(57)【要約】【課題】レーダ目標からのレーダエコーから作成される時系列画像を用いた目標の識別を精度良く行えるようにする。【解決手段】ＩＳＡＲ画像生成部１にてレーダエコーを処理して得られる時系列のＩＳＡＲ画像を順次目標ベクトル生成部２に取り込んでＩＳＡＲ画像に含まれる目標のシルエット等の特徴を抽出して目標ベクトルを生成し、目標識別部３において、目標ベクトルと辞書データベース４に予め複数のノイズレベル毎に登録された既知の目標の特徴を表す部分空間とを照合することで目標の識別を行う。【選択図】　図１
2004038713.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された時系列画像中の未知の目標の特徴を表す少なくとも１本の目標ベクトルで表される目標部分空間を生成する目標部分空間生成手段と、
予め辞書として、既知の目標の時系列画像から一つの既知の目標に対してノイズの掛け方を変えて複数種類生成した辞書部分空間である、複数のノイズ付き辞書部分空間を保持する辞書データベースと、
前記ノイズ付き辞書部分空間と前記目標部分空間とを照合して、前記未知の目標の識別を行う目標識別部とを有する物体識別装置。
【請求項２】
前記辞書データベースは、
前記複数のノイズ付き辞書部分空間から生成した制約部分空間と、
前記複数のノイズ付き辞書部分空間それぞれを制約部分空間に射影したノイズ付き制約辞書部分空間とを保持し、
前記目標識別部では、
前記目標部分空間を前記制約部分空間に射影した制約目標部分空間と前記ノイズ付き制約辞書部分空間とを照合して、前記未知の目標の識別を行うことを特徴とする請求項１記載の物体識別装置。
【請求項３】
前記辞書データベースは、
前記複数のノイズ付き辞書部分空間のうち同じノイズの掛けられ方をしたものの集合毎に、前記集合に属するノイズ付き辞書部分空間から生成した制約部分空間と、
前記複数のノイズ付き辞書部分空間を、それぞれが属する前記集合毎に生成した前記制約部分空間に射影して生成したノイズ付き制約辞書部分空間とを保持し、前記目標識別部では、
前記ノイズ付き制約辞書部分空間と、前記目標部分空間を前記ノイズ付き制約辞書部分空間の生成に用いたのと同じ制約部分空間に射影して生成した制約目標部分空間とを照合して、前記未知の目標の識別を行うことを特徴とする請求項１記載の物体識別装置。
【請求項４】
前記目標識別部では、
部分空間法を用いて類似度を計算して照合を行うことを特徴とする請求項１乃至請求項３記載の物体識別装置。
【請求項５】
前記目標部分空間生成手段では、
時系列的に得られるレーダエコー画像中の未知の目標の特徴を表す少なくとも１本の目標ベクトルで表される目標部分空間を生成することを特徴とする請求項１乃至請求項４記載の物体識別装置。
【請求項６】
時系列画像を用いた物体識別に用いる辞書データベースに保持させる情報を生成する辞書生成装置であって、
入力された既知の目標の時系列画像からノイズの掛け方を変えて複数種類のノイズ付き時系列画像を生成するノイズ付加部と、
前記複数種類のノイズ付き時系列画像から、前記種類毎に前記既知の目標の特徴を表す少なくとも１本のベクトルで表される辞書部分空間を生成する辞書部分空間生成部とを有する辞書生成装置。
【請求項７】
請求項６において、
さらに、前記辞書部分空間のうち同じノイズの掛けられ方をしたものの集合毎に、前記集合に属する辞書部分空間から制約部分空間を生成する制約部分空間生成部と、
前記辞書部分空間を、それぞれが属する前記集合毎に生成した前記制約部分空間に射影して制約辞書部分空間を生成する辞書部分空間射影部とを有することを特徴とする請求項６記載の辞書生成装置。
【請求項８】
請求項６あるいは請求項７において、
さらに、既知の目標の時系列画像をシミュレーションにより生成する目標データ生成部を有し、
前記目標データ生成部では、あらゆる目標に対して同一の運動をさせることを特徴とする請求項６乃至請求項７記載の辞書生成装置。
【請求項９】
入力された時系列画像中の未知の目標の特徴を少なくとも１本の目標ベクトルで表し、前記目標ベクトルで表現される部分空間である目標部分空間を生成する目標部分空間生成ステップと、
前記目標部分空間を、予め辞書として登録されている、既知の目標の時系列画像から一つの既知の目標に対してノイズの掛け方を変えて複数種類生成した辞書部分空間と照合して前記未知の目標の識別を行う目標識別ステップとを有する物体識別方法。
【請求項１０】
入力された時系列画像中の未知の目標の特徴を少なくとも１本の目標ベクトルで表し、前記目標ベクトルで表現される部分空間である目標部分空間を生成する目標部分空間生成ステップと、
既知の目標の時系列画像から一つの既知の目標に対してノイズの掛け方を変えて複数種類生成した辞書部分空間から生成されて予め辞書として登録されている制約部分空間に、前記目標部分空間を射影して制約目標部分空間を生成する制約目標部分空間生成ステップと、
前記制約目標部分空間を、前記辞書部分空間及び前記制約部分空間から生成されて予め辞書ととして登録されている制約辞書部分空間と照合して前記未知の目標の識別を行う目標識別ステップとを有する物体識別方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
入力された時系列画像中の未知の目標の特徴を少なくとも１本の目標ベクトルで表し、前記目標ベクトルで表現される部分空間である目標部分空間を生成する目標部分空間生成ステップと、
前記目標部分空間を、予め辞書として登録されている、既知の目標の時系列画像から一つの既知の目標に対してノイズの掛け方を変えて複数種類生成した辞書部分空間と照合して前記未知の目標の識別を行う目標識別ステップとを実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
コンピュータに、
入力された時系列画像中の未知の目標の特徴を少なくとも１本の目標ベクトルで表し、前記目標ベクトルで表現される部分空間である目標部分空間を生成する目標部分空間生成ステップと、
既知の目標の時系列画像から一つの既知の目標に対してノイズの掛け方を変えて複数種類生成した辞書部分空間から生成されて予め辞書として登録されている制約部分空間に、前記目標部分空間を射影して制約目標部分空間を生成する制約目標部分空間生成ステップと、
前記制約目標部分空間を、前記辞書部分空間及び前記制約部分空間から生成されて予め辞書ととして登録されている制約辞書部分空間と照合して前記未知の目標の識別を行う目標識別ステップとを実行させるためのプログラム。
【請求項１３】
コンピュータに、時系列画像を用いた物体識別に用いる辞書データベースに保持させる情報を生成させるプログラムであって、
入力された既知の目標の時系列画像からノイズの掛け方を変えて複数種類のノイズ付き時系列画像を生成するノイズ付加ステップと、
