(57)【要約】【課題】学習し登録したオブジェクトを対象画像から識別する際、パラメータが多くてもデータ量を抑えると共に、相関値を下げずに該識別を可能とする。【解決手段】学習装置１では、各オブジェクトの変形画像や異濃度画像等のパラメータ画像と分割したサブテンプレート画像を作成する。これらの画像の各画素値を光エネルギーに変換して対数変換し、横方向の微分と縦方向の微分成分を計算して微分方向と強さを計算し、この微分方向のヒストグラムを計算することで求めた特徴ベクトルを圧縮し、サブテンプレートと全体の圧縮空間と部分空間を計算し識別に必要な情報として登録する。識別装置２では、ユーザの撮影画像からオブジェクト領域を切り出し、同様に対数変換、微分強度方向計算、微分方向ヒストグラム計算を行い、サブテンプレート部分空間との距離により投票を行い、さらに全体部分空間との距離により識別結果を出力する。【選択図】  図１
2004192310.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オブジェクトの複数画像を用いてオブジェクトを登録する学習装置と、入力画像から該登録された複数のオブジェクトを識別する識別装置とからなる装置における該学習装置であって、
複数画像に対してオブジェクトの画像をあらかじめ想定されているパラメータの組み合わせ毎に該パラメータに従って変換した全パラメータ画像を作成する全パラメータ画像作成手段と、
該全パラメータ画像に対してあらかじめ定められた注目点を中心としてあらかじめ定められた大きさの画像であるサブテンプレート画像を複数個作成するサブテンプレート画像作成手段と、
該全パラメータ画像および該サブテンプレート画像から特徴を抽出した全体特徴ベクトルおよびサブテンプレート特徴ベクトルを計算する特徴抽出手段と、
１特徴ベクトルを１サンプルとみなして該全体特徴ベクトルに主成分分析を行い全体圧縮空間および全体圧縮特徴ベクトルを計算し、かつ、該サブテンプレート特徴ベクトル群毎に主成分分析を行いサブテンプレート圧縮空間およびサブテンプレート圧縮特徴ベクトルを計算する圧縮手段と、
該全体圧縮特徴ベクトルを対象毎に主成分分析を行って全体部分空間を計算し、かつ、該サブテンプレート圧縮特徴ベクトルを対象毎に主成分分析を行ってサブテンプレート部分空間を計算する部分空間作成手段と、
該全体圧縮空間および該全体部分空間および該サブテンプレート圧縮空間および該サブテンプレート部分空間を登録・蓄積する蓄積手段と、
を有することを特徴とするオブジェクト学習装置。
【請求項２】
オブジェクトの複数画像を用いてオブジェクトを登録する学習装置と、入力画像から該登録された複数のオブジェクトを識別する識別装置とからなる装置における該識別装置であって、
照合したい入力画像の一部を選択してオブジェクト領域を切り出す画像切り出し手段と、
該切り出された画像の特徴ベクトルを抽出する特徴抽出手段と、
該特徴ベクトルをサブテンプレート部分空間に投影したサブテンプレート圧縮特徴ベクトルを計算し、各オブジェクトの各サブテンプレート部分空間との距離を求めるサブテンプレート部分空間距離計算手段と、
オブジェクトがあらかじめ想定されている座標変換の一定範囲内のパラメータの組み合わせによって変形していることを仮定し、位置座標と各々の該パラメータの組み合わせに対しての確からしさを示すテーブルを用意し、パラメータの組み合わせが正しいことを前提としたときのオブジェクトの位置座標を算出し、該サブテンプレート部分空間距離計算手段にて計算した圧縮空間までの距離を該座標および座標変換パラメータで定められるテーブルの値に加算する投票手段と、定められた閾値以下の該テーブルの値を示すオブジェクトの座標位置および座標変換パラメータおよび対象を推定し求めるパラメータ推定手段と、
該推定された座標位置および座標変換パラメータの画像を切り出し、対応する全体部分空間との距離を計算する全体部分空間距離計算手段と、
定められた閾値以下の該距離を示した全体画像のパラメータを識別結果として出力する出力手段と、
を有することを特徴とするオブジェクト識別装置。
【請求項３】
前記全パラメータ画像生成手段は、
複数画像に対してオブジェクトの画像をあらかじめ想定されている座標変換のパラメータの組み合わせ毎に該パラメータに従って変換した変形全体画像を作成する変形全体画像作成手段と、
各変形全体画像に対してオブジェクト領域の画素値を定められた画素値に変換した異濃度画像を作成する異濃度画像作成手段と、
を有することを特徴とする請求項１に記載のオブジェクト学習装置。
【請求項４】
前記特徴抽出手段は、
各異濃度画像およびサブテンプレート画像の各画素値を光エネルギーに変換し光エネルギーに対して対数変換する対数変換手段と、
各異濃度画像およびサブテンプレート画像の横方向の微分と縦方向の微分成分を計算して微分の方向と強さを計算する微分強度方向計算手段と、
各異濃度画像およびサブテンプレート画像に対し、定められた領域内の各画素の微分方向を定められた段階に量子化し、微分の強さを段階毎に累積加算した微分方向ヒストグラムを作成する微分方向ヒストグラム化手段と、
を有することを特徴とする請求項３に記載のオブジェクト学習装置。
【請求項５】
前記部分空間作成手段は、
寄与率の合計が一定以上になる固有空間を構成する固有空間構成手段と、
全体特徴ベクトルを固有空間に投影した際の座標および全体特徴ベクトルのパラメータである変形パラメータおよび濃度パラメータを記載したパラメータ対応表を作成する対応表作成手段と、
を有することを特徴とする請求項１，３，４のいずれかに記載のオブジェクト学習装置。
【請求項６】
前記全体部分空間距離計算手段は、
対応する全体部分空間との距離を計算する代わりにパラメータ対応表に記載されている座標との距離を計算するパラメータ距離計算手段
を有することを特徴とする請求項２に記載のオブジエクト識別装置。
【請求項７】
オブジェクトの複数画像を用いてオブジェクトを登録する学習段階と、入力画像から該登録された複数のオブジェクトを識別する識別段階とを有する方法におけるオブジェクト学習方法であって、
オブジェクトを登録する学習段階は、
複数画像に対してオブジェクトの画像をあらかじめ想定されているパラメータの組み合わせ毎に該パラメータに従って変換した全パラメータ画像を作成する全パラメータ画像作成段階と、
該全パラメータ画像に対してあらかじめ定められた注目点を中心としてあらかじめ定められた大きさの画像であるサブテンプレート画像を複数個作成するサブテンプレート画像作成段階と、
該全パラメータ画像および該サブテンプレート画像から全体特徴ベクトルおよびサブテンプレート特徴ベクトルを抽出する特徴軸出段階と、
