(57)【要約】  【課題】  画像に含まれるオブジェクトの種類を精度よく自動的に識別する。  【解決手段】  階層構造を有する複数の自己組織化マップＳＯＭ１〜ＳＯＭ３に対して第１層の自己組織化マップＳＯＭ１から順に最下層の自己組織化マップＳＯＭ３まで、各階層に異なる特徴ベクトルＣＢ１〜ＣＢ３を用いて自己組織化マップの中から特徴ベクトルに最も類似する結合荷重ベクトルを勝者ベクトルとして検出し、勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップを選択することを繰り返すことにより、最下層の自己組織化マップＳＯＭ３における勝者ベクトルの座標Ｃ３を検出する。そして、検出された勝者ベクトルの座標Ｃ３が種類頻度分布マップＫＤＭ上で示す種類に基づいてブロック領域（画像）ＢＲの種類を識別する。【選択図】  図１１
2005063308.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から複数の特徴量を抽出し、
抽出した前記複数の特徴量をベクトル成分とする特徴ベクトルを複数生成し、
階層構造を有する複数の自己組織化マップの最上層の該自己組織化マップから順に最下層の前記自己組織化マップまで、各階層に異なる前記特徴ベクトルを用いて該自己組織化マップの中から前記特徴ベクトルに最も類似する結合荷重ベクトルを勝者ベクトルとして検出し、該勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップを選択することを繰り返すことにより、前記最下層の自己組織化マップにおける前記勝者ベクトルの座標を検出し、
前記最下層の自己組織化マップの座標毎に前記画像の種類を定めた種類頻度分布マップを用いて、検出した前記最下層の自己組織化マップにおける前記勝者ベクトルの座標が前記種類頻度分布マップ上において示す種類に基づいて前記画像の種類を出力する
ことを特徴とする画像識別方法。
【請求項２】
画像から複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
該特徴量抽出手段により抽出された前記複数の特徴量をベクトル成分とする特徴ベクトルを複数生成する特徴ベクトル生成手段と、
階層構造を有する複数の自己組織化マップと、
該複数の自己組織化マップの最上層の該自己組織化マップから順に最下層の前記自己組織化マップまで、各階層に異なる前記特徴ベクトルを用いて該自己組織化マップの中から前記特徴ベクトルに最も類似する結合荷重ベクトルを勝者ベクトルとして検出し、該勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップを選択することを繰り返すことにより、前記最下層の自己組織化マップにおける前記勝者ベクトルの座標を検出する座標検出手段と、
前記最下層の自己組織化マップの座標毎に前記画像の種類を定めた種類頻度分布マップと、
前記座標検出手段により検出された前記最下層の自己組織化マップにおける前記勝者ベクトルの座標が前記種類頻度分布マップ上において示す種類に基づいて前記画像の種類を出力する種類出力手段と
を備えたことを特徴とする画像識別装置。
【請求項３】
前記座標検出手段が、検出された前記勝者ベクトルの座標を、該勝者ベクトルに関連付けされた直下層の前記自己組織化マップに用いられる前記特徴ベクトルのベクトル成分として加える機能を有し、前記勝者ベクトルの座標をベクトル成分に加えた前記特徴ベクトルを用いて前記直下層の自己組織化マップにおける前記勝者ベクトルを検出するものであることを特徴とする請求項２に記載の画像識別装置。
【請求項４】
前記最下層の自己組織化マップの直上層の前記自己組織化マップの座標毎に前記画像のカテゴリーを定めたカテゴリー分布マップと、前記座標検出手段により検出された前記直上層の自己組織化マップ上の座標が前記カテゴリー分布マップ上で示す前記カテゴリーを出力するカテゴリー出力手段とをさらに備えたものであることを特徴とする請求項２または３に記載の画像識別装置。
【請求項５】
前記特徴量抽出手段が、前記ブロック領域の各画素に割り当てられた成分信号値の１方向に沿った変化の規則性の程度を示す相関特徴量を抽出する相関特徴量抽出手段を含むものであることを特徴とする請求項２から４のいずれか１項に記載の画像識別装置。
【請求項６】
前記相関特徴量抽出手段が、前記ブロック領域の縦方向に沿った前記相関特徴量と、前記ブロック領域の横方向に沿った前記相関特徴量とを抽出するものであることを特徴とする請求項５に記載の画像識別装置。
【請求項７】
前記相関特徴量抽出手段が、前記ブロック領域において同一方向に形成された２つの画素ラインを構成する複数の画素の成分信号値から、前記２つの画素ラインの相関関係を示す相関値を出力する所定の相互相関関数を有し、
前記２つの画素ラインのいずれか一方を１画素ずつ前記画素ラインの形成方向にずらしながら前記画素の成分信号値を前記相互相関関数に入力することにより複数の前記相関値を取得し、取得した前記複数の相関値から最も大きい最大相関値を算出するものであり、
前記ブロック領域の同一方向に形成された前記画素ラインのすべての組み合わせについて前記最大相関値を算出し、算出されたすべての前記最大相関値の平均値および標準偏差を相関特徴量として抽出するものであることを特徴とする請求項５または６に記載の画像識別装置。
【請求項８】
前記特徴量抽出手段が、前記ブロック領域の縦方向および横方向のエッジ成分の特徴を示すエッジ特徴量を抽出するエッジ特徴量抽出手段を含むものであることを特徴とする請求項２から７のいずれか１項に記載の画像識別装置。
【請求項９】
前記特徴量抽出手段が、前記ブロック領域の色成分の特徴を示す色特徴量を抽出する色特徴量抽出手段を含むものであることを特徴とする請求項２から８のいずれか１項に記載の画像識別装置。
【請求項１０】
前記複数の自己組織化マップが３層の階層構造を有し、前記座標検出手段が、前記相関特徴量をベクトル成分とする相関特徴ベクトルを第１層目の前記自己組織化マップに写像し、前記エッジ特徴量をベクトル成分とするエッジ特徴ベクトルを第２層目の前記自己組織化マップに写像し、前記色特徴量をベクトル成分とする色特徴ベクトルを第３層目の前記自己組織化マップに写像するものであることを特徴とする請求項９に記載の画像識別装置。
【請求項１１】