前記複数種類のノイズ付き時系列画像から、前記種類毎に前記既知の目標の特徴を表す少なくとも１本のベクトルで表される辞書部分空間を生成する辞書部分空間生成ステップとを実行させるためのプログラム。
【請求項１４】
請求項１３において、
さらに、前記辞書部分空間のうち同じノイズの掛けられ方をしたものの集合毎に、前記集合に属する辞書部分空間から制約部分空間を生成する制約部分空間生成ステップと、
前記辞書部分空間を、それぞれが属する前記集合毎に生成した前記制約部分空間に射影して制約辞書部分空間を生成する辞書部分空間射影ステップとを実行させることを特徴とする請求項１３記載のプログラム。
【請求項１５】
請求項１３あるいは請求項１４において、
さらに、既知の目標の時系列画像をシミュレーションにより生成する目標データ生成ステップを実行させ、
前記目標データ生成ステップでは、あらゆる目標に対して同一の運動をさせることを特徴とする請求項１３乃至請求項１４記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、レーダエコーから作成されるＩＳＡＲ（逆合成開口レーダ）画像を用いた未知の目標の識別を行う物体識別装置、物体識別方法、物体識別装置で用いる辞書作成装置に係る。
【０００２】
【従来の技術】
ＩＳＡＲ画像を用いた未知の目標の識別の一手法が特開２００２−６０３４号公報で開示されている。
【０００３】
この手法では、ＩＳＡＲ画像を時系列的に取得し、時系列画像の各々のフレームで検出される未知の目標の特徴点に基づいて各々のフレームを正規化し、時系列に沿って重畳することで、未知の目標の識別に有用な輪郭情報を抽出する。そして、抽出した輪郭情報をベクトル化した特徴ベクトルと、予めシミュレーションで作成しておいた辞書に登録されている特徴ベクトルとを、部分空間法によって照合することで未知の目標の識別を行う。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ＩＳＡＲ画像はレーダエコーを画像化する処理に一般的に付随するノイズを伴う。また、大気の状態や未知の目標が海上の場合ならば海上の波の影響によるノイズも伴い、これらのノイズは目標までの距離やレーダエコーの受信装置の熱雑音等によってノイズレベルが変動する。
【０００５】
しかし、従来の手法では、辞書に登録された特徴ベクトルはシミュレーションで生成されたものであり、ノイズの存在は考慮されていないため、ノイズの程度やノイズの変動の程度によっては識別を精度良く行うのが困難な場合があった。
【０００６】
そこで、本発明では、未知の目標からのレーダエコーからノイズを伴いながら様々に歪んで得られる未知の目標のＩＳＡＲ画像を用いた未知の目標の識別を精度良く行うことのできる識別装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため本発明の識別装置は、入力された時系列画像中の未知の目標の特徴を表す少なくとも１本の目標ベクトルで表される目標部分空間を生成する目標部分空間生成手段と、予め辞書として、既知の目標の時系列画像から一つの既知の目標に対してノイズの掛け方を変えて複数種類生成した辞書部分空間である、複数のノイズ付き辞書部分空間を保持する辞書データベースと、前記ノイズ付き辞書部分空間と前記目標部分空間とを照合して、前記未知の目標の識別を行う目標識別部とを有する。
【０００８】
また、本発明の物体識別装置は、前記辞書データベースは、前記複数のノイズ付き辞書部分空間から生成した制約部分空間と、前記複数のノイズ付き辞書部分空間それぞれを制約部分空間に射影したノイズ付き制約辞書部分空間とを保持し、前記目標識別部では、前記目標部分空間を前記制約部分空間に射影した制約目標部分空間と前記ノイズ付き制約辞書部分空間とを照合して、前記未知の目標の識別を行うことを特徴としても良い。
【０００９】
また、本発明の物体識別装置は、前記辞書データベースは、前記複数のノイズ付き辞書部分空間のうち同じノイズの掛けられ方をしたものの集合毎に、前記集合に属するノイズ付き辞書部分空間から生成した制約部分空間と、前記複数のノイズ付き辞書部分空間を、それぞれが属する前記集合毎に生成した前記制約部分空間に射影して生成したノイズ付き制約辞書部分空間とを保持し、前記目標識別部では、前記ノイズ付き制約辞書部分空間と、前記目標部分空間を前記ノイズ付き制約辞書部分空間の生成に用いたのと同じ制約部分空間に射影して生成した制約目標部分空間とを照合して、前記未知の目標の識別を行うことを特徴としても良い。
【００１０】
また、本発明の物体識別装置は、前記目標識別部では、部分空間法を用いて類似度を計算して照合を行うことを特徴としても良い。
【００１１】
また、本発明の物体識別装置は、前記目標部分空間生成手段では、時系列的に得られるレーダエコー画像中の未知の目標の特徴を表す少なくとも１本の目標ベクトルで表される目標部分空間を生成することを特徴としても良い。
【００１２】
本発明の辞書生成装置は、時系列画像を用いた識別装置で用いる辞書データベースに保持させる情報を生成する辞書生成装置であって、入力された既知の目標の時系列画像からノイズの掛け方を変えて複数種類のノイズ付き時系列画像を生成するノイズ付加部と、前記複数種類のノイズ付き時系列画像から、前記種類毎に前記既知の目標の特徴を表す少なくとも１本のベクトルで表される辞書部分空間を生成する辞書部分空間生成部とを有する。
【００１３】
また、本発明の辞書生成装置は、さらに、前記辞書部分空間のうち同じノイズの掛けられ方をしたものの集合毎に、前記集合に属する辞書部分空間から制約部分空間を生成する制約部分空間生成部と、前記辞書部分空間を、それぞれが属する前記集合毎に生成した前記制約部分空間に射影して制約辞書部分空間を生成する辞書部分空間射影部とを有することを特徴としても良い。
【００１４】
本発明の識別方法は、入力された時系列画像中の未知の目標の特徴を少なくとも１本の目標ベクトルで表し、前記目標ベクトルで表現される部分空間である目標部分空間を生成する目標部分空間生成ステップと、前記目標部分空間を、予め辞書として登録されている、既知の目標の時系列画像から一つの既知の目標に対してノイズの掛け方を変えて複数種類生成した辞書部分空間と照合して前記未知の目標の識別を行う目標識別ステップとを有する。
【００１５】
本発明の識別方法は、入力された時系列画像中の未知の目標の特徴を少なくとも１本の目標ベクトルで表し、前記目標ベクトルで表現される部分空間である目標部分空間を生成する目標部分空間生成ステップと、既知の目標の時系列画像から一つの既知の目標に対してノイズの掛け方を変えて複数種類生成した辞書部分空間から生成されて予め辞書として登録されている制約部分空間に、前記目標部分空間を射影して制約目標部分空間を生成する制約目標部分空間生成ステップと、前記制約目標部分空間を、前記辞書部分空間及び前記制約部分空間から生成されて予め辞書ととして登録されている制約辞書部分空間と照合して前記未知の目標の識別を行う目標識別ステップとを有する。