１特徴ベクトルを１サンプルとみなして該全体特徴ベクトルに主成分分析を行い全体圧縮空間および全体圧縮特徴ベクトルを計算し、かつ、該サブテンプレート特徴ベクトル群毎に主成分分析を行いサブテンプレート圧縮空間およびサブテンプレート圧縮特徴ベクトルを計算する圧縮段階と、
該全体圧縮特徴ベクトルを対象毎に主成分分析を行って全体部分空間を計算し、かつ、該サブテンプレート圧縮特徴ベクトルを対象毎に主成分分析を行ってサブテンプレート部分空間を計算する部分空間作成段階と、
該全体圧縮空間および該全体部分空間および該サブテンプレート圧縮空間および該サブテンプレート部分空間を登録・蓄積する蓄積段階と、
を有することを特徴とするオブジェクト学習方法。
【請求項８】
オブジェクトの複数画像を用いてオブジェクトを登録する学習段階と、該登録された複数のオブジェクトを識別する識別段階を有する方法におけるオブジェクト識別方法であって、
オブジェクトを識別する識別段階は、
照合したい入力画像の一部を選択してオブジェクト領域を切り出す画像切り出し段階と、
該切り出された画像の特徴ベクトルを抽出する特徴抽出段階と、
該特徴ベクトルをサブテンプレート部分空間に投影したサブテンプレート圧縮特徴ベクトルを計算し、各オブジェクトの各サブテンプレート部分空間との距離を求めるサブテンプレート部分空間距離計算段階と、
オブジェクトがあらかじめ想定されている座標変換の一定範囲内のパラメータの組み合わせによって変形していることを仮定し、位置座標と各々の該パラメータの組み合わせに対しての確からしさを示すテーブルを用意し、パラメータの組み合わせが正しいことを前提としたときのオブジェクトの位置座標を算出し、該サブテンプレート部分空間距離計算段階にて計算した圧縮空間までの距離を該座標および座標変換パラメータで定められるテーブルの値に加算する投票段階と、定められた閾値以下の該テーブルの値を示すオブジェクトの座標位置および座標変換パラメータおよび対象を推定し求めるパラメータ推定段階と、
該推定された座標位置および座標変換パラメータの画像を切り出し、対応する全体部分空間との距離を計算する全体部分空間距離計算段階と、
定められた閾値以下の該距離を示した全体画像のパラメータを識別結果として出力する出力段階と、
を有することを特徴とするオブジェクト識別方法。
【請求項９】
前記全パラメータ画像生成段階は、
複数画像に対してオブジェクトの画像をあらかじめ想定されている座標変換のパラメータの組み合わせ毎に該パラメータに従って変換した変形全体画像を作成する変形全体画像作成段階と、
各変形全体画像に対してオブジェクト領域の画素値を定められた画素値に変換した異濃度画像を作成する異濃度画像作成段階と、
を有することを特徴とする請求項７に記載のオブジェクト学習方法。
【請求項１０】
前記特徴抽出段階は、
各異濃度画像およびサブテンプレート画像の各画素値を光エネルギーに変換し光エネルギーに対して対数変換をする対数変換段階と、
各異濃度画像およびサブテンプレート画像の横方向の微分と縦方向の微分成分を計算して微分の方向と強さを計算する微分強度方向計算段階と、
各異濃度画像およびサブテンプレート画像に対し、定められた領域内の各画素の微分方向を定められた段階に量子化し、微分の強さを段階毎に累積加算した微分方向ヒストグラムを作成する微分方向ヒストグラム化段階と、
を有することを特徴とする請求項９に記載のオブジェクト学習方法。
【請求項１１】
前記部分空間作成段階は、
寄与率の合計が一定以上になる固有空間を構成する固有空間構成段階と、
全体特徴ベクトルを固有空間に投影した際の座標および全体特徴ベクトルのパラメータである変形パラメータおよび濃度パラメータを記載したパラメータ対応表を作成する対応表作成段階と、
を有することを特徴とする請求項７，９，１０のいずれかに記載のオブジェクト学習方法。
【請求項１２】
前記全体部分空間距離計算段階は、
対応する全体部分空間との距離を計算する代わりにパラメータ対応表に記載されている座標との距離を計算するパラメータ距離計算段階
を有することを特徴とする請求項８に記載のオブジェクト識別方法。
【請求項１３】
請求項７，９，１０，１１のいずれかに記載のオブジェクト学習方法における段階を、コンピュータに実行させるためのプログラムとした
ことを特徴とするオブジェクト学習プログラム。
【請求項１４】
請求項８または１２に記載のオブジェクト識別方法における段階を、コンピュータに実行させるためのプログラムとした
ことを特徴とするオブジェクト識別プログラム。
【請求項１５】
請求項７，９，１０，１１のいずれかに記載のオブジェクト学習方法における段階を、コンピュータに実行させるためのプログラムとし、
該プログラムを、該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録した
ことを特徴とするオブジェクト学習プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１６】
請求項８または１２に記載のオブジェクト識別方法における段階を、コンピュータに実行させるためのプログラムとし、
該プログラムを、該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録した
ことを特徴とするオブジェクト識別プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像内に、どのようなオブジェクトが写っているかを識別する画像識別技術に属し、その具体的な産業応用システムとして、例えば画像検索システムなどが挙げられる。
【０００２】
【従来の技術】
画像認識技術は、画像データ内のある領域がどの対象に属するかを特定する技術である。画像認識方式は、大きく分けて、パターンマッチング方式と統計的識別方式がある。
【０００３】
パターンマッチング方式では、入力画像の中にあらかじめ作成した標準パターンと同じ物があるか、あるいは近いものがあるかを検出する。標準パターンは、そのパターンを良く示す特徴を用いて表現される。代表的な手法であるテンプレートマッチング方法では、濃淡画像を特徴としたテンプレートや、濃淡画像を微分した微分濃淡画像を特徴とするテンプレートを標準パターンとして利用するのが一般的である。
【０００４】
統計的識別方式では、照合したい２枚の画像が単純な平行移動の関係にない場合や、入力画像が特徴パラメータで記述されている場合、画像の直接照合はできず、特徴記述間のマッチングが必要になるが、その際、入力画像の特徴ベクトルとある対象の同時生起確率を計算して、これが最大となる対象を入力画像が属す対象とする。これは入力画像の特徴ベクトルから見て、最も確かな対象を選んだことになる。
【０００５】