前記複数の自己組織化マップが２層の階層構造を有し、前記座標検出手段が、前記相関特徴量および前記エッジ特徴量をベクトル成分とする相関エッジ特徴ベクトルを第１層の前記自己組織化マップに写像し、前記色特徴量をベクトル成分とする色特徴ベクトルを第２層の自己組織化マップに写像するものであることを特徴とする請求項９に記載の画像識別装置。
【請求項１２】
コンピュータに、
画像から複数の特徴量を抽出し、
抽出した前記複数の特徴量をベクトル成分とする特徴ベクトルを複数生成し、
階層構造を有する複数の自己組織化マップの最上層の該自己組織化マップから順に最下層の前記自己組織化マップまで、各階層に異なる前記特徴ベクトルを用いて該自己組織化マップの中から前記特徴ベクトルに最も類似する結合荷重ベクトルを勝者ベクトルとして検出し、該勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップを選択することを繰り返すことにより、前記最下層の自己組織化マップにおける前記勝者ベクトルの座標を検出し、
前記最下層の自己組織化マップの座標毎に前記画像の種類を定めた種類頻度分布マップを用いて、検出した前記最下層の自己組織化マップにおける前記勝者ベクトルの座標が前記種類頻度分布マップ上において示す種類に基づいて前記画像の種類を出力する
ことを実行させるための画像識別プログラム。
【請求項１３】
画像に含まれるオブジェクトの種類を識別するオブジェクト識別方法において、
前記画像を前記オブジェクト毎に領域分割したオブジェクト領域と、前記画像を設定画素数からなる、前記オブジェクト領域より小さい多数の領域に分割した複数のブロック領域とを生成し、
生成した前記ブロック領域から複数の特徴量を抽出し、
抽出した前記複数の特徴量をベクトル成分とする特徴ベクトルを複数生成し、
階層構造を有する複数の自己組織化マップの最上層の該自己組織化マップから順に最下層の前記自己組織化マップまで、各階層に異なる前記特徴ベクトルを用いて該自己組織化マップの中から前記特徴ベクトルに最も類似する結合荷重ベクトルを勝者ベクトルとして検出し、該勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップを選択することを繰り返すことにより、前記最下層の自己組織化マップにおける前記勝者ベクトルの座標を検出し、
前記最下層の自己組織化マップの座標毎に前記ブロック領域の種類を定めた種類頻度分布マップを用いて、検出した前記最下層の自己組織化マップにおける前記勝者ベクトルの座標が前記種類頻度分布マップ上において示す種類に基づいて前記ブロック領域の種類を出力し、
前記各ブロック領域毎に出力された前記ブロック領域の種類を前記オブジェクト領域毎に集計し、
集計した結果を用いて前記オブジェクト領域の種類を識別する
ことを特徴とするオブジェクト識別方法。
【請求項１４】
画像に含まれるオブジェクトの種類を識別するオブジェクト識別装置において、
前記画像を前記オブジェクト毎に領域分割して複数のオブジェクト領域を生成するオブジェクト抽出手段と、
前記画像を設定画素数からなる、前記オブジェクト領域より小さい多数の領域に分割して複数のブロック領域を生成するブロック領域生成手段と、
該ブロック領域生成手段により生成された前記各ブロック領域から複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
該特徴量抽出手段により抽出された前記複数の特徴量をベクトル成分とする特徴ベクトルを複数生成する特徴ベクトル生成手段と、
階層構造を有する複数の自己組織化マップと、
該複数の自己組織化マップの最上層の該自己組織化マップから順に最下層の前記自己組織化マップまで、各階層に異なる前記特徴ベクトルを用いて該自己組織化マップの中から前記特徴ベクトルに最も類似する結合荷重ベクトルを勝者ベクトルとして検出し、該勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップを選択することを繰り返すことにより、前記最下層の自己組織化マップにおける前記勝者ベクトルの座標を検出する座標検出手段と、
前記最下層の自己組織化マップの座標毎に前記ブロック領域の種類を定めた種類頻度分布マップと、
前記座標検出手段により検出された前記最下層の自己組織化マップにおける前記勝者ベクトルの座標が前記種類頻度分布マップ上において示す種類に基づいて前記ブロック領域の種類を出力する種類出力手段と、
該種類出力手段により前記各ブロック領域毎に識別された前記ブロック領域の種類を前記オブジェクト領域毎に集計し、集計した結果を用いて前記オブジェクトの種類を識別するオブジェクト識別手段と
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１５】
画像に含まれるオブジェクトの種類を識別するオブジェクト識別プログラムにおいて、
コンピュータに、
前記画像を前記オブジェクト毎に領域分割したオブジェクト領域と、前記画像を設定画素数からなる、前記オブジェクト領域より小さい多数の領域に分割した複数のブロック領域とを生成し、
生成した前記ブロック領域から複数の特徴量を抽出し、
抽出した前記複数の特徴量をベクトル成分とする特徴ベクトルを複数生成し、
階層構造を有する複数の自己組織化マップの最上層の該自己組織化マップから順に最下層の前記自己組織化マップまで、各階層に異なる前記特徴ベクトルを用いて該自己組織化マップの中から前記特徴ベクトルに最も類似する結合荷重ベクトルを勝者ベクトルとして検出し、該勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップを選択することを繰り返すことにより、前記最下層の自己組織化マップにおける前記勝者ベクトルの座標を検出し、
前記最下層の自己組織化マップの座標毎に前記ブロック領域の種類を定めた種類頻度分布マップを用いて、検出した前記最下層の自己組織化マップにおける前記勝者ベクトルの座標が前記種類頻度分布マップ上において示す種類に基づいて前記ブロック領域の種類を出力し、
前記各ブロック領域毎に出力された前記ブロック領域の種類を前記オブジェクト領域毎に集計し、
集計した結果を用いて前記オブジェクト領域の種類を識別する