【００１６】
本発明のプログラムは、コンピュータに、入力された時系列画像中の未知の目標の特徴を少なくとも１本の目標ベクトルで表し、前記目標ベクトルで表現される部分空間である目標部分空間を生成する目標部分空間生成ステップと、前記目標部分空間を、予め辞書として登録されている、既知の目標の時系列画像から一つの既知の目標に対してノイズの掛け方を変えて複数種類生成した辞書部分空間と照合して前記未知の目標の識別を行う目標識別ステップとを実行させる。
【００１７】
本発明のプログラムは、コンピュータに、入力された時系列画像中の未知の目標の特徴を少なくとも１本の目標ベクトルで表し、前記目標ベクトルで表現される部分空間である目標部分空間を生成する目標部分空間生成ステップと、既知の目標の時系列画像から一つの既知の目標に対してノイズの掛け方を変えて複数種類生成した辞書部分空間から生成されて予め辞書として登録されている制約部分空間に、前記目標部分空間を射影して制約目標部分空間を生成する制約目標部分空間生成ステップと、前記制約目標部分空間を、前記辞書部分空間及び前記制約部分空間から生成されて予め辞書ととして登録されている制約辞書部分空間と照合して前記未知の目標の識別を行う目標識別ステップとを実行させる。
【００１８】
本発明のプログラムは、コンピュータに、時系列画像を用いた物体識別に用いる辞書データベースに保持させる情報を生成させるプログラムであって、入力された既知の目標の時系列画像からノイズの掛け方を変えて複数種類のノイズ付き時系列画像を生成するノイズ付加ステップと、前記複数種類のノイズ付き時系列画像から、前記種類毎に前記既知の目標の特徴を表す少なくとも１本のベクトルで表される辞書部分空間を生成する辞書部分空間生成ステップとを有する。
【００１９】
また、本発明のプログラムは、さらに、前記辞書部分空間のうち同じノイズの掛けられ方をしたものの集合毎に、前記集合に属する辞書部分空間から制約部分空間を生成する制約部分空間生成ステップと、前記辞書部分空間を、それぞれが属する前記集合毎に生成した前記制約部分空間に射影して制約辞書部分空間を生成する辞書部分空間射影ステップとを有することを特徴としても良い。
【００２０】
また、本発明のプログラムは、さらに、既知の目標の時系列画像をシミュレーションにより生成する目標データ生成ステップを有し、前記目標データ生成ステップでは、あらゆる目標に対して同一の運動をさせることを特徴としても良い。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態の識別装置について、未知の目標が艦船である場合に得られるＩＳＡＲ画像を用いる場合を例に説明する。
【００２２】
本実施形態の識別装置は、海上を航行中の艦船に対するレーダエコーから得られるＩＳＡＲ画像を用いて、当該艦船の識別（例えば、艦船の種類や名称など）を行うのに適した装置である。尚、本実施形態の識別装置は、識別した結果を外部、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）等に出力して表示等を行うものとするが、これに限らず表示機能を備える構成にしても構わない。
【００２３】
以下、図面を参照して本実施形態の識別装置の構成を説明する。図１は本実施形態の識別装置の概略構成を説明する図である。
【００２４】
本実施形態の識別装置は、レーダエコーからＩＳＡＲ画像を生成するＩＳＡＲ画像生成部１と、ＩＳＡＲ画像から未知の目標の艦船に相当する部分を抽出して目標ベクトルを生成する目標ベクトル生成部２と、目標ベクトルがどの艦船のものであるかを調べる目標識別部３と、目標識別部３が識別を行う際に参照する制約辞書部分空間及び制約部分空間を格納している辞書データベース４とを含んで構成される。
【００２５】
また、さらに図示しないメモリを備え、メモリには生成されたＩＳＡＲ画像及びそれに付随して本実施形態の識別装置各部において生成されたデータを記憶させることができ、本装置の各部はメモリ上のデータに自在にアクセスできるようになっているものとする。
【００２６】
（ＩＳＡＲ画像生成部１）ＩＳＡＲ画像生成部１は、外部から入力されたレーダエコーから１フレームずつＩＳＡＲ画像を順次生成してメモリに記憶させる。
【００２７】
（目標ベクトル生成部２）目標ベクトル生成部２では、ＩＳＡＲ画像中から未知の目標に相当する領域を抽出する。そして、ＩＳＡＲ画像中には未知の目標とは無関係な領域が含まれるため、画像中から切り出した未知の目標を含む領域の歪み等を補正する。さらに、未知の目標の輪郭を検出して、輪郭の情報をベクトル化した目標ベクトルを生成してメモリに記憶させる。
【００２８】
目標ベクトル生成部２は、図２に示すようにＩＳＡＲ画像中から未知の目標に相当する領域を検出する目標特徴検出部２１と、未知の目標の特徴に基づいてＩＳＡＲ画像の補正を行うＩＳＡＲ画像正規化部２２と、正規化したＩＳＡＲ画像を用いて未知の目標の輪郭を検出して目標ベクトルを生成する目標輪郭抽出部２５とを有する。
【００２９】
この他に、ＩＳＡＲ画像を複数枚ずつ重畳して未知の目標の特徴を強調した強調画像を生成して目標特徴検出部２１にフィードバックして目標特徴検出部２１の検出能力を向上させる正規化画像重畳部２３と、未知の目標の境界を検出して目標特徴検出部２１にフィードバックして目標特徴検出部２１の検出能力を向上させるとともに目標輪郭抽出部２５における輪郭抽出能力を向上させる目標境界追跡部２４とを有する。各部の詳細については後述する。
【００３０】
（目標識別部３）目標識別部３では、辞書データベース４に予め登録された制約部分空間の基底ベクトルを読み出して、目標ベクトル生成部２で生成された目標ベクトルを制約部分空間に射影して制約目標ベクトルを生成する。そして、辞書データベース４に予め登録された制約辞書部分空間を読み出して制約目標ベクトルとの距離を計算することで、未知の目標の艦船が辞書に登録されている艦船のどれと類似するかを識別して、識別結果を外部に出力する。
【００３１】
目標識別部３は、図３に示すように目標ベクトルを制約部分空間に射影して制約目標ベクトルを生成する目標ベクトル射影部３１と、制約目標ベクトルと予め辞書データベース４に登録された艦船の制約辞書部分空間との距離を求める辞書照合部３２と、求めた距離から未知の目標の艦船が辞書に登録されたどの艦船であるかを判定する識別判定部３３とを有する。各部の詳細については後述する。
【００３２】
