される各簡素化パターンの一致率の最大値が前記所定値を超えないときには、該当する入力画像パターンをその座標情報と二値化情報に応じて新簡素化パターンに変換して、その新簡素化パターンを仮のパターン名称を付して登録する生成手順と、
入力画像パターンにおける前記新簡素化パターンの出現率を監視して、その出現率が所定値を超える場合に、該当する仮のパターン名称を利用者へ通知する第２の通知手順と
を有することを特徴とする画像パターン解析方法。
【請求項２】
前記簡素化パターンはそれぞれ固有のパターン名称とともに登録され、前記判定手順において、各簡素化パターンと入力画像パターンとがそれぞれ比較判定されることを特徴とする請求項１記載の画像パターン解析方法。
【請求項３】
前記簡素化パターンはそれぞれ固有のパターン名称とともに登録され、前記判定手順において各簡素化パターンと入力画像パターンとがそれぞれ比較判定され、かつ、前記第１の通知手順において該当する簡素化パターンのパターン名称が利用者へ通知されることを特徴とする請求項１記載の画像パターン解析方法。
【請求項４】
前記判定手順において、前記一致率は、該当する前記簡素化パターンの二値化情報で有効となる座標位置に、該当する入力画像パターンの二値化情報が有効となるデータ個数がどれだけあるかを示す指定内パターン一致率と、該当する前記簡素化パターンの二値化情報で無効となる座標位置に、該当する入力画像パターンの二値化情報が有効となるデータ個数がどれだけあるかを示す指定外パターン一致率とを算出し、前記指定内パターン一致率と前記指定外パターン一致率の差を求めることにより算出されることを特徴とする請求項１記載の画像パターン解析方法。
【請求項５】
前記生成手順において、前記新簡素化パターンは該当する入力画像パターンをその座標情報と二値化情報に応じて前記比較元画像パターンと同一のサイズに縮小することにより生成され、縮小パターンとして前記仮のパターン名称を付して登録されることを特徴とする請求項１記載の画像パターン解析方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像パターン解析において、画像パターンの自動判別と頻発する画像パターンの自動監視を行うことを可能とする画像パターンの解析方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、画像パターンの判定は、予め記憶部に格納された特定のパターンとの比較判定である。たとえば、特開２０００−２４３７９４号公報には、予め教示させたデータとして、特定の８個のパターンが作成される方式が示されている。これらの特定パターンとの比較判定を行うことにより不良画像の有無が判定される。
【０００３】
また、特開２００１−１５６１３５号公報には、予め教示させたデータに基づいて画像分類を行う欠陥画像の自動分類方式が示されている。この方式では、未教示の画像パターン群を、利用者が指定した同一カテゴリの画像群との類似度に応じて処理する。そのため、この方式で画像パターンを判定するためには、予め比較元パターンを人手により作成しておく必要がある。
【０００４】
【特許文献１】
特開２０００−２４３７９４号公報
【０００５】
【特許文献２】
特開２００１−１５６１３５号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
従来の方式では、様々な画像パターンと比較する際、人が認知していないパターンが出現しても、その出現頻度情報は格納されることなく処理される。このため、必ずしも全ての画像パターンを判定することはできない。また、新たな画像パターンが頻発したとしても、人が認知するまで新たな画像パターンは発見されることはない。個々の画像パターンを記憶部に格納することから、データサイズも肥大化し、必ずしも有効な画像パターンの分類ができるとはいえない。
【０００７】
このように、従来の方式で画像パターンの解析を行う場合、人が認知していない画像パターンを評価し、その発生傾向を監視することは困難である。