ことを実行させるためのオブジェクト識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を構成するオブジェクトの種類を自動的に識別するオブジェクト識別方法および装置ならびにプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラ等で撮像した画像情報において、画像情報にどのような画像が撮像されているかが識別することができれば、たとえば画像に含まれるオブジェクトの種類毎に分類、検索もしくは画像処理などをすることができる。画像の分類・検索をする場合、従来知られているクラス分類方法を用いることが考えられる。このクラス分類方法においては自己組織化マップが用いられる場合があり、たとえば一覧性のよい情報表示を行うために、情報の類似性に基づいて情報分布を得る方法がある（特許文献１、２参照。）。また、ユーザの操作履歴データに基づいてユーザの興味を自己組織化マップを用いてカテゴリー分類する方法が知られている（特許文献３参照。）。
【０００３】
さらに、大量の情報を高速に分類するために、自己組織化マップを用いて情報を大まかに大分類し、大分類した情報を自己組織化マップを用いて詳細な分類を行う方法が知られている（特許文献４参照。）。具体的には、情報が大分類部において大まかに分類された後、大分類部により分類された情報のかたまり毎に情報が詳細分類部の自己組織化マップに入力されて、自己組織化マップの参照ベクトルが学習される。そして、自己組織化マップの参照ベクトルの値に基づいて情報のクラスタリングが行われるようになっている。
【特許文献１】特開２００２−４１５４５号公報
【特許文献２】特開２００１−３３７９５３号公報
【特許文献３】特開２００１−３０６６１２号公報
【特許文献４】特開２００１−２２９１４９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１、２、３に示すクラス分類方法を画像の分類および画像に含まれるオブジェクトの種類の識別に応用することもできる。しかし、画像の種類の識別のような画像分類すべきデータの種類が多い場合には、それに応じて自己組織化マップのサイズを大きくする必要があり、データの比較回数の増加に伴い、計算量が多くなってしまうという問題がある。
【０００５】
また、特許文献４に示すような、情報を大分類してから詳細な分類をする方法を画像の種類の識別に応用することも考えられるが、画像のような情報の次元が大きくなると情報の類似性に基づいて低次元空間上にマップすること自体が困難になってしまうという問題がある。すなわち、大分類部および詳細分類部において使用される情報は同一のものであるため、大分類部において１つのかたまりとなった類似する情報をさらに詳細分類部において分類しようとすると、大分類部での分類よりも精密な分類が必要となり、低次元空間上にマップするということが困難になってしまうという問題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、画像に含まれるオブジェクトの種類を自動的に精度よく識別することができるオブジェクト識別方法および装置ならびにプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の画像識別方法は、画像から複数の特徴量を抽出し、抽出した複数の特徴量をベクトル成分とする特徴ベクトルを複数生成し、階層構造を有する複数の自己組織化マップの最上層の自己組織化マップから順に最下層の自己組織化マップまで、各階層に異なる特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの中から特徴ベクトルに最も類似する結合荷重ベクトルを勝者ベクトルとして検出し、勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップを選択することを繰り返すことにより、最下層の自己組織化マップにおける勝者ベクトルの座標を検出し、最下層の自己組織化マップの座標毎に画像の種類を定めた種類頻度分布マップを用いて、検出した最下層の自己組織化マップにおける勝者ベクトルの座標が種類頻度分布マップ上において示す種類に基づいて画像の種類を出力することを特徴とするものである。
【０００８】
また、本発明の画像識別装置は、画像から複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、特徴量抽出手段により抽出された複数の特徴量をベクトル成分とする特徴ベクトルを複数生成する特徴ベクトル生成手段と、階層構造を有する複数の自己組織化マップと、複数の自己組織化マップの最上層の自己組織化マップから順に最下層の自己組織化マップまで、各階層に異なる特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの中から特徴ベクトルに最も類似する結合荷重ベクトルを勝者ベクトルとして検出し、勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップを選択することを繰り返すことにより、最下層の自己組織化マップにおける勝者ベクトルの座標を検出する座標検出手段と、最下層の自己組織化マップの座標毎に画像の種類を定めた種類頻度分布マップと、座標検出手段により検出された最下層の自己組織化マップにおける勝者ベクトルの座標が種類頻度分布マップ上において示す種類に基づいて画像の種類を出力する種類出力手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
本発明の画像識別プログラムは、コンピュータに、画像から複数の特徴量を抽出し、特徴量抽出手段により抽出された複数の特徴量をベクトル成分とする特徴ベクトルを複数生成し、階層構造を有する複数の自己組織化マップの最上層の自己組織化マップから順に最下層の自己組織化マップまで、各階層に異なる特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの中から特徴ベクトルに最も類似する結合荷重ベクトルを勝者ベクトルとして検出し、勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップを選択することを繰り返すことにより、最下層の自己組織化マップにおける勝者ベクトルの座標を検出し、最下層の自己組織化マップの座標毎に画像の種類を定めた種類頻度分布マップを用いて、検出した最下層の自己組織化マップにおける勝者ベクトルの座標が種類頻度分布マップ上において示す種類を画像の種類として出力することを実行させるための画像識別プログラムである。
【００１０】