なお、後述の［発明が解決しようとする課題］の欄で述べる本発明の課題１を解決する方法として、テンプレートを圧縮する技術が非特許文献１に開示されている。しかし、この技術には照明条件がシミュレーション可能である環境下でないと利用できないなどの制約がある。また、この技術では同じく本発明の課題２を解決することはできない。
【０００６】
【非特許文献１】
村瀬洋、Ｓ．Ｋ．Ｎａｙｅｒ、「２次元照合による３次元物体認識−パラメトリック固有空間法−」、電子情報通信学会論文誌（Ｄ−ＩＩ）、１９９４年１１月、第Ｊ７７−Ｄ−ＩＩ巻、第１１号、ｐ．２１７９−２１８７
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術の手法では、以下の２つの問題があった。
【０００８】
（１）オブジェクト物のパラメータ、撮影条件のパラメータが多い場合にデータ量が指数関数的に大きくなるため、対応ができなくなる。例えば、屋外などで、照明条件が大きく変化し、かつ、オブジェクトの見え方が撮影位置によって大きく変化するオブジェクトの場合、パターンマッチング方式では、必要になるテンプレート数（パラメータの組み合わせ数）が膨大になり、現実的ではなかった。また、統計的識別方式においても、オブジェクト物の同時生起確率を計算するために、膨大なデータが必要となり、現実的ではなかった。
【０００９】
（２）また、上記問題（１）からテンプレート数を抑えると、用意したテンプレートと完全に合致しないオブジェクトに対しては、相関値が下がってしまい、認識できない。例えば、ゴシック体の文字のみをテンプレートとして登録すると、楷書体の文字に対しては、相関値が下がってしまう。また、例えば濃い文字と薄い文字では、背景の色や模様によっては相関値が下がってしまう。
【００１０】
本発明は、上記従来技術の問題（１）を解決することを課題１とし、上記従来技術の問題（２）を解決することを課題２とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明では、上記課題を解決するために、オブジェクトの複数画像を用いてオブジェクトを登録する学習装置と、入力画像から該登録された複数のオブジェクトを識別する識別装置とからなる装置における該学習装置であって、複数画像に対してオブジェクトの画像をあらかじめ想定されているパラメータの組み合わせ毎に該パラメータに従って変換した全パラメータ画像を作成する全パラメータ画像作成手段と、該全パラメータ画像に対してあらかじめ定められた注目点を中心としてあらかじめ定められた大きさの画像であるサブテンプレート画像を複数個作成するサブテンプレート画像作成手段と、該全パラメータ画像および該サブテンプレート画像から特徴を抽出した全体特徴ベクトルおよびサブテンプレート特徴ベクトルを計算する特徴抽出手段と、１特徴ベクトルを１サンプルとみなして該全体特徴ベクトルに主成分分析を行い全体圧縮空間および全体圧縮特徴ベクトルを計算し、かつ、該サブテンプレート特徴ベクトル群毎に主成分分析を行いサブテンプレート圧縮空間およびサブテンプレート圧縮特徴ベクトルを計算する圧縮手段と、該全体圧縮特徴ベクトルを対象毎に主成分分析を行って全体部分空間を計算し、かつ、該サブテンプレート圧縮特徴ベクトルを対象毎に主成分分析を行ってサブテンプレート部分空間を計算する部分空間作成手段と、該全体圧縮空間および該全体部分空間および該サブテンプレート圧縮空間および該サブテンプレート部分空間を登録・蓄積する蓄積手段と、を有することを特徴とするオブジェクト学習装置を、その解決の手段とする。
【００１２】
あるいは、オブジェクトの複数画像を用いてオブジェクトを登録する学習装置と、入力画像から該登録された複数のオブジェクトを識別する識別装置とからなる装置における該識別装置であって、照合したい入力画像の一部を選択してオブジェクト領域を切り出す画像切り出し手段と、該切り出された画像の特徴ベクトルを抽出する特徴抽出手段と、該特徴ベクトルをサブテンプレート部分空間に投影したサブテンプレート圧縮特徴ベクトルを計算し、各オブジェクトの各サブテンプレート部分空間との距離を求めるサブテンプレート部分空間距離計算手段と、オブジェクトがあらかじめ想定されている座標変換の一定範囲内のパラメータの組み合わせによって変形していることを仮定し、位置座標と各々の該パラメータの組み合わせに対しての確からしさを示すテーブルを用意し、パラメータの組み合わせが正しいことを前提としたときのオブジェクトの位置座標を算出し、該サブテンプレート部分空間距離計算手段にて計算した圧縮空間までの距離を該座標および座標変換パラメータで定められるテーブルの値に加算する投票手段と、定められた閾値以下の該テーブルの値を示すオブジェクトの座標位置および座標変換パラメータおよび対象を推定し求めるパラメータ推定手段と、該推定された座標位置および座標変換パラメータの画像を切り出し、対応する全体部分空間との距離を計算する全体部分空間距離計算手段と、定められた閾値以下の該距離を示した全体画像のパラメータを識別結果として出力する出力手段と、を有することを特徴とするオブジェクト識別装置を、その解決の手段とする。
【００１３】
あるいは、上記のオブジェクト学習装置において、前記全パラメータ画像生成手段は、複数画像に対してオブジェクトの画像をあらかじめ想定されている座標変換のパラメータの組み合わせ毎に該パラメータに従って変換した変形全体画像を作成する変形全体画像作成手段と、各変形全体画像に対してオブジェクト領域の画素値を定められた画素値に変換した異濃度画像を作成する異濃度画像作成手段と、を有することを特徴とするオブジェクト学習装置を、その解決の手段とする。
【００１４】
あるいは、上記のオブジェクト学習装置において、前記特徴抽出手段は、各異濃度画像およびサブテンプレート画像の各画素値を光エネルギーに変換し光エネルギーに対して対数変換する対数変換手段と、各異濃度画像およびサブテンプレート画像の横方向の微分と縦方向の微分成分を計算して微分の方向と強さを計算する微分強度方向計算手段と、各異濃度画像およびサブテンプレート画像に対し、定められた領域内の各画素の微分方向を定められた段階に量子化し、微分の強さを段階毎に累積加算した微分方向ヒストグラムを作成する微分方向ヒストグラム化手段と、を有することを特徴とするオブジェクト学習装置を、その解決の手段とする。
【００１５】
あるいは、上記のオブジェクト学習装置において、前記部分空間作成手段は、寄与率の合計が一定以上になる固有空間を構成する固有空間構成手段と、全体特徴ベクトルを固有空間に投影した際の座標および全体特徴ベクトルのパラメータである変形パラメータおよび濃度パラメータを記載したパラメータ対応表を作成する対応表作成手段と、を有することを特徴とするオブジェクト学習装置を、その解決の手段とする。
【００１６】