【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、予め登録された簡素化パターンと一致しない新たな画像パターンを自動判別し、新簡素化パターンを生成してその正確な出現頻度を監視することを可能にする画像パターン解析方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、請求項１に記載した発明は、画像パターン解析方法が、画像を構成する座標情報と二値化情報を含み、比較元画像パターンとして登録された簡素化パターンを指定する指定手順と、座標情報と二値化情報を含む比較対象の画像パターンを入力して、その座標情報に応じて前記簡素化パターンを入力画像パターンと同一のサイズに変換し、変換された前記簡素化パターンと入力画像パターンとを比較してその二値化情報が一致するか否かを判定する判定手順と、前記判定手順で算出される各簡素化パターンについての一致率の最大値が所定値を超えるときには、該当する簡素化パターンが一致すると判定して利用者へ通知する第１の通知手順と、前記判定手順で算出される各簡素化パターンの一致率の最大値が前記所定値を超えないときには、該当する入力画像パターンをその座標情報と二値化情報に応じて新簡素化パターンに変換して、その新簡素化パターンを仮のパターン名称を付して登録する生成手順と、入力画像パターンにおける前記新簡素化パターンの出現率を監視して、その出現率が所定値を超える場合に、該当する仮のパターン名称を利用者へ通知する第２の手順とを有することを特徴とする。
【００１０】
請求項２に記載した発明は、請求項１記載の画像パターン解析方法において、
前記簡素化パターンがそれぞれ固有のパターン名称とともに登録され、前記判定手順において、各簡素化パターンと入力画像パターンとがそれぞれ比較判定されることを特徴とする。
【００１１】
請求項３に記載した発明は、請求項１記載の画像パターン解析方法において、前記簡素化パターンがそれぞれ固有のパターン名称とともに登録され、前記判定手順において各簡素化パターンと入力画像パターンとがそれぞれ比較判定され、かつ、前記第１の通知手順において該当する簡素化パターンのパターン名称が利用者へ通知されることを特徴とする。
【００１２】
請求項４に記載した発明は、請求項１記載の画像パターン解析方法が、前記判定手順において前記一致率が、該当する前記簡素化パターンの二値化情報で有効となる座標位置に、該当する入力画像パターンの二値化情報が有効となるデータ個数がどれだけあるかを示す指定内パターン一致率と、該当する前記簡素化パターンの二値化情報で無効となる座標位置に、該当する入力画像パターンの二値化情報が有効となるデータ個数がどれだけあるかを示す指定外パターン一致率とを算出し、前記指定内パターン一致率と前記指定外パターン一致率の差を求めることにより算出されることを特徴とする。
【００１３】
請求項５に記載した発明は、請求項１記載の画像パターン解析方法が、前記生成手順において前記新簡素化パターンが該当する入力画像パターンをその座標情報と二値化情報に応じて前記比較元画像パターンと同一のサイズに縮小することにより生成され、縮小パターンとして前記仮のパターン名称を付して登録されることを特徴とする。
【００１４】
本発明に係る画像パターン解析方法によれば、膨大な画像パターン情報を人が逐次認知する必要がなく、利用者の指定した画像パターンを正確に自動判定することができる。また、利用者の指定していない画像パターンが頻発する場合にも、該当する新簡素化パターンを生成し比較判定することにより、正確に自動判定することができる。さらに、簡素化サイズの画像パターンを利用することで、記憶部に格納されるデータ量を大幅に縮小することができる。
【００１５】
【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。
【００１６】
図１は、本発明に係る画像パターン解析方法の原理を説明するための図である。
【００１７】
図１に示したように、本発明の画像パターン解析方法は、利用者が、画像パターン解析システム２０に予め登録された簡素化パターンを指定することより実行される。図１の画像パターン解析システム２０は、簡素化パターン指定手段２１と、パターン判定手段２２と、利用者通知手段２３と、新簡素化パターン生成手段２４と、新簡素化パターン頻度監視手段２５とから構成される。
【００１８】
簡素化パターン指定手段２１は、利用者からの指定に応じて、簡素化された比較元画像パターンとして予め登録された簡素化パターンをシステム２０へ通知する。
【００１９】
パターン判定手段２２は、比較対象の画像パターンを入力し、その座標情報に応じて、簡素化パターン指定手段２１に指定された簡素化パターンを入力画像パターンと同一サイズに変換（画像サイズ拡大）し、変換された簡素化パターンと入力画像パターンとを比較して両者の二値化情報が一致するか否かを判定する。
【００２０】