（辞書データベース４）辞書データベース４はハードディスク等の記憶装置を備えており、識別したい艦船の情報を予め登録しておく。登録されている主な情報は、艦船の名称等の識別情報、その艦船の形状からシミュレーションにより求めたＩＳＡＲ画像より生成した制約辞書部分空間、そして、全艦船に共通な制約部分空間である。
【００３３】
制約辞書部分空間は、シミュレーションにより求めたＩＳＡＲ画像に対してＮ段階の異なるノイズレベルを与えて生成することにより、同一艦船に関してＮ個作成する。また、制約部分空間はノイズレベル毎にＮ個用意しておくものとする。
【００３４】
識別はいわゆる部分空間法でも可能であるが、制約部分空間法を用いた方が類似度の差が現れやすくなり、より正確かつ安定して識別できるという利点があるので、本実施形態では制約部分空間法を適用する。そのため、辞書データベースには制約辞書部分空間と制約部分空間とを登録してある。
【００３５】
以下、各部の詳細について説明する。
【００３６】
（Ａ）目標特徴検出部２１は、図４に示すように距離方向輝度分布生成部２１１と、目標領域特定部２１２と、特徴点検出部２１３とを有する。
【００３７】
（Ａ−１）距離方向輝度分布生成部２１１では、ＩＳＡＲ画像においてレンジ方向を表す軸（水平軸）に沿った輝度値の分布に基づいた距離方向輝度分布を生成する。通常のＩＳＡＲ画像は、水平軸が未知の目標のレンジ方向の広がりを表し、垂直軸が反射波のドップラ周波数に対応している。そこで、水平方向の軸を基準に考えて各々の水平座標について垂直方向の輝度値を検出し、その最大値を選択していくことで距離方向輝度分布を生成する。
【００３８】
距離方向輝度分布は、水平軸座標がｘ＝ｘｋ、垂直軸座標がｙ＝ｙにおける輝度値をＩ（ｘｋ，ｙ）、水平軸座標がｘ＝ｘｋにおける距離方向輝度分布の値をＨ（ｘｋ）とすると次式によって求めることができる。
【００３９】
【数１】
2004038713.tif 000003
【００４０】
尚、Ｈ（ｘｋ）として最大値の代わりに垂直方向の輝度値の平均値等を利用しても良い。
【００４１】
距離方向輝度分布Ｈ（ｘｋ）を計算する入力画像として、各フレームで得られるＩＳＡＲ画像をそのまま用いても良いが、フレーム毎に大きく異なったノイズが乗った状況では、未知の目標の特徴の安定した検出が困難になる場合がある。そこで、入力画像を直近の数フレームに渡って重ね合わせて安定性を確保する。
【００４２】
しかし、ＩＳＡＲ画像中では未知の目標の形状はフレーム毎に変化するため、単純に重ね合わせても入力を安定させる効果は得られない。そこで、正規化画像重畳部２３により、ＩＳＡＲ画像に対して幾何的な正規化を行った上で重畳したものを入力として利用する。
【００４３】
計算した距離方向輝度分布Ｈ（ｘｋ）はメモリに記憶させる。距離方向輝度分布Ｈ（ｘｋ）は目標境界追跡部２４と目標領域特定部２１２の両方で使用される。
【００４４】
（Ａ−２）目標領域特定部２１２では、距離方向輝度分布生成部１１１により生成された距離方向輝度分布の値に従ってＩＳＡＲ画像中で未知の目標が存在する領域の特定を行う。ＩＳＡＲ画像の輝度値は未知の目標が存在している領域で高くなるため、距離方向輝度分布の値も理想的には未知の目標が存在している領域において高くなる。
【００４５】
従って、未知の目標が概ねＩＳＡＲ画像の中央付近に位置することを考慮すると、これに対応して距離方向輝度分布も水平軸の中央付近に対応する部分で高い値を、両端部分で低い値を取ることになる。こうした特性を利用して、距離方向輝度分布の両端からそれぞれ中央に向かって値が急激に増加する点に挟まれた範囲によって水平軸上で未知の目標の距離方向の広がりの範囲を特定することができる。
【００４６】
ここで、距離方向輝度分布値が急激に変化する点の検出手法の一例を、水平軸左端から中央に向かって探索する場合について説明する。ここでは、水平軸方向の各座標ｘにおいて、その座標より左の一定間隔ｒにおける値の平均Ｍ（ｘ，ｒ）と、その点における値Ｈ（ｘ）を比較し、その差若しくはその比或いは差と比の組み合わせを考慮する。具体的にはＭ（ｘ，ｒ）とＨ（ｘ）の差をＭ（ｘ，ｒ）の階乗で除した乖離関数Ｑ（ｘ）を定義し、Ｑ（ｘ）が極大値を取る場合に距離方向輝度分布の値が急激に増加したとみなす。Ｑ（ｘ）を式で表すと次のようになる。
【００４７】
【数２】
2004038713.tif 000004
【００４８】
ここでαはＭ（ｘ，ｒ）による除算を重視する度合いを表すパラメータ、Ｃはスケーリングのための定数である。具体的な数値としてはｒ＝１０（画素）、α＝２、Ｃ＝５０などとすると良い。
【００４９】
順に探索を行う過程でＱ（ｘ）が極大値を取る座標を目標領域の左端Ｒ０とおく。ただしＱ（ｘ）が極大値を取る座標は、目標領域の境界に限らず、ＩＳＡＲ画像に含まれるノイズなどにより複数存在することが考えられるが、後述する目標境界追跡部２４における処理結果に従って目標領域の境界を決定する。
【００５０】
次に、上記とは逆に水平軸右端から中央に向かって順に探索する場合については、この対称の条件を考えて次の式を用いればよい。
【００５１】
【数３】
2004038713.tif 000005
【００５２】
同様にＱ（ｘ）が極大値を取る座標をＲ１とおくと、水平方向でＲ０＜ｘ＜Ｒ１に相当する範囲は目標領域に含まれることになる。
【００５３】
そして、ここで求めた目標領域の範囲を表す情報であるＲ０及びＲ１をメモリに記憶させておく。Ｒ０及びＲ１は特徴点検出部２１３で使用される。
【００５４】
（Ａ−３）特徴点検出部２１３では、目標領域特定部２１２で求められた目標領域に基づいて、未知の目標の特徴点の位置を検出する。ＩＳＡＲ画像中の特徴点としては、その性質から未知の目標のうち比較的鋭角な形状を持つ部分に現れやすい。艦船の場合だと、船首、船尾、艦橋、煙突、アンテナ及び砲台などの先端部が現れやすい。ここでは、次のＩＳＡＲ画像正規化部２２で活用可能な特徴点として、船首と船尾の検出を行う。
【００５５】
目標領域特定部２１２では、距離方向輝度分布の値が急激に変化する点Ｒ０及びＲ１を未知の目標の距離方向の広がりに相当すると考えて目標領域の特定を行った。よって、船首と船尾のいずれか一方はＲ０に、他方はＲ１の付近に位置すると考えられる。
【００５６】
一方、船首と船尾は鋭角な部位であることから、ＩＳＡＲ画像において対応する画素の輝度値は高く、艦船の構造上、その周辺で局所的な最大値を取ることが殆どである。従って、水平軸方向の座標で見てＲ０およびＲ１の付近において輝度が局所極大値を持つ点を検出することで船首と船尾を表す特徴点を検出することが可能である。これらの点の一方を点Ｐ、他方を点Ｑとする。
【００５７】
そして、ここで求めた船首及び船尾を表す特徴点Ｐ及びＱの水平軸の座標値をメモリに記憶させておく。特徴点Ｐ及びＱの水平軸の座標値はＩＳＡＲ画像正規化部２２で使用される。