本発明のオブジェクト識別方法は、画像に含まれるオブジェクトの種類を識別するオブジェクト識別方法において、画像をオブジェクト毎に領域分割したオブジェクト領域と、画像を設定画素数からなる、オブジェクト領域より小さい多数の領域に分割した複数のブロック領域とを生成し、生成したブロック領域から複数の特徴量を抽出し、抽出した複数の特徴量をベクトル成分とする特徴ベクトルを複数生成し、階層構造を有する複数の自己組織化マップの最上層の自己組織化マップから順に最下層の自己組織化マップまで、各階層に異なる特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの中から特徴ベクトルに最も類似する結合荷重ベクトルを勝者ベクトルとして検出し、勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップを選択することを繰り返すことにより、最下層の自己組織化マップにおける勝者ベクトルの座標を検出し、最下層の自己組織化マップの座標毎に画像の種類を定めた種類頻度分布マップを用いて、検出した最下層の自己組織化マップにおける勝者ベクトルの座標が種類頻度分布マップ上において示す種類をブロック領域の種類として出力し、各ブロック領域毎に出力されたブロック領域の種類をオブジェクト領域毎に集計し、集計した結果を用いてオブジェクト領域の種類を識別することを特徴とするものである。
【００１１】
本発明のオブジェクト識別装置は、画像に含まれるオブジェクトの種類を識別するオブジェクト識別装置において、画像をオブジェクト毎に領域分割して複数のオブジェクト領域を生成するオブジェクト抽出手段と、画像を設定画素数からなる、オブジェクト領域より小さい多数の領域に分割して複数のブロック領域を生成するブロック領域生成手段と、ブロック領域生成手段により生成された各ブロック領域から複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、特徴量抽出手段により抽出された複数の特徴量をベクトル成分とする特徴ベクトルを複数生成する特徴ベクトル生成手段と、階層構造を有する複数の自己組織化マップと、階層構造を有する複数の自己組織化マップの最上層の自己組織化マップから順に最下層の自己組織化マップまで、各階層に異なる特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの中から特徴ベクトルに最も類似する結合荷重ベクトルを勝者ベクトルとして検出し、勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップを選択することを繰り返すことにより、最下層の自己組織化マップにおける勝者ベクトルの座標を検出する座標検出手段と、最下層の自己組織化マップの座標毎に画像の種類を定めた種類頻度分布マップと、座標検出手段により検出された最下層の自己組織化マップにおける勝者ベクトルの座標が種類頻度分布マップ上において示す種類をブロック領域の種類として出力する種類出力手段と種類出力手段により各ブロック領域毎に識別されたブロック領域の種類をオブジェクト領域毎に集計し、集計した結果を用いてオブジェクトの種類を識別するオブジェクト識別手段とを有することを特徴とするものである。
【００１２】
本発明のオブジェクト識別プログラムは、画像に含まれるオブジェクトの種類を識別するオブジェクト識別プログラムにおいて、コンピュータに、画像をオブジェクト毎に領域分割したオブジェクト領域と、画像を設定画素数からなる、オブジェクト領域より小さい多数の領域に分割した複数のブロック領域とを生成し、生成したブロック領域から複数の特徴量を抽出し、抽出した複数の特徴量をベクトル成分とする特徴ベクトルを複数生成し、階層構造を有する複数の自己組織化マップの最上層の自己組織化マップから順に最下層の自己組織化マップまで、各階層に異なる特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの中から特徴ベクトルに最も類似する結合荷重ベクトルを勝者ベクトルとして検出し、勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップを選択することを繰り返すことにより、最下層の自己組織化マップにおける勝者ベクトルの座標を検出し、最下層の自己組織化マップの座標毎に画像の種類を定めた種類頻度分布マップを用いて、検出した最下層の自己組織化マップ上の勝者ベクトルの座標が種類頻度分布マップ上において示す種類をブロック領域の種類として出力し、各ブロック領域毎に出力されたブロック領域の種類をオブジェクト領域毎に集計し、集計した結果を用いてオブジェクト領域の種類を識別することを実行させるためのものである。
【００１３】
ここで、「オブジェクト」はたとえば人物、空、海、木、建物等の画像に含まれる被写体を意味し、「オブジェクト領域」は被写体が画像内に占める領域を意味する。
【００１４】
「オブジェクトの種類を識別する」とは、画像内のオブジェクトについてたとえば「山」、「海」、「花」、「空」等の種類であることを特定することを意味し、さらにオブジェクトの種類がわからない場合に「不明」であることを特定することも含む。
【００１５】
なお、座標検出手段は、検出された勝者ベクトルの座標を、勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップに用いられる特徴ベクトルのベクトル成分として加える機能を有し、勝者ベクトルの座標をベクトル成分に加えた特徴ベクトルを用いて直下層の自己組織化マップにおける勝者ベクトルを検出するものであってもよい。
【００１６】
また、最下層の自己組織化マップの直上層の自己組織化マップの座標毎に画像のカテゴリーを定めたカテゴリー分布マップをさらに有し、種類出力手段が、座標検出手段により検出された直上層の自己組織化マップ上の座標がカテゴリー分布マップ上で示すカテゴリーを画像のカテゴリーであると識別するものであってもよい。
【００１７】
さらに、「特徴量抽出手段」は、画像の特徴を示す複数の特徴量を抽出するものであればよく、たとえば画像の各画素に割り当てられた成分信号値の１方向に沿った変化の規則性の程度を示す相関特徴量を抽出する相関特徴量抽出手段の他に、画像のエッジの特徴を示すエッジ特徴量を抽出するエッジ特徴量抽出手段や画像の色の特徴を示す色特徴量を抽出する色特徴量抽出手段を含むものであってもよい。
【００１８】
なお、相関特徴量抽出手段は、たとえば画像の縦方向に沿った相関特徴量、画像の横方向に沿った相関特徴量、もしくは画像の斜め方向に沿った相関特徴量を抽出する等の画像の少なくとも１方向の相関特徴量を抽出するものであればよい。