あるいは、上記のオブジェクト識別装置において、前記全体部分空間距離計算手段は、対応する全体部分空間との距離を計算する代わりにパラメータ対応表に記載されている座標との距離を計算するパラメータ距離計算手段を有することを特徴とするオブジエクト識別装置を、その解決の手段とする。
【００１７】
あるいは、オブジェクトの複数画像を用いてオブジェクトを登録する学習段階と、入力画像から該登録された複数のオブジェクトを識別する識別段階とを有する方法におけるオブジェクト学習方法であって、オブジェクトを登録する学習段階は、複数画像に対してオブジェクトの画像をあらかじめ想定されているパラメータの組み合わせ毎に該パラメータに従って変換した全パラメータ画像を作成する全パラメータ画像作成段階と、該全パラメータ画像に対してあらかじめ定められた注目点を中心としてあらかじめ定められた大きさの画像であるサブテンプレート画像を複数個作成するサブテンプレート画像作成段階と、該全パラメータ画像および該サブテンプレート画像から全体特徴ベクトルおよびサブテンプレート特徴ベクトルを抽出する特徴軸出段階と、１特徴ベクトルを１サンプルとみなして該全体特徴ベクトルに主成分分析を行い全体圧縮空間および全体圧縮特徴ベクトルを計算し、かつ、該サブテンプレート特徴ベクトル群毎に主成分分析を行いサブテンプレート圧縮空間およびサブテンプレート圧縮特徴ベクトルを計算する圧縮段階と、該全体圧縮特徴ベクトルを対象毎に主成分分析を行って全体部分空間を計算し、かつ、該サブテンプレート圧縮特徴ベクトルを対象毎に主成分分析を行ってサブテンプレート部分空間を計算する部分空間作成段階と、該全体圧縮空間および該全体部分空間および該サブテンプレート圧縮空間および該サブテンプレート部分空間を登録・蓄積する蓄積段階と、を有することを特徴とするオブジェクト学習方法を、その解決の手段とする。
【００１８】
あるいは、オブジェクトの複数画像を用いてオブジェクトを登録する学習段階と、該登録された複数のオブジェクトを識別する識別段階を有する方法におけるオブジェクト識別方法であって、オブジェクトを識別する識別段階は、照合したい入力画像の一部を選択してオブジェクト領域を切り出す画像切り出し段階と、該切り出された画像の特徴ベクトルを抽出する特徴抽出段階と、該特徴ベクトルをサブテンプレート部分空間に投影したサブテンプレート圧縮特徴ベクトルを計算し、各オブジェクトの各サブテンプレート部分空間との距離を求めるサブテンプレート部分空間距離計算段階と、オブジェクトがあらかじめ想定されている座標変換の一定範囲内のパラメータの組み合わせによって変形していることを仮定し、位置座標と各々の該パラメータの組み合わせに対しての確からしさを示すテーブルを用意し、パラメータの組み合わせが正しいことを前提としたときのオブジェクトの位置座標を算出し、該サブテンプレート部分空間距離計算段階にて計算した圧縮空間までの距離を該座標および座標変換パラメータで定められるテーブルの値に加算する投票段階と、定められた閾値以下の該テーブルの値を示すオブジェクトの座標位置および座標変換パラメータおよび対象を推定し求めるパラメータ推定段階と、該推定された座標位置および座標変換パラメータの画像を切り出し、対応する全体部分空間との距離を計算する全体部分空間距離計算段階と、定められた閾値以下の該距離を示した全体画像のパラメータを識別結果として出力する出力段階と、を有することを特徴とするオブジェクト識別方法を、その解決の手段とする。
【００１９】
あるいは、上記のオブジェクト学習方法において、前記全パラメータ画像生成段階は、複数画像に対してオブジェクトの画像をあらかじめ想定されている座標変換のパラメータの組み合わせ毎に該パラメータに従って変換した変形全体画像を作成する変形全体画像作成段階と、各変形全体画像に対してオブジェクト領域の画素値を定められた画素値に変換した異濃度画像を作成する異濃度画像作成段階と、を有することを特徴とするオブジェクト学習方法を、その解決の手段とする。
【００２０】
あるいは、上記のオブジェクト学習方法において、前記特徴抽出段階は、各異濃度画像およびサブテンプレート画像の各画素値を光エネルギーに変換し光エネルギーに対して対数変換をする対数変換段階と、各異濃度画像およびサブテンプレート画像の横方向の微分と縦方向の微分成分を計算して微分の方向と強さを計算する微分強度方向計算段階と、各異濃度画像およびサブテンプレート画像に対し、定められた領域内の各画素の微分方向を定められた段階に量子化し、微分の強さを段階毎に累積加算した微分方向ヒストグラムを作成する微分方向ヒストグラム化段階と、を有することを特徴とするオブジェクト学習方法を、その解決の手段とする。
【００２１】
あるいは、上記のオブジェクト学習方法において、前記部分空間作成段階は、寄与率の合計が一定以上になる固有空間を構成する固有空間構成段階と、全体特徴ベクトルを固有空間に投影した際の座標および全体特徴ベクトルのパラメータである変形パラメータおよび濃度パラメータを記載したパラメータ対応表を作成する対応表作成段階と、を有することを特徴とするオブジェクト学習方法を、その解決の手段とする。
【００２２】
あるいは、上記のオブジェクト識別方法において、前記全体部分空間距離計算段階は、対応する全体部分空間との距離を計算する代わりにパラメータ対応表に記載されている座標との距離を計算するパラメータ距離計算段階を有することを特徴とするオブジェクト識別方法を、その解決の手段とする。
【００２３】
あるいは、上記のオブジェクト学習方法における段階を、コンピュータに実行させるためのプログラムとしたことを特徴とするオブジェクト学習プログラムを、その解決の手段とする。
【００２４】
あるいは、上記のオブジェクト識別方法における段階を、コンピュータに実行させるためのプログラムとしたことを特徴とするオブジェクト識別プログラムを、その解決の手段とする。
【００２５】
あるいは、上記のオブジェクト学習方法における段階を、コンピュータに実行させるためのプログラムとし、該プログラムを、該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録したことを特徴とするオブジェクト学習プログラムを記録した記録媒体を、その解決の手段とする。
【００２６】
あるいは、上記のオブジェクト識別方法における段階を、コンピュータに実行させるためのプログラムとし、該プログラムを、該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録したことを特徴とするオブジェクト識別プログラムを記録した記録媒体を、その解決の手段とする。
【００２７】
本発明では、