【００５８】
（Ｂ）ＩＳＡＲ画像正規化部２２は図５に示すように主軸設定部２２１と、位相判定部２２２と、正規化処理部２２３とを有する。ＩＳＡＲ画像正規化部２２では、未知の目標の回転運動によるピッチ、ロール、ヨウの変化により、各フレームで様々に異なった方向に歪んで現れる未知の目標の形状を、空間的に共通した枠組みの中に収めるべく正規化を行う。
【００５９】
（Ｂ−１）主軸設定部２２１では、正規化の基準として未知の目標の中心部分を通り抜ける直線である主軸を設定する。この直線として、ＩＳＡＲ画像における２次元の輝度分布に関する長軸を利用することも考えられるが、艦船に対する長軸の位置は艦橋などからの反射が艦船の姿勢変化に伴って時間的に変化し必ずしも一定したものとならない。
【００６０】
そこで、特徴点検出部２１３で検出した船首と船尾の位置である、点Ｐ及び点Ｑを利用し、これら２点を通る直線を主軸と定義する。船首と船尾とを通る直線は船体を貫通し艦船の姿勢に関わらず安定して得られる。点Ｐと点Ｑとを通るこの主軸をｙ＝ａｘ＋ｂと記述する。ただし、ｘは水平軸の変数、ｙは垂直軸の変数、ａは傾きを表す定数、ｂは切片を表す定数である。
【００６１】
ここで求めた主軸の傾きａ及び切片ｂをメモリに記憶させておく。主軸の傾きａ及び切片ｂは位相判定部２２２及び正規化処理部２２３で使用される。
【００６２】
（Ｂ−２）位相判定部２２２では、未知の目標の姿勢、特にピッチ各の変化の方向が正負のいずれであるかに関する判定を行う。更に詳細に述べるならば、ＩＳＡＲ画像の各フレームが生成される時点におけるピッチ角が正か負のいずれの方向に変化しているかによって、画像中で目標形状が上下反転して現れるため、この反転が起こっているか否かを判定するものである。判定は主軸設定部２２１で設定された主軸を基準に、主軸の両側（上下）における相対的な輝度値の偏りを調べることで行う。
【００６３】
例として、輝度値の平均値を用いるなら、主軸の上側（ｙ＞ａｘ＋ｂ）となる領域ωｕと下側（ｙ＜ａｘ＋ｂ）となる領域ωｌに含まれる画素数がそれぞれｎｕ、ｎｌであるとき、各領域の輝度Ｉ（ｘ，ｙ）の平均値Ｉｕ、Ｉｌは次式で表される。
【００６４】
【数４】
2004038713.tif 000006
【００６５】
そこで、これらの値を比較することでＩｕ＞Ｉｌであれば画像中の未知の目標が正の位相に、Ｉｕ＜Ｉｌであれば負の位相、つまり反転位相であると判定する。主軸の上下の領域での輝度平均がほぼ等しくＩｕ〜Ｉｌであるときは位相の判定は微妙なものとなる。そのため、例えば輝度平均の比Ｉｕ／Ｉｌが１に近い場合（１−δ＜Ｉｕ／Ｉｌ＜１＋δ）は位相判定不可とする。
【００６６】
尚、主軸の両側における相対的な輝度値の偏りを調べるにあたっては、艦橋などの船舶の甲板上の上部構造に起因する輝度が重要であるため、主軸からの距離ｄ＝｜ｙ−ｃ（ｘ）｜に比例して各輝度値に重み付けを与えると効果的である。この場合、輝度Ｉ（ｘ，ｙ）の重み付け平均値Ｉｕ、Ｉｌは次式で表される。
【００６７】
【数５】
2004038713.tif 000007
【００６８】
ただし、ｃ（ｘ）は水平座標ｘにおける主軸上の垂直座標を表している。また、主軸からの距離ｄが所定の値以下の領域では、主軸の両側の輝度は一様であることが多いため、そうした領域では重み付けを０とおくことで更に位相の正負が明確になる。
【００６９】
ここで求めた位相（反転しているか否か）はメモリに記憶させておく。位相は正規化処理部２２３で使用される。
【００７０】
（Ｂ−３）正規化処理部２２３では、主軸設定部２２１での主軸設定結果と位相判定部１２２での位相判定結果に基づいて、ＩＳＡＲ画像に対する正規化処理を行う。
【００７１】
まず、主軸設定部２２１で設定された主軸が水平方向となるような変換によってＩＳＡＲ画像全体を正規化する。そして、位相判定部１２２で反転位相にあると判定されたフレームに関しては、正規化後の画像に対して主軸の両側、即ち上下を反転させる変換を施す。
【００７２】
これにより、各フレームでピッチ、ロール、ヨウの変化により様々に異なった方向に歪んで現れる未知の目標の形状がいずれも水平面に沿ってかつ主軸に直行する方向から見た場合の形状に揃えることができる。
【００７３】
ここで正規化したＩＳＡＲ画像はメモリに記憶される。そして、正規化されたＩＳＡＲ画像は正規化画像重畳部２３で使用される。
【００７４】
（Ｃ）正規化画像重畳部２３は、図６に示すように正規化フレーム選択部２３１と輝度値加算部２３２とを有する。
【００７５】
（Ｃ−１）正規化フレーム選択部２３１では、ＩＳＡＲ画像正規化部２２で正規化された各フレームから重畳すべきフレームを選択する。重畳する目的は、目標特徴検出部２１に対し、安定に目標領域を特定しやすい入力を提供することにある。従って、未知の目標の領域に関してレンジ方向の位置ズレが生じていない範囲で直近の複数のフレームを対象として選択する。また、ＩＳＡＲ画像中の未知の目標の位置に大きな変化があった場合は、その変化があった以降のフレームのみを選択対象とする。
【００７６】
そして、選択したフレームの識別子（例えば、フレーム番号）をメモリに記憶させる。フレームの識別子は輝度値加算部２３２において利用される。
【００７７】
（Ｃ−２）輝度値加算部２３２では、正規化フレーム選択部２３１で選択された各フレームの輝度を画素毎に加算する。単純に加算することにより未知の目標の存在する輝度の高い領域を強調する一方で、フレーム毎に異なったノイズを平滑化する効果が得られる。加算した輝度値はフレームの枚数で除した上でメモリに記憶させて目標特徴検出部２１で使用できるようにしておく。
【００７８】
尚、フレームの加算にあたっては、時間軸上で見て最新のフレームに近いものを重視して加算するフレーム間で適宜重みを付けておいても良い。
【００７９】
（Ｄ）目標境界追跡部２４は、図７に示すように境界位置候補選出部２４１と、境界位置予測部２４２と、境界決定部２４３とを有する。
【００８０】
（Ｄ−１）境界位置候補選出部２４１では、距離方向輝度分布生成部２１１において生成された距離方向輝度分布Ｈ（ｘｋ）を用いて、距離方向輝度分布Ｈ（ｘｋ）が急激に変化する点を境界位置の候補として選出する。境界位置では、距離方向輝度分布生成部２１１で定義した乖離関数Ｑ（ｘ）が極大値を取ると考えられるが、Ｑ（ｘ）が極大値を取る座標は、目標領域の境界に限らず、ＩＳＡＲ画像に含まれるノイズなどにより複数存在するのが通常であり、これらの点を境界位置の候補とする。
【００８１】
ただし、Ｑ（ｘ）が極大であっても、その絶対値が所定の閾値を下回る場合は候補の対象から除外するものとする。
【００８２】
ここで選出された境界位置の候補の水平軸の座標はメモリに記憶させておき、境界決定部２４３で使用できるようにしておく。
【００８３】