【００１９】
さらに、相関特徴量抽出手段は、画像において同一方向に形成された２つの画素ラインを構成する複数の画素の成分信号値から、２つの画素ラインの相関関係を示す相関値を出力する所定の相互相関関数を有し、２つの画素ラインのいずれか一方を１画素ずつ画素ラインの形成方向にずらしながら画素の成分信号値を相互相関関数に入力することにより複数の相関値を取得し、取得した複数の相関値から最も大きい最大相関値を算出するものであり、画像の同一方向に形成された画素ラインのすべての組み合わせについて最大相関値を算出し、算出されたすべての最大相関値の平均値および標準偏差を相関特徴量として抽出するものであってもよい。
【００２０】
また、複数の自己組織化マップは３層の階層構造を有し、座標検出手段は、相関特徴量をベクトル成分とする相関特徴ベクトルを第１層目の自己組織化マップに写像し、エッジ特徴量をベクトル成分とするエッジ特徴ベクトルを第２層目の自己組織化マップに写像し、色特徴量をベクトル成分とする色特徴ベクトルを第３層目の自己組織化マップに写像するものであってもよい。
【００２１】
さらに、複数の自己組織化マップは２層の階層構造を有し、座標検出手段が、相関特徴量およびエッジ特徴量をベクトル成分とする相関エッジ特徴ベクトルを第１層の自己組織化マップに写像し、色特徴量をベクトル成分とする色特徴ベクトルを第２層の自己組織化マップに写像するものであってもよい。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の画像識別方法、画像識別装置、オブジェクト識別方法および装置ならびにプログラムによれば、階層構造を有する複数の自己組織化マップを用いて、画像の種類を識別することにより、自己組織化マップの最上層から最下層に行くに従い、画像の識別精度を上げていくことができるため、１つの自己組織化マップを用いて種類の識別を行うときに比べて、精度よく種類の識別を行うことができる。
【００２３】
また、各階層毎に異なる特徴ベクトルを用いて種類の識別が行われるため、次元数を低く抑えた特徴ベクトルにより画像の種類の識別を行うことができ、オブジェクトの種類を効率的かつ精度よく識別することができる。
【００２４】
なお、座標検出手段が、検出された勝者ベクトルの座標を、勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップに用いられる特徴ベクトルのベクトル成分として加える機能を有し、勝者ベクトルの座標をベクトル成分に加えた特徴ベクトルを用いて直下層の自己組織化マップにおける勝者ベクトルを検出するものであれば、直上層の自己組織化マップによる分類結果を含めた勝者ベクトルの検出を行うことができるため、より精度よく種類の識別を行うことができる。
【００２５】
さらに、最下層の自己組織化マップに対する直上層の自己組織化マップの座標毎に画像のカテゴリーを定めたカテゴリー分布マップをさらに有し、種類出力手段が、座標検出手段により検出された直上層の自己組織化マップ上の座標がカテゴリー分布マップ上で示すカテゴリーを画像のカテゴリーであると識別するものである構成にすれば、画像の種類のみならず画像のカテゴリーをも識別することができるため、画像の分類等を容易に行うことができるようになる。
【００２６】
また、特徴量抽出手段が、画像の各画素に割り当てられた成分信号値の１方向に沿った変化の規則性の程度を示す相関特徴量を抽出する相関特徴量抽出手段を含む構成にすれば、相関特徴量により人工物に多く見られる規則的なパターンを有する画像と、自然物に多く見られるランダムなパターンを有する画像とを区別する指標となる特徴量を抽出することができるため、適切な種類の識別を行うことができる。
【００２７】
さらに、相関特徴量抽出手段が、画像の縦方向に沿った相関特徴量と、画像の横方向に沿った相関特徴量とを抽出するようにすれば、縦方向および横方向に向かって規則的なパターンが形成されたものと、縦方向もしくは横方向のいずれか一方に向かって規則的なパターンが形成されたものとを区別することができる。
【００２８】
また、相関特徴量抽出手段が、２つの画素ラインのいずれか一方を１画素ずつ画素ラインの形成方向にずらしながら画素の成分信号値を所定の相互相関関数に入力することにより算出される複数の相関値のうち最も大きい最大相関値を用いて相関特徴量を算出するようにすれば、画像の縦方向もしくは横方向に向かって形成された規則的なパターンのみならず、画像の斜め方向に向かって形成されている規則的なパターンについても相関特徴量として抽出することができるため、画像の縦方向、横方向および斜め方向に向かって形成される規則的なパターンを相関特徴量として抽出することができる。
【００２９】
さらに、エッジ特徴量抽出手段が、画像の縦方向および横方向のエッジ成分の平均値および標準偏差をそれぞれ算出するようにすれば、たとえば「水（波）」のように縦方向と横方向によってエッジが異なるものと、「植物（花畑等）」の縦方向と横方向とで比較的均質なエッジのものとがエッジ特徴量によって区別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、本発明のオブジェクト識別装置の実施の形態について図面を参照しながら説明する。図１は本発明のオブジェクト識別装置の好ましい実施の形態を示すブロック図である。なお、図１のようなオブジェクト識別装置１の構成は、補助記憶装置に読み込まれたオブジェクト識別プログラムをコンピュータ（たとえばパーソナルコンピュータ等）上で実行することにより実現される。また、このオブジェクト識別プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされることになる。
【００３１】
図１のオブジェクト識別装置１は画像に含まれるオブジェクト毎の種類を識別するものであって、ブロック領域生成手段１０、オブジェクト領域生成手段２０、ブロック領域識別手段（画像識別装置）３０、オブジェクト識別手段９５等を有する。図１のブロック領域生成手段１０は、画像を設定画素数からなる、オブジェクト領域より小さい多数の領域に分割して複数のブロック領域を生成するものである。具体的には、図２（ａ）に示すように、ブロック領域生成手段１０は、設定画素数が３２画素×３２画素に設定されている場合、画像を３２×３２画素からなる複数のブロック領域ＢＲに分割するようになっている。