（１）画像の各画素値を光エネルギーに変換し光エネルギーに対して対数変換をし、横方向の微分と縦方向の微分成分を計算して微分の方向と強さを計算し、定められた領域内の各画素の微分方向を定められた段階に量子化し、微分の強さを段階毎に累積加算した微分方向ヒストグラムを特徴として利用する。
【００２８】
（２）全対象の画像（異なるフォント、文字領域の異なる濃度、幾何変形などを含む）の特徴ベクトルに対して主成分分析を行って特徴ベクトルを圧縮し、次に対象毎に主成分分析を行ってさらに圧縮し、該圧縮空間にて判定を行う。
【００２９】
（３）各対象のテンプレートをあらかじめ定められた注目点を中心としてあらかじめ定められた大きさの画像であるサブテンプレート画像を作成し、サブテンプレート毎にテンプレートマッチングを行い、あらかじめ想定されている座標変換の一定範囲内のパラメータの組み合わせによって変形していることを仮定し、位置座標と各々の該パラメータの組み合わせに対しての確からしさを示すテーブルを用意し、パラメータの組み合わせが正しいことを前提としたときのオブジェクトの位置座標を算出し、該座標および座標変換パラメータで定められるテーブルの値から差し引き、最小のテーブル値を示す対象の座標位置および座標変換パラメータおよび対象カテゴリを求め、推定された座標位置および座標変換パラメータの画像を切り出し、対応するテンプレートとの距離を計算する。
【００３０】
本発明によると、上記の手段（１）〜（３）によって、以下の３つの作用を得ることができる。
【００３１】
手段（１）により、画素値の対数をとっているため、照明光の大きさの変動による影響は小さくなる。また、微分の方向は照明光による変化の影響を受けない。また、定められた領域内で微分方向のヒストグラムを計算するため、変形や位置ずれに対し変動が小さくなり、用意したテンプレートと完全に合致しない対象でも、相関値を高く保つことができる。すなわち、照明光の変化による画素値の変化を吸収し、かつ変形・位置ずれに強い特徴を用いるため、照明による変化と微小な位置ずれを考慮しなくてもよくなり、必要なテンプレートの数を大幅に削減でき、課題１を解決することができる。
【００３２】
手段（２）により、各画像を圧縮するため、照合に必要なテンプレートの数を大幅に減らすことができる。また、フォントの変形と文字領域の濃さの変化を圧縮した固有空間上で判定を行うため、従来は困難だったフォント・濃さの異なるオブジェクトに対しても、相関値を下げずに判定を行うことができ、課題２を解決することができる。
【００３３】
手段（３）により、各オブジェクトの変形が局所に注目すると変形が小さい特性を利用するため（参照：特願２００２−０４８９８１「画像処理装置およびその方法およびその方法を記録した記録媒体」）、照合に必要なテンプレートの数を大幅に減らすことができ、課題１を解決することができる。
【００３４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態例について図を用いて詳細に説明する。
【００３５】
図１は、本発明を翻訳システムに適用した一実施の形態例を示す図であり、本システムにより、ユーザは、撮影した文字／記号／商標／看板の画像を基に、その文字／記号／商標／看板の翻訳情報をみることができる。ただし、文字／記号／商標／看板の翻訳辞書を作成していることが前提となる。本システムは、本発明および登録情報蓄積検索装置（翻訳装置３）から構成される。本発明は、文字／記号／商標／看板の異なるフォントの画像含んだ複数画像を用いて文字／記号／商標／看板を登録し、登録された複数の文字／記号／商標／看板を識別する。翻訳装置３は、文字／記号／商標／看板名と登録情報を蓄積しておき、文字／記号／商標／看板名から翻訳情報を検索する装置であり、一般のデータベースにより構築できるため、本実施の形態例では詳細を記載しない。
【００３６】
本発明は、学習装置１、識別装置２から構成される。学習装置１は、文字／記号／商標／看板までの距離が一定である複数視点画像から識別に必要な情報を求め、図略の蓄積装置に蓄積する。識別装置２は、ユーザが入力する画像と蓄積装置に蓄積された識別に必要な情報を利用し、画像に撮影された文字／記号／商標／看板を識別する。
【００３７】
図２は、本発明の第１の実施の形態例を示した図であって、学習装置１および識別装置２の詳細を説明している。
【００３８】
学習装置１は、文字／記号／商標／看板の画像の全変化要素である全パラメータ（例えば幾何変換パラメータ、背景濃度パラメータ、文字領域濃度パラメータなど）の全組み合わせに対して、文字／記号／商標／看板の画像を変換した全パラメータ画像を作成する全パラメータ画像作成手段１１と、全パラメータ画像に対してあらかじめ定められた注目点を中心としてあらかじめ定められた大きさの画像であるサブテンプレート画像を複数個作成するサブテンプレート画像作成手段１２と、全パラメータ画像およびサブテンプレート画像から特徴を抽出した全体特徴ベクトルおよびサブテンプレート特徴ベクトルを計算する特徴抽出手段１３と、１特徴ベクトルを１サンプルとみなして全体特徴ベクトルに主成分分析を行い全体圧縮空間および全体圧縮特徴ベクトルを計算し、かつ、サブテンプレート特徴ベクトル群毎に主成分分析を行いサブテンプレート圧縮空間およびサブテンプレート圧縮特徴ベクトルを計算する圧縮手段１４と、全体圧縮特徴ベクトルを対象毎に主成分分析を行って全体部分空間を計算し、かつ、サブテンプレート圧縮特徴ベクトルを対象毎に主成分分析を行ってサブテンプレート部分空間を計算する部分空間作成手段１５と、前記全体圧縮空間および全体部分空間およびサブテンプレート圧縮空間およびサブテンプレート部分空間を蓄積する蓄積手段と圧縮空間を蓄積する蓄積手段（以下、２つの蓄積手段を併せて蓄積手段４と呼ぶ）から構成されている。
【００３９】
識別装置２は、照合したい入力画像（識別対象の画像）の一部を選択して文字／記号／商標／看板領域を切り出す画像切り出し手段２１と、切り出された画像の特徴ベクトルを抽出する特徴抽出手段２２と、抽出された特徴ベクトルをサブテンプレート部分空間に投影したサブテンプレート圧縮特徴ベクトルを計算し、各文字／記号／商標／看板の各サブテンプレート部分空間との距離を求めるサブテンプレート部分空間距離計算手段２３と、文字／記号／商標／看板があらかじめ想定されている座標変換の一定範囲内のパラメータの組み合わせによって変形していることを仮定し、位置座標と各々の該パラメータの組み合わせに対しての確からしさを示すテーブルを用意し、パラメータの組み合わせが正しいことを前提としたときの文字／記号／商標／看板の位置座標を算出し、サブテンプレート圧縮空間距離計算手段２３にて計算した圧縮空間までの距離を、該座標および座標変換パラメータで定められるテーブルの値から差し引く投票手段２４と、定められた閾値以下のテーブル値を示す文字／記号／商標／看板の座標位置および座標変換パラメータおよび対象を求めるパラメータ推定手段２５と、推定された座標位置および座標変換パラメータの画陵を切り出し、対応する全体部分空間との距離を計算する全体部分空間空間距離計算手段２６と、定められた閾値以下の距離を示した全体画像のパラメータを識別結果として出力する出力手段２７より構成される。