利用者通知手段２３は、パターン判定手段２２による判定手順で算出される各簡素化パターンの一致率の最大値が所定値を超えるときには、該当する簡素化パターンが一致すると判定して、そのパターン名称を利用者へ通知する。
【００２１】
新簡素化パターン生成手段２４は、パターン判定手段２２による判定手順で算出される各簡素化パターンの一致率の最大値が前記所定値を超えないときには、該当する入力画像パターンをその座標情報と二値化情報に応じて新簡素化パターンに変換（画像サイズ縮小）し、前記新簡素化パターンを仮のパターン名称を付して登録する。
【００２２】
新簡素化パターン頻度監視手段２５は、入力画像パターンにおける新簡素化パターンの出現頻度（出現率）を監視して、その新簡素化パターンの出現率が所定値を超えて頻繁に発生する場合に、該当する仮のパターン名称を利用者へ通知する。
【００２３】
図２は、本発明の画像パターン解析方法が適用される画像パターン解析システムの構成を示す。
【００２４】
図２の画像パターン解析システムにおいて、画像パターンデータは、画像格納サーバ１の画像パターン記憶部２に記憶される。画像パターン記憶部２の画像ファイルは、画像パターンデータ３として、画像変換サーバ７のパターン変換手段４に入力される。ここで、パターン変換手段４は、通常、画像変換サーバ７の制御部（ＣＰＵ）により実行されるコンピュータプログラムである。
【００２５】
パターン変換手段４は、入力された画像ファイルを変換して、簡素化パターンデータ５を生成する。生成された簡素化パターンデータ５は、画像変換サーバ７の簡素化パターン記憶部８に予め登録されている。
【００２６】
パターン変換手段４には本発明の画像パターン解析方法が適用されており、このパターン変換手段４は、画像パターン記憶部２から受取った画像パターン３が、簡素化パターン記憶部８から受取った簡素化パターン５と一致するとき、クライアント１０への通知を行う。クライアント１０は、例えば、画像変換サーバ７とＬＡＮインターフェイスを介して接続されるコンピュータ（ＰＣ）である。
【００２７】
また、パターン変換手段４は、画像パターン記憶部２からの画像パターン３に、簡素化パターン５と一致しない新パターンが頻発するとき、クライアント１０への通知を行う。さらに、パターン変換手段４は、簡素化パターン５と一致しない新パターンの出現頻度（出現率）が所定値を超えて頻発するとき、新パターン一覧データ６を生成し、画像変換サーバ７の新パターン記憶部９に記憶する。新パターン記憶部９に記憶された新パターン一覧データ６は、新パターンの出現が頻発する毎に、パターン変換手段４により更新される。
【００２８】
図３は、本発明の一実施の形態に係る画像パターン解析方法の処理手順を説明するためのフロー図である。図３の画像パターン解析の処理手順は、例えば、図２の画像変換サーバ７の制御部（ＣＰＵ）が実行するコンピュータプログラム（パターン変換手段４）に従って実行される。以下、画像パターン解析システム２０の制御部（ＣＰＵ）、または画像変換サーバ７の制御部（ＣＰＵ）を、単に制御部という。
【００２９】
図３の処理手順が開始すると、まず、ステップＳ１１において、制御部は画像を構成する座標情報と二値化情報を含む画像パターン３を画像格納サーバ１から読み込む。
【００３０】
ステップＳ１２において、制御部は、利用者により指定された比較元の簡素化パターンが簡素化パターン記憶部８に登録されているか否かを判定する。指定された全ての簡素化パターンについての判定が完了した場合、次のステップＳ１８に制御を移行する。
【００３１】
指定された比較元の簡素化パターンデータ５が記憶部８に登録されている場合、ステップＳ１３において、制御部は、該当する簡素化パターンデータ５を簡素化パターン記憶部８から読み込む。
【００３２】
ステップＳ１４において、制御部は、入力画像パターンデータ３のＸ，Ｙ座標最大値と、該当する簡素化パターンデータ５のＸ，Ｙ座標最大値とから、Ｘ方向及びＹ方向の倍率を算出し、該当する簡素化パターンを入力画像パターンと同一サイズに変換する（画像サイズ拡大）。この画像サイズ拡大については後述する。
【００３３】
ステップＳ１５において、制御部は、変換後の簡素化パターン（以下、比較元パターンという）と、入力画像パターン（以下、比較対象パターンという）の同一座標情報をキーとして、二値化情報を連結することで画像パターンの重ね合せを行う（図６参照）。
【００３４】