（Ｄ−２）境界位置予測部２４２では、過去の各時刻において決定された境界位置に基づいて、現在の境界位置を予測する。未知の目標の領域に関してレンジ方向の位置ずれが生じない場合では、単純に過去の境界位置を現在の境界位置の推定位置とする。このため、境界位置予測部２４２では、次に記載する境界決定部２４３によって決定された各時刻における境界を入力として用いる。
【００８４】
予測した結果はメモリに記憶させ、境界決定部２４３で使用できるようにしておく。
【００８５】
（Ｄ−３）境界決定部２４３では、境界位置候補選出部２４１で選出された境界位置の候補の中から、境界位置予測部２４２における境界位置の予測位置を参照しながら境界を決定する。
【００８６】
候補の中から予測位置に近い候補の中から、各候補の乖離関数Ｑ（ｘ）を考慮して選択する。すなわち、ある候補の座標をｘｃ、予測位置をｐと置く時、この候補を評価する基準として、例えば次のような関数を定義する。
【００８７】
【数６】
2004038713.tif 000008
【００８８】
ここでβは乖離関数Ｑ（ｘ）の大きさを重視する度合いを記述するパラメータである。これにより、境界の候補ｘｃが予測位置に近くなり、かつ、乖離関数Ｑ（ｘｃ）も大きいという条件を満足するようになるに従って、評価値Ｅ（ｘｃ）が小さな値を取るようになる。
【００８９】
従って、境界位置候補選出部２４１で選出された境界位置の候補の中から、上記のような評価値が最小となるものを選び、これを境界とする。
【００９０】
ここで決定された境界の座標（水平座標）はメモリに記憶させ、目標領域特定部２１２及び目標輪郭抽出部２５で使用できるようにする。
【００９１】
（Ｅ）目標輪郭抽出部２５は、ＩＳＡＲ画像正規化部２２によって正規化された画像を２値化した上で重畳し、識別に用いるベクトルを生成する。目標輪郭抽出部２５は、図８に示すように、周期設定部２５１と、２値化重畳部２５２と、輪郭出力部２５３とを有する。
【００９２】
（Ｅ−１）周期設定部２５１では、ＩＳＡＲ画像正規化部２２によって正規化された各フレームからの出力を重畳する時間間隔、すなわち周期を定める。海上を航行する艦船等の未知の目標はヨウ（蛇角）を除いて揺れによる周期運動を繰り返している。一方、ある程度の時間目標を観察しつづけると、未知の目標が移動するに従って、その画像中の位置も少しずつシフトする。
【００９３】
そこで、フレーム出力を重畳する周期として、未知の目標の運動の一周期を十分に含む程度の長さで、位置のシフトが顕著にならない程度の範囲（目標位置の移動量が所定レベル以下に抑えられる範囲）、例えば未知の目標の運動の１周期以上２周期以下の時間を設定する。
【００９４】
これにより、様々な位置から見た多フレームに渡っての出力を、基本的に同じ方向から見たものとして重ね合わせる。
【００９５】
ここで設定した重畳の周期はメモリに記憶させ、２値化重畳部２５２で使用できるようにしておく。
【００９６】
（Ｅ−２）２値化重畳部２５２では、周期設定部２５１で設定した周期における出力を重畳する。ただし、艦船の胴体部分が常に高い輝度値を持つ一方で、艦橋の先端などに相当する部分はピッチ角の変化率が大きい場合のみに輝度値を持つため、ＩＳＡＲ画像正規化部２２から出力されたフレームをそのまま重畳していくと、胴体部分のみを強調した出力が得られてしまう。つまり、未知の目標の特徴を良くあらわす艦橋などからの出力が相対的に微弱なものとなってしまう。
【００９７】
このため、各フレームに対して、予め定められた閾値を超える輝度値を有するピクセルは１を、超えないピクセルを与える２値化処理を行って２値化画像に変換する。そして、２値化画像の論理和をとることにより、周期設定部２５１で設定された１周期内にＩＳＡＲ画像正規化部２２から出力された各フレームに現れた未知の目標の特徴を失うことなく重畳する。
【００９８】
例えば、１秒あたり３フレームのＩＳＡＲ画像を生成していて、未知の目標の運動周期が８秒であり、周期設定部２５１において当該未知の目標の運動周期に一致する周期を設定した場合を例に取ると、この８秒間に出力される合計２４フレームについての２値化画像を重ね合わせることになる。ただし、位相判定部２２２において、位相判定不可となったフレームについては重畳の対象としない。
【００９９】
ここで生成した重畳された２値化画像はメモリに記憶させ、輪郭出力部２５３で使用できるようにしておく。
【０１００】
（Ｅ−３）輪郭出力部２５３では、２値化重畳部２５２による２値化画像の重畳の結果得られた目標形状のシルエットから、識別に用いる目標ベクトルを生成する。
【０１０１】
ここでは、船首と船尾を結ぶ主軸の上側に位置する艦橋や砲台などの形状によって、艦船の特徴付けが可能であることを利用する。つまり、シルエットの２値化画像において、主軸上の各水平座標に対して垂直方向に主軸上部を探索し、シルエットの境界で画素が１から０に反転する垂直座標値を順に並べていくことで、艦船の輪郭をベクトルとして表現することができる。このベクトルが目標ベクトルである。
【０１０２】
尚、シルエットの２値化画像においてベクトル化を行う範囲は、境界決定部２４３によって未知の目標のレンジ方向において決定された境界に含まれる領域とする。
【０１０３】
ここで生成された目標ベクトルはメモリに記憶させておき、目標識別部３で使用できるようにしておく。
【０１０４】
（Ｆ）目標識別部３は、図３に示したように目標ベクトル射影部３１と、辞書照合部３２と、識別判定部３３とを有する。
【０１０５】
（Ｆ−１）目標ベクトル射影部３１では、目標ベクトル生成部２において生成した目標ベクトルを、辞書データベース４から読み出した制約部分空間Ｃｎ（ｎ＝１．．．Ｎ）に射影する。ノイズレベルごとにＮ種類生成された各々の制約部分空間Ｃｎに対して目標ベクトルを射影するので、Ｎ個の制約目標ベクトルＴｎ（ｎ＝１．．．Ｎ）が生成される。
【０１０６】
生成されたＮ個の制約目標ベクトルＴｎはメモリに記憶させ、辞書照合部３２で使用できるようにしておく。
【０１０７】
（Ｆ−２）辞書照合部３２は、制約目標ベクトルＴｎと、辞書データベース４から読み出した制約辞書部分空間Ｌｓｎ（ｓ＝１．．．Ｓ，ｎ＝１．．．Ｎ）との照合を行う。制約辞書部分空間ＬｓｎはＳ種類の既知の目標それぞれに対してノイズレベルの異なるＮ種類作成されているので、全部でＳ×Ｎ個存在する。
【０１０８】
制約辞書部分空間Ｌｓｎは複数の基底ベクトルの張る部分空間であるので、制約目標ベクトルＴｎと制約辞書部分空間Ｌｓｎとの照合は、制約辞書部分空間Ｌｓｎと制約目標ベクトルＴｎとの間の類似度を算出することで行う。
【０１０９】
類似度の算出にはパターン認識手法としての部分空間法を用いる。まず、Ｓ×Ｎ個の制約辞書部分空間Ｌｓｎそれぞれが、制約目標ベクトルＴｎとなす角度を計算し、その角度を利用して制約目標ベクトルＴｎで表される未知の目標と各制約辞書部分空間Ｌｓｎで表される既知の目標との類似度を算出する。