【００３２】
オブジェクト領域生成手段２０は、画像をオブジェクト毎に領域分割して複数のオブジェクト領域を生成する機能を有する。たとえば、図２（ｂ）に示すような複数のオブジェクトを含む画像の場合、画像Ｐを各オブジェクト毎に領域分割してオブジェクト領域ＯＲを生成するようになっている。ここで、オブジェクトとはたとえば人物、空、海、木、建物等の画像に含まれる被写体を意味し、オブジェクト領域は被写体が画像内に占める領域を意味する。
【００３３】
ブロック領域識別手段３０は生成された各ブロック領域ＢＲ毎に種類を識別するものであって、たとえばブロック領域ＢＲは「山」、「海」、「花」、「空」の種類であることを特定するものである。
【００３４】
オブジェクト識別手段９５は、ブロック領域識別手段３０により識別されたブロック領域ＢＲの種類を、オブジェクト領域生成手段２０により生成されたオブジェクト領域ＯＲ毎に集計し、オブジェクトの種類を識別するものである。
【００３５】
具体的には、オブジェクト識別手段９５は、オブジェクト領域ＯＲ内の各ブロック領域ＢＲの種類の数を集計する。このとき、オブジェクト識別手段９５は、複数のオブジェクト領域ＯＲにまたがっているブロック領域ＢＲは、カウントしないようになっている。このように、２つのオブジェクト領域にまたがっているブロック領域は２つの種類を含むブロック領域ＢＲを集計から外すことにより、種類識別の信頼性が低くなるのを防止することができる。
【００３６】
そして、オブジェクト識別手段９５は、あるオブジェクト領域ＯＲにおいて集計されたブロック領域ＢＲの種類のうち、最も多いブロック領域ＢＲの種類をオブジェクトの種類であると識別する。すると、図２（ｃ）に示すように、各オブジェクト領域ＯＲに種類が識別される。
【００３７】
なお、図１のオブジェクト識別手段９５において、オブジェクトの種類を多数決により決定するようにしているが、集計された種類のうち最も多い最大の種類の割合（最大の種類の数／オブジェクトを構成する全ブロック領域数）が種類情報しきい値より小さい場合、オブジェクト識別手段９５がオブジェクトの種類として「不明」を出力する機能を有していてもよい。あるいは、最大の種類の割合と２番目に多い種類の割合との差が小さい場合、オブジェクト識別手段９５がオブジェクトの種類として「不明」を出力するようにしてもよい。これは、オブジェクトの種類を誤って識別するよりも、「不明」と判断された方がユーザーにとって好ましい場合があるためである。
【００３８】
図３はオブジェクト領域生成手段２０の一例を示すブロック図であり、図３を参照してオブジェクト領域生成手段２０について説明する。なお、以下に示すオブジェクト領域生成手段２０は一例であり、たとえばエッジ検出により各オブジェクト領域ＯＲを生成する手法等により行うようにしてもよい。
【００３９】
オブジェクト領域生成手段２０は、画像を構成する各画素から複数の特徴量を抽出し、類似した画素特徴量毎に画素を分類する画像の特徴量分類手段１００と、画素の分類毎に領域分割して複数のクラスタリング領域を生成する領域分割手段１０１と、生成されたクラスタリング領域のうち最も画素数の少ない最小クラスタリング領域を抽出する最小クラスタ領域抽出手段１１２と、抽出された最小クラスタリング領域と隣接する隣接クラスタリング領域を抽出する統合領域判断手段１１３と、生成されたクラスタリング領域を統合してオブジェクト領域を抽出する領域統合手段１１０とを有する。
【００４０】
ここで、図４と図５は画像を各オブジェクト領域毎に分割する過程を示す模式図であり、図４を参照してオブジェクト領域生成手段２０の動作例について説明する。まず、図４（ａ）に示すように、類似した特徴を有する画素が並んだ画像があると仮定する。このとき、特徴量分類手段１００において、各画素から複数の特徴量が抽出されて、各特徴量を要素とした複数の特徴ベクトルが生成される。その後、図４（ｂ）に示すように、複数の特徴ベクトルが類似する特徴ベクトル毎に分類される（クラスタリング）。
【００４１】
その後、領域分割手段１０１により、特徴量分類手段１００によりクラスタリングされた結果が実際の画像に写像される。すると、図５（ａ）に示すように、類似した画素からなる複数のクラスタリング領域が形成されて、ラベルを付したラベル画像としてデータベース１１１に記憶される。
【００４２】
次に、領域統合の一例について説明する。まず、最小クラスタ領域抽出手段１１２により、データベース１１１に記憶されたクラスタリング領域の中から最も小さい最小クラスタリング領域が抽出される。また、統合領域判断手段１１３において抽出された最小クラスタリング領域と隣接する隣接クラスタリング領域が抽出する。
【００４３】
ここで、最小クラスタリング領域が所定の微小画素しきい値以下の画素数（たとえば全画素数の１／１００）の場合、領域統合手段１１０において、最小クラスタリング領域が境界画素数（周囲長）の最も多い隣接クラスタリング領域と統合される。具体的には、図５（ａ）のクラスタリング領域Ａが所定の微小画素しきい値以下の画素数を有する最小クラスタリング領域であるとする。クラスタリング領域Ａは、クラスタリング領域Ｃ、Ｄと隣接しているため、クラスタリング領域Ｃ、Ｄが隣接クラスタリング領域となる。
【００４４】
そこで、領域統合手段１１０において、最小クラスタリング領域Ａとクラスタリング領域Ｃ、Ｄとが接している隣接画素数がそれぞれ算出される。図５（ａ）においては隣接クラスタリング領域Ｄとの境界画素数の方が隣接クラスタリング領域Ｃとの境界画素数よりも多い。このためクラスタリング領域Ａは図５（ｂ）のようにクラスタリング領域Ｄと統合する。
【００４５】
一方、最小クラスタリング領域が所定の小画素しきい値以下の画素数（たとえば全画素数の１／１０）の場合、領域統合手段１１０において、最小クラスタリング領域が特徴空間での距離が近い隣接クラスタリング領域と統合される。具体的には、図５（ｂ）において、クラスタリング領域Ｂが所定の小画素しきい値以下の最小クラスタリング領域であるとする。すると、クラスタリング領域Ｂの隣接クラスタリング領域はクラスタリング領域Ｃ、Ｄである。そこで、たとえばテクスチャ情報を距離を基準とした場合、どちらのクラスタリング領域Ｃ、Ｄのテクスチャがクラスタリング領域Ｂのテクスチャに近いかが判断される。そして、図５（ｃ）のように、クラスタリング領域Ｂが特徴空間での最も近い距離であるクラスタリング領域Ｄと統合される。
【００４６】