ステップＳ１６において、制御部は、比較元パターンで有効（１）となる座標位置に、比較対象パターンが有効（１）となるデータ個数がどれだけあるかを示す割合を算出し、指定内パターン一致率とする。また、制御部は、比較元パターンで無効（０）となる座標位置に、比較対象パターンが有効（１）となるデータ個数がどれだけあるかを示す割合を算出し、指定外パターン一致率とする。さらに、制御部は、指定内パターン一致率と指定外パターン一致率の差を求めることで、該当する比較元パターン（変換後の簡素化パターン）についてのパターン一致率を算出する。
【００３５】
図６は、パターン一致率の算出を行うための画像パターン重ね合わせの例を示す。図７は、図３の画像パターン解析方法におけるパターン一致率算出手順（ステップＳ１５，Ｓ１６）を説明するためのデータ例を示す。
【００３６】
次に、図３のステップＳ１７において、制御部は、算出したパターン一致率をメモリに格納する。このパターン一致率が負の値である場合は、比較元パターンの二値化情報を逆転したパターンであることが読み取れる。
【００３７】
ステップＳ１７が完了すると、制御部は、次の指定簡素化パターンについての判定を行うために、上記ステップＳ１２以降の処理手順を繰り返す。
【００３８】
利用者が指定した全ての簡素化パターンについての判定が完了すると、各簡素化パターンについてのパターン一致率が算出され、メモリに格納されたことになる。この場合、ステップＳ１８において、制御部は、格納された各パターン一致率を降順（大きな一致率の順）に並び替える。最も大きな値のパターン一致率をもつ簡素化パターンが有効なパターンであることがわかる。
【００３９】
ステップＳ１９において、制御部は、並び替え後の先頭のパターン一致率（有効パターンの一致率）が利用者の指定した所定値を超えるか否かを判定する。
【００４０】
有効パターンの一致率が所定値を超える場合には、ステップＳ２０において、制御部は、有効パターンを確定パターンと判定し、該当する簡素化パターンのパターン名称をクライアント１０へ通知する。
【００４１】
有効パターンの一致率が所定値を超えない場合には、ステップＳ２１において制御部は、有効パターンを新簡素化パターンと判定し、該当する入力画像パターンの画像サイズ縮小を行うことにより、新簡素化パターンを生成する。ステップＳ２２において、制御部は、生成された新簡素化パターンの、入力画像パターンにおける出現頻度（出現率）を算出する。ステップＳ２１の画像サイズ縮小の処理手順、及びステップＳ２２の出現率算出の処理手順については後述する。
【００４２】
ステップＳ２３において、制御部は、生成された新簡素化パターンについての出現率が、利用者の指定した所定の出現率を超えるか否かを監視する。この新簡素化パターン出現率の監視の手順については後述する。
【００４３】
新簡素化パターンの出現率が所定の出現率を超える場合、ステップＳ２４において、制御部は、該当する新簡素化パターンの仮のパターン名称をクライアント１０へ通知する。
【００４４】
図４は、簡素化パターンの画像サイズ拡大の例を示す。図５は、図３の画像パターン解析方法における簡素化パターンの画像サイズ拡大手順（ステップＳ１４）を説明するためのフロー図である。
【００４５】
図５の画像サイズ拡大手順が開始すると、まず、ステップＳ３１において、制御部は、簡素化パターンデータ５のＸ，Ｙ座標最大値（パターンサイズ）を取得する。
【００４６】
ステップＳ３２において、制御部は、入力画像パターンデータ３のＸ，Ｙ座標最大値（パターンサイズ）を取得する。
【００４７】
ステップＳ３３において、制御部は、簡素化パターンデータ５のＸ座標最大値と入力画像パターンデータ３のＸ座標最大値とからＸ方向倍率を算出する。
【００４８】
ステップＳ３４において、制御部は、簡素化パターンデータ５のＹ座標最大値と入力画像パターンデータ３のＹ座標最大値とからＹ方向倍率を算出する。
【００４９】
ステップＳ３５において、制御部は、簡素化パターンデータ５内の座標情報と二値化情報を１レコードを読み込む。
【００５０】
ステップＳ３６において、制御部は、簡素化パターンデータ５内に座標情報と二値化情報の次のレコードがあるか否かを判定する。簡素化パターンデータ５の全てのレコードの読み込みが完了すると、図５の画像サイズ拡大手順が終了する。
【００５１】
簡素化パターンデータ５内に座標情報と二値化情報の次のレコードがある場合には、ステップＳ３７において、制御部は、読み込んだ簡素化パターンレコードの座標情報に対応する倍率拡大座標（Ｘ方向倍率、Ｙ方向倍率を乗じたＸ、Ｙ座標）に、読み込んだ簡素化パターンレコードの二値化情報をコピーする。
【００５２】