【００４０】
図３は、本発明の第２の実施の形態例を説明した図である。以下、図を利用しながら各手段について詳細に説明する。
【００４１】
以下の例では、「電」、「信」、「話」の３種類の文字を登録／識別する場合を例に説明する。ただし、本例は、文字を３種類に限定するものではなく、何種類にでも拡張可能である。また、以後の表現では、画像の名前をＩとすると、各画素値をＩ（ｘ，ｙ）で表現する。
【００４２】
まず、学習装置２において、第１の実施の形態例における全パラメータ画像生成手段１１は、複数画像に対して文字／記号／商標／看板の画像をあらかじめ想定されている座標変換のパラメータの組み合わせ毎に該パラメータに従って変換した変形全体画像を作成する変形全体画像作成手段１１ａと、各変形全体画像に対して文字／記号／商標／看板領域の画素値を定められた画素値に変換した異濃度画像を作成する異濃度画像作成手段１１ｂにより構成されている。
【００４３】
ここで、複数画像とは、パラメータ化が困難な、各文字／記号／商標／看板の様々な種類の画像群のことである。「電」の例の一部を図４に示す。以後、「電」の複数画像数をＳ（電）、「信」の複数画像数をＳ（信）、「話」の複数画像数をＳ（話）のように表す。変形画像作成手段１１ａでは、複数画像を入力とし、定められた幾何変換に基づき、画像を変形させた変形全体画像を作成する。「電」をアフィン変換に基づいて変形した変形全体画像の一部の例を図５に示す。以後、変形全体画像数をＨ（電）のように表す。
【００４４】
異濃度画像作成手段１１ｂでは、各変形全体画像に対し、文字領域の濃度を変換する。「電」の変形全体画像の一部の文字領域を変換した異濃度画像の例を図６に示す。以後、異濃度画像数をＪ（電）のように表す。
【００４５】
サブテンプレート作成手段１２は、全パラメータ画像に対してあらかじめ定められた注目点を中心としてあらかじめ定められた大きさの画像であるサブテンプレート画像を複数個作成する。図７では、「電」を単純に９分割し、各分割画像の中心を注目点としている例を示している。以後、この分割数をＴと表す。
【００４６】
また、第１の実施の形態例における特徴抽出手段１３は、各異濃度画像およびサブテンプレート画像の各画素値を光エネルギーに変換し光エネルギーに対して対数変換をする対数変換手段１３ａと、各異濃度画像およびサブテンプレート画像の横方向の微分と縦方向の微分成分を計算して微分の方向と強さを計算する微分強度方向計算手段１３ｂと、各異濃度画像およびサブテンプレート画像に対し、定められた領域内の各画素の微分方向を定められた段階に量子化し、微分の強さを段階毎に累積加算した微分方向ヒストグラムを作成する微分方向ヒストグラム化手段１３ｃにより構成される。
【００４７】
対数変換手段１３ａは、入力画像の各画素に対し、光エネルギーに変換し、光エネルギーに対して、対数変換を行う。一般の画像の画素値は、ＣＣＤの特性関数をＦ、光エネルギー値をｖとすると、画素値＝Ｆ（ｖ）と表されるため、ν＝Ｆ−１（画素値）と変換する。Ｆがわからない場合は、ｖ＝画素値とする。対数変換では、例えば、ν（ｘ，ｙ）＝ｌｏｇ１０（１＋ν（ｘ，ｙ））のように変換する。
【００４８】
微分強度方向計算手段１３ｂの例を図８に示す。原画像Ｉの横をｘ軸、縦をｙ軸と考える。画像は横Ｘピクセル×縦Ｙピクセルであり、画像サイズはＸ×Ｙとなる。まず、原画像に対し、ソーベルオペレータを作用させ、ｘ方向の微分を計算したｘ方向微分画像Ｄｘとｙ方向の微分を計算したｙ方向微分画像Ｄｙを生成する。ソーベルオペレータでは、以下の式に従って画素値を求める。
【００４９】
【数１】
2004192310.tif 000003
【００５０】
ただし、ソーベルオペレータを用いるのは一例であって、その他の方法であってもよい。
【００５１】
次に、微分強度画像Ｄｉと微分方向画像Ｄｄの各画素を以下の手段で求める。
【００５２】
【数２】
2004192310.tif 000004
【００５３】
さらに、微分方向ヒストグラム化手段１３ｃの例を図９に示す。本例では、画像を４（ｎ）分割した領域内で方向を５（ｍ）段階に量子化してヒストグラムを作成しており、特徴は、２０（ｎ×ｍ）次元のベクトルで表現される。以後、これを特徴ベクトルと呼ぶ。
【００５４】
第１の実施の形態例における圧縮手段１４は、１特徴ベクトルを１サンプルとみなして全体特徴ベクトルに主成分分析を行い全体圧縮空間および全体圧縮特徴ベクトルを計算し、かつ、サブテンプレート特徴ベクトル群毎に主成分分析を行い、サブテンプレート圧縮空間およびサブテンプレート圧縮特徴ベクトルを計算する主成分分析手段１４ａにより構成される。これにより、２０（ｎ×ｍ）次元のベクトルは、Ｍ次元に圧縮される。主成分分析手段１４ａは、複数の入力ベクトルに対して、主成分分析を行い、固有ベクトルと寄与率を計算する。これには以下の手段で計算する。
（１）入力ベクトル群の共分散行列を求める。
（２）共分散行列の固有値（寄与率）、固有ベクトルを求める。
【００５５】
第１の実施の形態例における部分空間作成手段１５は、前記対象毎および対象のサブテンプレート毎に主成分分析を行い、寄与率の合計が一定以上になる固有空間を構成する固有空間構成手段１５ａと、全パラメータ画像を対応する固有空間に投影した際の座標および全体画像のパラメータ（変形パラメータおよび濃度パラメータ）を記載したパラメータ対応表を作成する対応表作成手段１５ｂから構成される。
【００５６】
固有空間構成手段１５ａは、全体圧縮特徴ベクトル（Ｍ次元）またはサブテンプレート圧縮特徴ベクトルに対して主成分分析を行い、固有ベクトルと寄与率を計算し、各固有ベクトルと該固有ベクトルの寄与率から、固有空間を構成する。
【００５７】
図１０は、寄与率の合計が一定以上となる固有空間の構成例である。例えば、「電」の圧縮特徴ベクトルを主成分分析し、１０次元の固有ベクトルで寄与率の合計が８０％以上となった場合、寄与率の上位１０個の固有ベクトルで固有空間を構成する。また、「信」の圧縮特徴ベクトルを主成分分析し、１２次元の固有ベクトルで寄与率の合計が８０％以上となった場合、寄与率の上位１２個の固有ベクトルで固有空間を構成する。また、「話」の圧縮特徴ベクトルを主成分分析し、９次元の固有ベクトルで寄与率の合計が８０％以上となった場合、寄与率の上位９個の固有ベクトルで固有空間を構成する。これらの固有空間を全体部分空間と呼ぶ。本図では、３次元で原空間を表現しているが、実際は、ｍ×ｎ次元の空間である。また、２次元平面で固有空間を表現しているが、実際は、１０，１２，９次元の空間である。パラメータ対応表の例を図１１に示す。本例では、全パラメータ画像がフォント名、アフィンパラメータ、文字領域濃度、画像の固有空間上での座標値が記されている。また、同様にサブテンプレートの特徴ベクトルも圧縮し、作成された固有空間をサブテンフレート部分空間と呼ぶ。