【０１１０】
従って、角度が小さいほど高い類似度を表すことになる。そして、制約目標ベクトルＴｎが、ある制約辞書部分空間Ｌｓｎに内在する（すなわち、当該制約辞書部分空間の基底ベクトルの線形結合で表現可能である）場合、角度は０となる。この角度をθとすると、ｃｏｓθは０以上１以下の範囲の値になるので、これを類似度する。
【０１１１】
類似度はノイズレベル毎に算出する。すなわち、目標ベクトルを第ｋ番目のノイズレベルに対応する制約部分空間Ｃｋに射影して生成された制約目標ベクトルＴｋに対しては、制約辞書部分空間Ｌｓｋ（ｓ＝１．．．Ｓ）を類似度の算出対象とする。従って、１ノイズレベルあたりＳ個の類似度が計算される。ノイズレベルがＮ種類ならば、類似度はＳ×Ｎ個計算されることになる。
【０１１２】
ここで算出した類似度は対応する制約辞書部分空間Ｌｓｋに付けられた識別子とともにメモリに記憶させ、識別判定部３３で使用できるようにしておく。
【０１１３】
尚、本実施形態では照合対象の制約辞書部分空間Ｌｓｎ及び制約目標ベクトルＴｎの双方が制約部分空間Ｃｎに射影されたものであるので、部分空間法の中でも特に「制約部分空間法」と呼ぶべき手法に該当する。
【０１１４】
（Ｆ−３）識別判定部３３は、類似度に基づいて未知の目標の識別を行う。類似度が最も高い制約辞書部分空間Ｌｓｋを未知の目標に対応するものと判定し、辞書データベースから当該制約辞書部分空間Ｌｓｋに付けられた識別子に対応する艦船の識別情報を読み出して結果を出力する。ただし、類似度が第１の所定の閾値未満の場合は識別結果は「該当なし」とする。
【０１１５】
また、最も類似度が高い制約辞書部分空間と、その他の制約辞書部分空間とで、類似度の差が第２の所定の閾値未満の場合に、識別結果とともに「警告」あるいは第２、第３候補を出力するようにしても良い。
【０１１６】
（Ｇ）辞書データベース４に供給する辞書データを作成する辞書データ生成部５について説明する。辞書データ生成部５は、必ずしも本発明の識別装置と一体にして組み込む必要は無い。勿論、一体にして組み込んでおいても構わないが、本実施形態では本発明の識別装置とは分離した装置であるとする。
【０１１７】
実際に用いる場合、本発明の識別装置とは別の場所で辞書データ生成部５を使用してデータを生成して何らかの記憶媒体に保存し、本発明の識別装置の辞書データベース４にその記憶媒体をセットする運用や、記憶媒体に記憶させたデータを辞書データベース４にコピーするなどの運用が考えられる。
【０１１８】
辞書データベースを作成するにあたり、まず目標の候補となる艦船（目標候補）の形状データに基づいて時系列ＩＳＡＲ画像をシミュレーションにより作成する。そして各目標候補のＩＳＡＲ画像に対して、目標ベクトル生成部２において施したのと同様の処理を施し、一つの目標候補に対して複数の目標ベクトルを生成する。そして、複数の目標ベクトルに基づいて部分空間を生成する。
【０１１９】
各目標候補毎に生成した部分空間から制約部分空間を生成し、制約部分空間に対して各目標候補の部分空間をそれぞれ射影して制約辞書部分空間を生成する。
【０１２０】
図９に示すように辞書データ生成部５は、目標データ作成部５１と、ノイズ付加部５２と、辞書部分空間生成部５３と、制約部分空間生成部５４と、辞書部分空間射影部５５とを有する。また、図示しないメモリと記憶装置を備え、メモリは辞書の生成過程におけるデータの一時保存に用いられ、記憶装置は生成した辞書を一時保存しておくものとする。
【０１２１】
尚、ここでは制約部分空間と制約辞書部分空間の生成に関する部分のみを説明する。その他、識別情報の入力や辞書データベース４への辞書の登録（コピー）等に関しては説明を省略する。
【０１２２】
（Ｇ−１）目標データ作成部５１は、外部のＰＣ（パーソナルコンピュータ）から形状データを入力するための端子を備え、外部のＰＣから入力された目標の候補となる艦船の三面図などの形状データに基づいて、目標の進行方向（アスペクト角）及び回転運動（ロール、ピッチ、ヨウ）の適当な想定の下に艦船の時系列的なＩＳＡＲ画像をシミュレーションにより作成する。各候補について、進行方向や回転運動の様々な設定に対してデータを作成することで汎用性の高い辞書を生成できる効果が期待される。
【０１２３】
ここで、各目標の進行方向や回転運動を共通なものにして各目標間で運動の差により生じる分散を小さくしておくと、後述する制約部分空間生成部５４で各目標間の差異をより強調させることのできる制約部分空間を生成することができる。本実施形態では各目標の進行方向や回転運動を共通なものにしておく。
【０１２４】
尚、目標データ作成部５１の段階で各目標の進行方向や回転運動を共通なものに揃える代わりに、ここで生成した時系列画像と進行方向や回転運動等の情報とを関連付けて管理しておき、後述する辞書部分空間生成部５３で辞書部分空間とは別に、進行方向や回転運動が共通な（ノイズを付加した）ＩＳＡＲ画像から制約部分空間生成用の部分空間を生成しても良い。
【０１２５】
ここで生成したシミュレーションによる時系列的なＩＳＡＲ画像は１フレームずつメモリに記憶させておく。
【０１２６】
（Ｇ−２）ノイズ付加部５２は、実際のＩＳＡＲ画像生成では、画像生成の原理からノイズが多く含まれることに対応し、目標データ作成部５１でシミュレーションにより作成したＩＳＡＲ画像に適当なノイズを掛ける。
【０１２７】
ノイズとしては、実際の艦船のＩＳＡＲ画像において背景の海面からの反射などが伴うことを考慮し、例えば、白色ノイズを乗じた上でガウシアンオペレータによりスムージングを掛けることにより、実際のＩＳＡＲ画像に近い画像を生成する。
【０１２８】
このような手法でノイズを掛ける際、白色ノイズに対するＳＮ比や、ガウシアンオペレータの半値幅などの選択によって、異なったレベルのノイズを伴った時系列的ＩＳＡＲ画像を生成することができる。本実施形態では、ガウシアンオペレータの半値幅の設定によって、Ｎ通りのノイズレベルの時系列的ＩＳＡＲ画像を生成する。
【０１２９】
尚、本実施形態では、同じ手法でレベル（強度）を変えることで複数のノイズの掛け方を実現しているが、これに限らず、複数の異なる手法で複数のレベルを用意して複数のノイズの掛け方を実現しても良い。
【０１３０】
そして、生成したノイズ付き時系列的ＩＳＡＲ画像は順次メモリに記憶させておく。
【０１３１】
（Ｇ−３）辞書部分空間生成部５３では、ノイズ付き時系列的ＩＳＡＲ画像に対して、目標ベクトル生成部１において説明したのと同様の処理を施して目標のシルエットを抽出し、目標ベクトルを生成する。ここでは、一つの目標候補の一つのノイズレベルに対して複数の目標ベクトルを生成する。
【０１３２】