このステップＳ３７が一旦終了すると、上記ステップＳ３６の判定結果がＮＯとなるまで、制御部は上記ステップＳ３５−Ｓ３７の処理手順を繰り返す。
【００５３】
次に、図８は、画像パターンの画像サイズ縮小の例を示す。図９は、図３の画像パターン解析方法における画像パターンの画像サイズ縮小手順（ステップＳ２１）を説明するためのフロー図である。
【００５４】
図９の画像サイズ縮小手順が開始すると、まず、ステップＳ４１において、制御部は、簡素化パターンデータ５のＸ，Ｙ座標最大値（パターンサイズ）を取得する。ここで、簡素化パターンデータ５中の二値化情報の初期値は全て無効（０）に設定しておく。
【００５５】
ステップＳ４２において、制御部は、入力画像パターンデータ３（有効パターン）のＸ，Ｙ座標最大値（パターンサイズ）を取得する。
【００５６】
ステップＳ４３において、制御部は、簡素化パターンデータ５のＸ，Ｙ座標最大値と入力画像パターンデータ３のＸ，Ｙ座標最大値とから、Ｘ方向縮小率、Ｙ方向縮小率をそれぞれ算出する。
【００５７】
ステップＳ４４において、制御部は、算出されたＸ／Ｙ方向縮小率を用いて、入力画像パターン（有効パターン）の座標変換を行う。
【００５８】
ステップＳ４５において、制御部は、座標変換後の入力画像パターンデータ３内に座標情報と二値化情報のレコードがあるか否かを判定する。入力画像パターンデータ３の全てのレコードの読み込みが完了すると、図９の画像サイズ縮小手順が終了する。
【００５９】
入力画像パターンデータ３内に座標情報と二値化情報のレコードがある場合には、ステップＳ４６において、制御部は、そのレコードを読み込み、同じ座標データ中の二値化情報の有効ビットの個数、及び各有効ビットの座標を取得する。
【００６０】
ステップＳ４７において、制御部は、読み込んだ入力画像パターンレコードに対応する簡素化パターンデータ５のレコードの該当する座標の二値化情報を、座標データ中の有効ビットの個数が、同座標範囲領域ビット個数の所定率値以上存在する場合、簡素化パターン該当座標を有効ビット（１）とし、そうでない場合は該当座標を無効ビット（０）と設定する。
【００６１】
このステップＳ４７が一旦終了すると、上記ステップＳ４５の判定結果がＮＯとなるまで、制御部は上記ステップＳ４５−Ｓ４７の処理手順を繰り返す。
【００６２】
図１０は、新パターン出現頻度の監視のために生成される新簡素化パターンデータを示す。図１１は、新簡素化パターン出現頻度の監視（図３のステップＳ２３）を説明するためのデータ例を示す。
【００６３】
図１０に示したように、図３のステップＳ２１で生成される新簡素化パターンは、新パターン一覧データ６と共に、画像変換サーバ７の新パターン記憶部９に格納される（ライブラリ化される）。ここでは、新簡素化パターンの画像情報と、新パターン一覧データ６とを含めて、新簡素化パターンデータという。また、図３のステップＳ２１で生成される新簡素化パターンの画像情報は、利用者の指定に応じて、画像変換サーバ７の簡素化パターン記憶部８に格納され、登録される（更新）よう構成してもよい。
【００６４】
図１１の新パターン一覧データ６に示したように、新パターン記憶部９に格納される個々の新簡素化パターンには、規則的に自動で仮のパターン名称が付与される。また、図１１に示したように、個々の新簡素化パターン毎に、初回出現日時、最新出現日時、出現回数、出現間隔、その他の項目が記録されている。この出現間隔は、対応の初回出現日時、最新出現日時及び出現回数に基づいて秒単位で算出されており、該当する新簡素化パターンの出現頻度（出現率）に対応している。上述したように、画像パターン解析システム２０の制御部は、新簡素化パターンの出現率が、利用者の指定した所定の出現率を超えて頻発している場合には、該当する新簡素化パターンの仮のパターン名称をクライアント１０に通知して、利用者の注意を促がす。従って、本発明の画像パターン解析方法によれば、膨大な画像パターン情報を漏れなく監視することができる。
【００６５】
（付記１）