【００５８】
蓄積手段４では構成された固有空間（全休部分空間、サブテンプレート部分空間）を蓄積する。図１２は、固有空間を蓄積するフォーマットであって、文字／記号／商標／看板毎にエントリがある。各エントリには、文字／記号／商標／看板名、固有ベクトルの数、各固有ベクトル（Ｍ次元）が保存されている。
【００５９】
次に、識別装置２において、画像切り出し手段２１では、識別対処の画像のある画素を中心として、定められたサイズ（学習段階の画像と同サイズ：Ｘ×Ｙ）の領域を切り出す。
【００６０】
第１の実施の形態例における特徴抽出手段２２は、対数変換手段２２ａと、微分強度方向計算手段２２ｂ、微分方向ヒストグラム化手段２２ｃから構成されており、前述の学習段階（学習装置）の場合と同様である。
【００６１】
サブテンプレート部分空間距離計算手段２３は、計算された圧縮特徴ベクトルＥと各文字／記号／商標／看板の各サブテンプレート部分空間との距離を求める。図１３は、Ｅと「電」「信」「話」の距離を示している。
【００６２】
投票手段２４は、文字／記号／商標／看板があらかじめ想定されている座標変換の一定範囲内のパラメータの組み合わせによって変形していることを仮定し、位置座標と各々の該パラメータの組み合わせに対しての確からしさを示す図１４のようなテーブルを用意し、パラメータの組み合わせが正しいことを前提としたときの文字／記号／商標／看板の位置座標を算出し、サブテンプレート部分空間距離計算手段２３にて計算した圧縮空間までの距離を、該座標および座標変換パラメータで定められるテーブルの値に加算する。
【００６３】
図１５は、アフィン変換行列を
【００６４】
【数３】
2004192310.tif 000005
【００６５】
と定義したときのアフィンパラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）が（１，１，１，１）の場合の各サブテンプレートが投票を行う位置を示した図であり、文字の中心位置に投票が行われている。本手段では、各アフィンパラメータの組み合わせ毎に投票が行われる。
【００６６】
パラメータ推定手段２６ｃは、確からしさのテーブルから、定められた閾値以下のテーブル値を示す文字／記号／商標／看板の座標位置および座標変換パラメータおよび対象を求める。
【００６７】
第１の実施の形態例における全体部分空間距離計算手段２６は、推定された座標位置および座標変換パラメータの画像を切り出し、パラメータ対応表に記載されている座標との距離を計算するパラメータ距離計算手段２６ｃにより構成できる。例えば、切り出された画像「電」の全体部分空間に投影されて（５，５，６，９，１０，４，１，７，２，５）になったとすると、これは図１１のパラメータ対応表から、「電」のフォント名が明朝、アフィンパラメータが（２，５，６，９）、濃度が２５４の場合の座標値と一致するので、パラメータ距離は０となる。
【００６８】
出力手段２７では、固有空間内の座標との距離が定められた閾値以下である文字／記号／商標／看板とその際のパラメータを識別結果として出力する。例では「電」およびその時のアフィンパラメータ（２，５，６，９）と文字領域濃度２５４が結果となる。
【００６９】
図１６は、本発明の第３の実施の形態例としての学習段階を説明した図であって、学習装置の動作例を示したフローチャートである。学習装置では、以下の処理を行う。
１．登録文字／記号／商標／看板数（本例では３）分繰り返し［１］
２．    文字／記号／商標／看板の変形画像数Ｈ分繰り返し［２］
３．      変形画像の作成
４．    繰り返し［２］終了
５．    異濃度画像数Ｊ分繰り返し［３］
６．      異濃度画像の作成
７．    繰り返し［３］終了
８．    異濃度画像数Ｊ×サブテンプレート分割数Ｔ分繰り返し［４］
９．      サブテンプレート画像の作成
１０．  繰り返し［４］終了
１１．  サブテンプレート画像数（Ｊ×Ｔ）＋Ｊ分繰り返し［５］
１２．    画素数分繰り返し［６］
１３．      画素値を対数変換する
１４．    繰り返し［６］終了
１５．    画素数分繰り返し［７］
１６．      微分強度方向の計算（例については記載済み）
１７．    繰り返し［７］終了
１８．    分割数（ｎ）分繰り返し［８］
１９．      微分方向ヒストグラムの計算（例については記載済み）
２０．    繰り返し［８］終了
２１．    サブテンプレート分割数（Ｔ）＋１回繰り返し［９］
２２．      サブテンプレート毎に主成分分析または全体画像の主成分分析
２３．      固有空間の構成
２４．      固有空間の蓄積
２５．    繰り返し［９］終了
２６．  繰り返し［５］終了
２７．繰り返し［１］終了
図１７は、本発明の第３の実施の形態例における識別段階を説明した図であって、識別装置の動作例を示したフローチャートである。識別装置では以下の処理を行う。
１．識別対象画像の入力
２．  対象数（本例では３）分繰り返し［１］
３．    入力画像の画素数分繰り返し［２］
４．      領域の切り出し
５．      切り出し領域画素数分繰り返し［３］
６．        対数変換
７．      繰り返し［３］終了
８．      切り出し領域画素数分繰り返し［４］
９．        微分強度方向計算
１０．    繰り返し［４］終了
１１．    分割数（ｎ）分繰り返し［５］
１２．      微分方向ヒストグラム計算
１３．    繰り返し［５］終了
１４．    サブテンプレート画像数（Ｊ×Ｔ）分繰り返し［６］
１５．      サブテンプレート部分空間との距離計算
１６．      投票
１７．    繰り返し［６］終了
１８．      パラメータ推定
１９．  繰り返し［２］終了
２０．繰り返し［１］終了
２１．投票値が閾値以下の（対象、画素座標）のパラメータ数分繰り返し［７］
２２．  全体部分空間との距離計算
２３．繰り返し［７］終了
２４．出力
２５．終了
ただし、２２．の全体部分空間の距離計算の代わりに、パラメータ距離計算を行う場合もある。
【００７０】