領域統合手段１１０において、上述した作業がたとえば最小クラスタ領域抽出手段１１２により抽出される最小クラスタリング領域が所定の小画素しきい値よりも大きい画素数になるまで行われて、画像が各オブジェクト領域ＯＲ毎に領域分割される（図２（ｃ）参照）。
【００４７】
次に、図１を参照してブロック領域識別手段（画像識別装置）３０について説明する。ブロック領域識別手段３０は、各ブロック領域ＢＲを１つの画像としてとらえてこの各ブロック領域ＢＲの種類を識別するものであって、特徴量抽出手段４０、特徴ベクトル生成手段５０、座標検出手段６０、種類出力手段７０等を有している。以下にブロック領域識別手段３０の各構成について具体的に説明していく。
【００４８】
図６は特徴量抽出手段４０および特徴ベクトル生成手段５０の一例を示すブロック図であり、図６を参照して特徴量抽出手段４０について説明する。特徴量抽出手段４０は、画像変換手段４１、エッジ画像生成手段４２、相関特徴量抽出手段４３、エッジ特徴量抽出手段４４、色特徴量抽出手段４５等を有する。
【００４９】
画像変換手段４１は、ＲＧＢ表色系により表現されているブロック領域をＹＣＣ表色系に変換するものである。このとき、画像変換手段４１は、画像を構成する複数のブロック領域ＢＲのうち、１つのオブジェクト領域ＯＲに含まれるブロック領域を識別する。つまり、画像を構成する複数のブロック領域ＢＲのうち、オブジェクト領域ＯＲ間の境界にまたがるブロック領域ＢＲは、オブジェクト領域ＯＲの種類の判断には使用しなければ、特徴量の抽出を行わないようにしてもよい。
【００５０】
エッジ画像生成手段４２は、画像変換手段４１から送られたＹ成分を用いてエッジ画像を生成し、生成したエッジ画像を相関特徴量抽出手段４３およびエッジ特徴量抽出手段４４に送る機能を有する。ここで、エッジ画像生成手段４２は、図７（ａ）に示す縦エッジ検出用フィルターを用いて縦エッジ画像を生成するとともに、図７（ｂ）に示す横エッジ検出用フィルターを用いて横エッジ画像を生成するようになっている。
【００５１】
なお、エッジ画像生成手段４２は、図７に示すようなエッジ検出用フィルター（ｐｒｅｗｉｔｔフィルター）を用いているが、たとえば上下左右の画素には対角線上のものより大きな重みを与えたエッジ検出用フィルター（Ｓｏｂｅｌフィルター）を用いたエッジ検出方法やその他の公知のエッジ検出方法を用いることができる。
【００５２】
図６の相関特徴量抽出手段４３は、ブロック領域ＢＲの各画素に割り当てられた成分信号値の１方向に沿った変化の規則性の程度を示す相関特徴量を抽出するものである。ここで、図８は相関特徴量抽出手段４３における相関特徴量の算出方法の一例を示すフローチャートを示しており、図８を参照して相関特徴量の算出方法について説明する。
【００５３】
なお、図８において横方向に沿った変化に関する相関特徴量の抽出について説明するが、同様の手法により縦方向に沿った変化に対する相関特徴量も抽出される。また、以下に示すＦｉ（ｘ）は、第ｉ行における第ｘ画素（ｉ＝０〜３１、ｘ＝０〜３１）の成分信号値を示し、Ｆｊ（ｘ）は第ｊ行における第ｘ画素（ｉ＝０〜３１、ｘ＝０〜３１）の成分信号値を示すものとする。
【００５４】
最初に、エッジ画像生成手段４２により生成された縦エッジ画像を用いて、縦エッジ画像の各行に沿った成分信号値Ｆｉ（ｘ）、Ｆｊ（ｘ）の変化を規格化する（ステップＳＴ１）。具体的には、成分信号値Ｆｉ（ｘ）と平均値Ｆｉとの差分を標準偏差δｉで割り、規格化された成分信号値Ｆｉ’（ｘ）が求められる。
【００５５】
Ｆｉ’（ｘ）＝Ｆｉ（ｘ）−Ｆｉ／δｉ
同様に、ｊ行の成分信号値Ｆｊ（ｘ）と平均値Ｆｊとの差分を標準偏差δｉで割り、規格化された成分信号値Ｆｉ’（ｘ）が求められる。
【００５６】
Ｆｊ’（ｘ）＝Ｆｊ（ｘ）−Ｆｊ／δｊ
このように、成分信号値を規格化して相関特徴量を求めるのは、各行間における変動幅や平均値の違いを排除して、変動パターン自体の相互相関性を示す相関特徴量を導出するためである。なお、Ｆｉ（ｘ）、Ｆｊ（ｘ）が一定値であり標準偏差が０の場合は、Ｆｉ’（ｘ）＝０（一定）、Ｆｊ’（ｘ）＝０（一定）とする。
【００５７】
そして、異なる２行（第ｉ行と第ｊ行）の組み合わせについて、これら２行に関する規格化された成分信号値Ｆｉ’（ｘ）およびＦｊ’（ｘ）を用いて、相互相関関数
【数１】
2005063308.tif 000003
【００５８】
が導出される（ステップＳＴ２）。この相互相関関数は、概念的に言えば、図９の（ａ）に示すように、２行の規格化された成分信号値Ｆｉ’（ｘ）およびＦｊ’（ｘ）をｄ画素分だけずらして掛け合わせ、その総和を取るものである。すると、図９の（ｂ）に示すような、ｄの関数としての相互相関関数Ｇｉｊ（ｄ）が得られる。
【００５９】
次に、算出した相互相関関数Ｇｉｊ（ｄ）にｄ＝０〜３１に代入したときの相関値の中から最大相関値が算出される（ステップＳＴ３）。
【数２】
2005063308.tif 000004
【００６０】
この作業を全ての２行の組み合わせについて繰り返して最大相関値が算出される（ステップＳＴ１〜ステップＳＴ４）。ここでは、３２画素×３２画素のブロック領域においては、０行〜３１行の全ての組み合わせの最大相関値が算出される。そして、算出された全ての最大相関値の平均値および標準偏差が算出されて、この平均値および標準偏差が相関特徴量とされる（ステップＳＴ５）。
【００６１】
同様に、縦方向に沿った変化に関する最大相関値の平均値および標準偏差が相関特徴量として算出される（ステップＳＴ１〜ステップＳＴ５）。そして、図６の特徴ベクトル生成手段５０は抽出された合計４つの相関特徴量を用いて、相関特徴ベクトルＣＢ１を生成するようになっている。
【００６２】
上述したように算出された相関特徴量は、オブジェクトを構成するブロック領域ＢＲに規則的なパターンがあるかどうかを示すものであり、最大相関値の平均値が大きく標準偏差の小さくなればなるほど、規則的なパターンが形成されていることを意味する。一般的に撮影された画像に含まれる自然物は規則的なパターン、連続的なパターン、周期的なパターンは少なく、ランダムなパターンにより構成されていることが多い。一方、ビルや石畳等の人工物は規則的なパターン等により構成されていることが多い。そこで、オブジェクトを構成するブロック領域ＢＲが規則的なパターンを構成しているか否かを示す相関特徴量を抽出することにより、ブロック領域ＢＲが人工的に作られた建造物等の画像の一部であるのか、自然物の画像の一部であるのかを判断することができる。
【００６３】