画像を構成する座標情報と二値化情報を含み、比較元画像パターンとして登録された簡素化パターンを指定する指定手順と、座標情報と二値化情報を含む比較対象の画像パターンを入力して、その座標情報に応じて前記簡素化パターンを入力画像パターンと同一のサイズに変換し、変換された前記簡素化パターンと入力画像パターンとを比較してその二値化情報が一致するか否かを判定する判定手順と、前記判定手順で算出される各簡素化パターンについての一致率の最大値が所定値を超えるときには、該当する簡素化パターンが一致すると判定して利用者へ通知する第１の通知手順と、前記判定手順で算出される各簡素化パターンの一致率の最大値が前記所定値を超えないときには、該当する入力画像パターンをその座標情報と二値化情報に応じて新簡素化パターンに変換して、その新簡素化パターンを仮のパターン名称を付して登録する生成手順と、入力画像パターンにおける前記新簡素化パターンの出現率を監視して、その出現率が所定値を超える場合に、該当する仮のパターン名称を利用者へ通知する第２の通知手順とを有することを特徴とする画像パターン解析方法。
【００６６】
（付記２）
前記簡素化パターンはそれぞれ固有のパターン名称とともに登録され、前記判定手順において、各簡素化パターンと入力画像パターンとがそれぞれ比較判定されることを特徴とする付記１記載の画像パターン解析方法。
【００６７】
（付記３）
前記簡素化パターンはそれぞれ固有のパターン名称とともに登録され、前記判定手順において各簡素化パターンと入力画像パターンとがそれぞれ比較判定され、かつ、前記第１の通知手順において該当する簡素化パターンのパターン名称が利用者へ通知されることを特徴とする付記１記載の画像パターン解析方法。
【００６８】
（付記４）
前記判定手順において、前記一致率は、該当する前記簡素化パターンの二値化情報で有効となる座標位置に、該当する入力画像パターンの二値化情報が有効となるデータ個数がどれだけあるかを示す指定内パターン一致率と、該当する前記簡素化パターンの二値化情報で無効となる座標位置に、該当する入力画像パターンの二値化情報が有効となるデータ個数がどれだけあるかを示す指定外パターン一致率とを算出し、前記指定内パターン一致率と前記指定外パターン一致率の差を求めることにより算出されることを特徴とする付記１記載の画像パターン解析方法。
【００６９】
（付記５）
前記生成手順において、前記新簡素化パターンは該当する入力画像パターンをその座標情報と二値化情報に応じて前記比較元画像パターンと同一のサイズに縮小することにより生成され、縮小パターンとして前記仮のパターン名称を付して登録されることを特徴とする付記１記載の画像パターン解析方法。
【００７０】
（付記６）
前記縮小パターンはそれぞれ固有の前記仮のパターン名称とともに登録されることを特徴とする付記５記載の画像パターン解析方法。
【００７１】
（付記７）
前記縮小パターンはそれぞれ、固有の前記仮のパターン名称と、該当する前記出現率とともに登録され、かつ、前記第２の通知手順において、登録された縮小パターン中のいずれかの縮小パターンの出現率が利用者の指定した所定値を超える場合に、その縮小パターンの仮のパターン名称が利用者へ通知されることを特徴とする付記５記載の画像パターン解析方法。
【００７２】
（付記８）
画像パターンを解析するためにコンピュータに、画像を構成する座標情報と二値化情報を含み、簡素化された比較元画像パターンとして登録された簡素化パターンを指定する指定手順と、座標情報と二値化情報を含む比較対象の画像パターンを入力して、その座標情報に応じて前記簡素化パターンを入力画像パターンと同一のサイズに変換し、変換された前記簡素化パターンと入力画像パターンとを比較してその二値化情報が一致するか否かを判定する判定手順と、前記判定手順で算出される各簡素化パターンについての一致率の最大値が所定値を超えるときには、該当する簡素化パターンが一致すると判定して利用者へ通知する第１の通知手順と、前記判定手順で算出される各簡素化パターンの一致率の最大値が前記所定値を超えないときには、該当する入力画像パターンをその座標情報と二値化情報に応じて新簡素化パターンに変換して、その新簡素化パターンを仮のパターン名称を付して登録する生成手順と、入力画像パターンにおける前記新簡素化パターンの出現率を監視して、その出現率が所定値を超える場合に、該当する仮のパターン名称を利用者へ通知する第２の通知手順とを実行させるための画像パターン解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００７３】
（付記９）