生成した複数の目標ベクトルに対して主成分分析を行い、辞書部分空間Ｄｓを生成する。添え字のｓは目標候補に付けられる番号である。この番号は目標判別の際の識別子として用いることができる。
【０１３３】
尚、ノイズ付加部５２では、Ｎ通りの異なるノイズレベルのＩＳＡＲ画像が生成されているため、目標ベクトルも複数組（複数バリエーションの「複数の目標ベクトル」）生成されている。従って、一つの目標候補に関して、ノイズレベルの異なる複数の時系列的ＩＳＡＲ画像を利用してＮ通りの辞書部分空間を生成する。
【０１３４】
よって、目標候補の違いとノイズレベルの違いから、ここで生成する辞書部分空間はＤｓｎ（ｓ＝１．．．Ｓ，ｎ＝１．．．Ｎ）と表記する。
【０１３５】
（Ｇ−４）制約部分空間生成部５４では、辞書部分空間生成部５３で生成された辞書部分空間Ｄｓｎから制約部分空間Ｃを生成する。
【０１３６】
一般の部分空間法を利用する場合は辞書部分空間生成部５３で生成した辞書部分空間Ｄｓｎが適切な辞書となる。しかし、一般の部分空間法では、目標によっては識別が困難な場合があるので、本実施形態の識別装置では制約部分空間法を適用する。
【０１３７】
制約部分空間法では辞書部分空間同士の差異を強調する空間である制約部分空間Ｃを求め、これに辞書部分空間及び目標のベクトルを射影して照合する。
【０１３８】
制約部分空間生成部５４では、まず、辞書部分空間Ｄｓｎをノイズレベルで分類する。そしてノイズレベル毎に辞書部分空間Ｄｓｎの基底ベクトル同士の差分ベクトルによって張られる空間を求め、これを制約部分空間Ｃとする。
【０１３９】
あるいは、ノイズレベル毎に辞書部分空間の基底ベクトルからなる集合に対して主成分分析を行い、その上位の固有ベクトルを除いた残りの基底ベクトルで張られる空間から制約部分空間を求めても良い。
【０１４０】
制約部分空間Ｃはノイズレベル毎に算出するため全部でＮ個求まる。そこで、それぞれをノイズレベルと関連付けてＣｎ（ｎ＝１．．．Ｎ）と表す。
【０１４１】
求めた制約部分空間Ｃｎはメモリに記憶させて、辞書部分空間射影部５５で使用できるようにしておくとともに、辞書データベース４に登録するデータとして図示しない記憶装置に記憶させておく。
【０１４２】
（Ｇ−５）辞書部分空間射影部５５では、各辞書部分空間Ｄｓｎをそれぞれのノイズレベルに応じた制約部分空間Ｃｎに射影し、制約辞書部分空間Ｌｓｎ（ｓ＝１．．．Ｓ，ｎ＝１．．．Ｎ）を生成する。
【０１４３】
生成した制約辞書部分空間Ｌｓｎは、辞書データベース４に登録するデータとして図示しない記憶装置に記憶させておく。
【０１４４】
このように、様々なレベルのノイズを掛けた辞書を用意しておくことにより、海上の波や目標までの距離やレーダエコーの受信装置の熱雑音等によってレーダエコーを画像化する際に生じるノイズが変動しても、目標の識別を精度良く行うことが可能となる。
【０１４５】
尚、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。
【０１４６】
例えば、本実施形態ではシミュレーションにより生成したＩＳＡＲ画像を対象としたが、各目標候補について異なったレベルのノイズを付加することで複数の辞書を生成する概念に関しては、その他にも超音波画像などノイズレベルが変化する画像を用いた物体の識別問題一般に応用可能であり、識別判定の信頼度の向上が期待できる。
【０１４７】
また、ノイズ付加部５２ではガウシアンオペレータの半値幅の設定によって異なったノイズレベルのＩＳＡＲ画像を生成しているが、代わりに白色雑音の増減によるＳＮ比の設定や、半値幅とＳＮ比との様々な組み合わせによってノイズレベルを変化させることで実画像中のノイズの変化に対応した辞書を生成することもできる。
【０１４８】
さらに、本実施形態では未知の目標のＩＳＡＲ画像から目標ベクトルを生成して照合を行ったが、複数の目標ベクトルから目標部分空間を生成し、目標ベクトルの代わりにこれ用いても良い。この場合は部分空間法の中でも特に「相互部分空間法」、あるいは本実施形態と同様に制約部分空間を用いる場合は「制約相互部分空間法」と呼ばれる手法になる。
【０１４９】
このように、本発明は部分的な要素処理の置き換えなどにより様々な拡張が可能である。
【０１５０】
【発明の効果】
本発明によれば、レーダにおいて目標からのレーダエコーを処理してから作成される時系列画像であるＩＳＡＲ（逆合成開口レーダ）画像に対して、ノイズを伴って様々に歪んで得られる目標の特徴の解析をベクトル空間において行う際に、識別用の辞書データベースを様々なノイズレベルに対応して生成しておくことで、目標の識別を精度良く行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る識別装置の全体構成を示すブロック図。
【図２】図１の目標ベクトル生成部２の詳細な構成を説明するブロック図。
【図３】図１の目標識別部３の詳細な構成を説明するブロック図。
【図４】図２の目標特徴検出部２１の詳細な構成を説明するブロック図。
【図５】図２のＩＳＡＲ画像正規化部２２の詳細な構成を説明するブロック図。
【図６】図２の正規化画像重畳部２３の詳細な構成を説明するブロック図。
【図７】図２の目標境界追跡部２４の詳細な構成を説明するブロック図。
【図８】図２の目標輪郭抽出部２５の詳細な構成を説明するブロック図。
【図９】辞書を生成する辞書データ生成部５の主要な構成を説明するブロック図。
【符号の説明】
１　ＩＳＡＲ画像生成部
２　目標ベクトル生成部
３　目標識別部
４　辞書データベース
５　辞書データ生成部
２１　目標特徴検出部
２２　ＩＳＡＲ画像正規化部
２３　正規化画像重畳部
２４　目標境界追跡部
２５　目標輪郭抽出部
３１　目標ベクトル射影部
３２　辞書照合部
３３　識別判定部
２１１　距離方向輝度分布生成部
２１２　目標領域特定部
２１３　特徴点検出部
２２１　主軸設定部
２２２　位相判定部
２２３　正規化処理部
２３１　正規化フレーム選択部
２３２　輝度値加算部
２４１　境界位置候補選出部
２４２　境界位置予測部
２４３　境界決定部
２５１　周期設定部
２５２　２値化重畳部
２５３　輪郭出力部
５１　目標データ生成部
５２　ノイズ付加部
５３　辞書部分空間生成部
５４　制約空間生成部
５５　辞書部分空間射影部
【図１】
2004038713.tif 000009
【図２】
2004038713.tif 000010
【図３】
2004038713.tif 000011
【図４】
2004038713.tif 000012
【図５】
2004038713.tif 000013
【図６】
2004038713.tif 000014
【図７】
2004038713.tif 000015
【図８】
2004038713.tif 000016
【図９】
2004038713.tif 000017