なお、図２、図３で説明した学習装置と識別装置の各装置における各部の一部もしくは全部の機能をそれぞれの装置のコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、あるいは、図６、図７で示した学習段階と識別段階の各段階を各段階別のコンピュータのプログラムとして構成し、それぞれのプログラムを各コンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、各コンピュータでその機能を実現するためのプログラム、あるいは、各コンピュータにそれぞれの段階を実行させるためのプログラムを、その各コンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスクや、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。このように、記録媒体やネットワークにより提供されたプログラムをそれぞれのコンピュータにインストールすることで、本発明が実施可能となる。
【００７１】
なお、上記実施の形態例では、学習装置（学習段階）と識別装置（識別段階）を分けて説明したが、一体の装置（段階）として構成しても構わない。この場合には、上記それぞれのプログラムは、一体となった一つのプログラムとして構成され、一つのコンピュータで実行可能となる。
【００７２】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば、画像の各画素値を光エネルギーに変換し光エネルギーに対して対数変換をし、横方向の微分と縦方向の微分成分を計算して微分の方向と強さを計算し、定められた領域内の各画素の微分方向を定められた段階に量子化し、微分の強さを段階毎に累積加算した微分方向ヒストグラムを特徴として利用するため、照明光の変化による画素値の変化を吸収し、かつ変形・位置ずれに強い特徴を用いているため、照明による変化と微小な位置ずれを考慮しなくてもよくなり、必要なテンプレートの数を大幅に削減することができる。
【００７３】
また、全対象の画像（異なるフォント、文字領域の異なる濃度、幾何変形などを含む）の特徴ベクトルに対して主成分分析を行って特徴ベクトルを圧縮し、次に対象毎に主成分分析を行ってさらに圧縮するため、照合に必要なテンプレートの数を大幅に減らすことができる。また、フォントの変形と文字領域の濃さの変化を圧縮した固有空間上で判定を行うため、従来は困難だったフォント・濃さの異なるオブジェクトに対しても、相関値を下げずに判定を行うことができる。
【００７４】
さらに、各対象のテンプレートをあらかじめ定められた注目点を中心としてあらかじめ定められた大きさの画像であるサブテンプレート画像を作成し、サブテンプレート毎にテンプレートマッチングを行い、あらかじめ想定されている座標変換の一定範囲内のパラメータの組み合わせによって変形していることを仮定し、位置座標と各々の該パラメータの組み合わせに対しての確からしさを示すテーブルを用意し、パラメータの組み合わせが正しいことを前提としたときのオブジェクトの位置座標を算出し、該座標および座標変換パラメータで定められるテーブルの値から差し引き、最小のテーブル値を示す対象の座標位置および座標変換パラメータおよび対象カテゴリを求め、推定された座標位置および座標変換パラメータの画像を切り出し、対応するテンプレートとの距離を計算するため、照合に必要なテンプレートの数を大幅に減らすことができ、課題１を解決することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を翻訳システムに適用した一実施の形態例を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態例を示す図であって、学習装置および識別装置の詳細を説明する図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態例を示す図であって、図２のさらに詳細を説明する図である。
【図４】複数画像「電」の例を示す図である。
【図５】変形画像「電」の例を示す図である。
【図６】異濃度画像「電」の例を示す図である。
【図７】サブテンプレート画像「電」の例を示す図である。
【図８】本実施の形態例の微分方向計算手段の例を示す図である。
【図９】本実施の形態例の微分方向ヒストグラム化手段の例を説明する図である。
【図１０】寄与率の合計が一定以上となる固有空間の構成例を示す図である。
【図１１】パラメータ対応表の例を示す図である。
【図１２】固有空間を蓄積するフォーマットの例を示す図である。
【図１３】固有空間までの距離を示す図である。
【図１４】確からしさを表すテーブルの例を示す図である。
【図１５】本実施の形態例の投票手段を説明する図である。
【図１６】本発明の第３の実施の形態例として学習段階を説明した図であって、学習装置の動作例を示したフローチャートである。
【図１７】本発明の第３の実施の形態例における識別段階の実施の形態例を説明した図であって、識別装置の動作例を示したフローチャートである。
【符号の説明】
１…学習装置
１１…全パラメータ画像作成手段
１１ａ…変形画像作成手段
１１ｂ…異濃度画像作成手段
１２…サブテンプレート作成手段
１３…特徴抽出手段
１３ａ…対数変換手段
１３ｂ…微分強度方向計算手段
１３ｃ…微分方向ヒストグラム化手段
１４…圧縮手段
１４ａ…主成分分析手段
１５…部分空間作成手段
１５ａ…固有空間構成手段
１５ｂ…対応表作成手段
２…識別装置
２１…画像切り出し手段
２２…特徴抽出手段
２２ａ…対数変換手段
２２ｂ…微分強度方向計算手段
２２ｃ…微分方向ヒストグラム化手段
２３…サブテンプレート部分空間距離計算手段
２４…投票手段
２５…パラメータ推定手段
２６…全体部分空間距離計算手段
２６ａ…パラメータ距離計算手段
２７…出力手段
３…翻訳装置
４…蓄積手段
【図１】
2004192310.tif 000006
【図２】
2004192310.tif 000007
【図３】
2004192310.tif 000008
【図４】
2004192310.tif 000009
【図５】
2004192310.tif 000010
【図６】
2004192310.tif 000011
【図７】
2004192310.tif 000012
【図８】
2004192310.tif 000013
【図９】
2004192310.tif 000014
【図１０】
2004192310.tif 000015
【図１１】
2004192310.tif 000016
【図１２】
2004192310.tif 000017
【図１３】
2004192310.tif 000018
【図１４】
2004192310.tif 000019
【図１５】
2004192310.tif 000020
【図１６】
2004192310.tif 000021
【図１７】
2004192310.tif 000022