画像パターンを解析するためにコンピュータに、画像を構成する座標情報と二値化情報を含み、簡素化された比較元画像パターンとして登録された簡素化パターンを指定する指定手順と、座標情報と二値化情報を含む比較対象の画像パターンを入力して、その座標情報に応じて前記簡素化パターンを入力画像パターンと同一のサイズに変換し、変換された前記簡素化パターンと入力画像パターンとを比較してその二値化情報が一致するか否かを判定する判定手順と、前記判定手順で算出される各簡素化パターンについての一致率の最大値が所定値を超えるときには、該当する簡素化パターンが一致すると判定して利用者へ通知する第１の通知手順と、前記判定手順で算出される各簡素化パターンの一致率の最大値が前記所定値を超えないときには、該当する入力画像パターンをその座標情報と二値化情報に応じて新簡素化パターンに変換して、その新簡素化パターンを仮のパターン名称を付して登録する生成手順と、入力画像パターンにおける前記新簡素化パターンの出現率を監視して、その出現率が所定値を超える場合に、該当する仮のパターン名称を利用者へ通知する第２の通知手順とを実行させるための画像パターン解析プログラム。
【００７４】
（付記１０）
画像を構成する座標情報と二値化情報を含み、簡素化された比較元画像パターンとして登録された簡素化パターンを指定する指定手段と、座標情報と二値化情報を含む比較対象の画像パターンを入力して、その座標情報に応じて前記簡素化パターンを入力画像パターンと同一のサイズに変換し、変換された前記簡素化パターンと入力画像パターンとを比較してその二値化情報が一致するか否かを判定する判定手段と、前記判定手段で算出される各簡素化パターンについての一致率の最大値が所定値を超えるときには、該当する簡素化パターンが一致すると判定して利用者へ通知する第１の通知手段と、前記判定手段で算出される各簡素化パターンの一致率の最大値が前記所定値を超えないときには、該当する入力画像パターンをその座標情報と二値化情報に応じて新簡素化パターンに変換して、その新簡素化パターンを仮のパターン名称を付して登録する生成手段と、入力画像パターンにおける前記新簡素化パターンの出現率を監視して、その出現率が所定値を超える場合に、該当する仮のパターン名称を利用者へ通知する第２の通知手段とを有することを特徴とする画像パターン解析装置。
【００７５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の画像パターン解析方法によれば、膨大な画像パターン情報を人が逐次認知する必要がなく、利用者の指定した所定パターンを正確に自動判定することができる。また、利用者の指定していない画像パターンが頻発する場合にも、該当する新簡素化パターンを生成し比較判定することにより、正確に自動判定することができる。さらに、簡素化サイズの画像パターンを利用することで、記憶部に格納されるデータ量を大幅に縮小することができる。
【００７６】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像パターン解析方法の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の画像パターン解析方法が適用される画像パターン解析システムの構成を示す図である。
【図３】本発明の一実施の形態に係る画像パターン解析方法の処理手順を説明するためのフロー図である。
【図４】簡素化パターンの画像サイズ拡大の例を示す図である。
【図５】図３の画像パターン解析方法における簡素化パターンの画像サイズ拡大手順を説明するためのフロー図である。
【図６】パターン一致率の算出を行うための画像パターン重ね合わせの例を示す図である。
【図７】図３の画像パターン解析方法におけるパターン一致率算出手順を説明するためのデータ例を示す図である。
【図８】画像パターンの画像サイズ縮小の例を示す図である。
【図９】図３の画像パターン解析方法における画像パターンの画像サイズ縮小手順を説明するためのフロー図である。
【図１０】新パターン出現頻度の監視のために生成される新パターンデータを示す図である。
【図１１】新パターン出現頻度の監視を説明するためのデータ例を示す図である。
【符号の説明】
１  画像格納サーバ
２  画像パターン記憶部
３  画像パターンデータ
４  パターン変換手段
５  簡素化パターンデータ
６  新パターン一覧データ
７  画像変換サーバ
８  簡素化パターン記憶部
９  新パターン記憶部
１０  クライアント
２０  画像パターン解析システム
２１  簡素化パターン指定手段
２２  パターン判定手段
２３  利用者通知手段
２４  新簡素化パターン生成手段
２５  新簡素化パターン頻度監視手段
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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