なお、相関特徴量抽出手段４３は、単に規格化された成分信号値Ｆｉ’（ｘ）、Ｆｊ’（ｘ）の積の総和の平均値および標準偏差を相関特徴量として抽出してもよいが、上述のように、相互相関関数の最大値の平均値および標準偏差を相関特徴量として用いれば、たとえば斜め方向に規則的な模様や波紋が撮影されたブロック領域ＢＲについても、そのパターンの規則性を示す適当な相関特徴量を導出できるようになり、ブロック領域の相関に関する特徴量を正確に表した相関特徴量の抽出を行うことができる。ここで、１画素ずつ画素ライン画素ラインをずらした場合（ｄ＝０，１，２，・・・３１）について言及しているが、２画素分ずらす等の複数画素ずらしながら最大相関値を算出するようにしてもよい。
【００６４】
エッジ特徴量抽出手段４４は、ブロック領域ＢＲのエッジ成分の特徴量を抽出するものである。具体的には、エッジ特徴量抽出手段４４は、エッジ検出フィルター（図７参照）を用いて生成された縦エッジ画像および横エッジ画像について、それぞれの成分信号値の平均値および標準偏差を算出し、４個のエッジ特徴量を出力するものである。そして、特徴ベクトル生成手段５０は算出された合計４つのエッジ特徴量を用いて、エッジ特徴ベクトルＣＢ２を生成するようになっている。
【００６５】
このように、エッジ成分の特徴量としてエッジ成分の平均値を用いることにより、自然物の中でもエッジの少ない「空」と自然物の中でもエッジの多い「水」や「植物」とを分類することができる。また、エッジ特徴量としてブロック領域ＢＲの縦方向のエッジ成分と横方向のエッジ成分とを抽出することにより、たとえば「水」のように方向によってエッジ成分の特徴が異なるオブジェクトと、「植物」「花畑」等の縦方向および横方向において比較的均一なエッジを形成するオブジェクトとを分類することができる。
【００６６】
色特徴量抽出手段４５は、ブロック領域ＢＲの色特徴を示す色特徴量を抽出するものである。具体的には、色特徴量抽出手段４５は、画像変換手段４１によりＹＣＣ表色系で表されたブロック領域ＢＲを構成する３２×３２画素分の輝度成分（Ｙ成分）および２つの色差成分（Ｃｒ、Ｃｂ）の各成分信号値の平均値および標準偏差を算出し、１のブロック領域から６個の色特徴量を抽出するものである。そして、特徴ベクトル生成手段５０は抽出された合計６つの色特徴量を用いて、色特徴ベクトルＣＢ３を生成するようになっている。
【００６７】
なお、色特徴量抽出手段４５は、ＲＧＢ表色系からＹＣＣ表色系に変換された後に色特徴量が抽出するようにしているが、たとえばＲＧＢ表色系のまま各成分（ＲＧＢ）について色特徴量を抽出するようにしてもよいし、画像変換手段４１において、ＲＧＢ表色系のブロック領域ＢＲをＬａｂ表色系に変換して、Ｌａｂの各成分について色特徴量を抽出するようにしてもよい。また、色特徴量抽出手段４５は、各成分信号値の平均値と標準偏差とを色特徴量として抽出しているが、たとえば最大値や最小値、分位点等その他の代表値を色特徴量として用いてもよい。
【００６８】
図１０は座標検出手段６０および種類出力手段７０の一例を示すブロック図である。座標検出手段６０は、階層構造を有する複数の自己組織化マップの最上層の自己組織化マップから順に最下層の自己組織化マップまで、各階層に異なる特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの中から特徴ベクトルに最も類似する結合荷重ベクトルを勝者ベクトルとして検出し、勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップを選択することを繰り返すことにより、最下層の自己組織化マップにおける前記勝者ベクトルの座標を検出するものである。
【００６９】
まず、複数の自己組織化マップはたとえば図１１に示すような３層の階層構造を有している。最上層である第１層目には第１自己組織化マップＳＯＭ１が１つだけあり、この第１自己組織化マップＳＯＭ１は同一の広さ（同数の結合荷重ベクトル）を有する４つの領域に分割されている。そして、第２層目には第１自己組織化マップＳＯＭ１の４つの領域に関連付けされた４つの第２自己組織化マップＳＯＭ２がある。したがって、第１自己組織化マップＳＯＭ１の各結合荷重ベクトルはそれぞれ第２自己組織化マップＳＯＭ２に関連付けされた状態になっている。
【００７０】
また、各第２自己組織化マップＳＯＭ２は、それぞれ同一の広さ（同数の結合荷重ベクトル）を有する４つの領域に分割されている。さらに、第３層目には各第２自己組織化マップＳＯＭ２の１６の領域に関連づけされた１６の第３自己組織化マップＳＯＭ３がある。したがって、第１自己組織化マップＳＯＭ１の各結合荷重ベクトルはそれぞれ第２自己組織化マップＳＯＭ２に関連付けされた状態になっている。この第３自己組織化マップＳＯＭ３が階層構造の最下層となっている。また、１６の第３自己組織化マップＳＯＭ３についてそれぞれ種類頻度分布マップＫＤＭが関連づけされた状態になっている。なお、各層の各自己組織化マップＳＯＭ１、ＳＯＭ２、ＳＯＭ３の結合荷重ベクトルの数（マップの広さ）は同一になるように形成されている。
【００７１】
図１０の座標検出手段６０は、相関特徴ベクトルＣＢ１を第１自己組織化マップＳＯＭ１に写像する相関座標検出手段６１と、第２自己組織化マップＳＯＭ２にエッジ特徴ベクトルＣＢ２を写像するエッジ座標検出手段６２と、第３層の第３自己組織化マップＳＯＭ３に色特徴ベクトルＣＢ３を写像する色座標検出手段６３とを有する。
【００７２】
相関座標検出手段６１は、第１自己組織化マップＳＯＭ１の複数の結合荷重ベクトルの中から相関特徴ベクトルＣＢ１に最も類似する結合荷重ベクトル（以下、「第１勝者ベクトル」という）を検出しその座標Ｃ１を検出するものである（図１１参照）。なお、第１自己組織化マップＳＯＭ１の各結合荷重ベクトルは、相関特徴ベクトルＣＢ１と同一の次元（４次元）のベクトルからなっている。
【００７３】
エッジ座標検出手段６２は、４つの第２自己組織化マップＳＯＭ２の中から第１勝者ベクトルの座標Ｃ１に関連付けされた第２自己組織化マップＳＭ２を選択し、選択した第２自己組織化マップＳＭ２の複数の結合荷重ベクトルの中からエッジ特徴ベクトルＣＢ２に最も類似する第２勝者ベクトルを検出しその座標Ｃ２を検出するものである（図１１参照）。なお、第２自己組織化マップＳＯＭ２の各結合荷重ベクトルは、エッジ特徴ベクトルＣＢ２と同一の次元（４次元）のベクトルからなっている。
【００７４】
色座標検出手段６３は、１６の第３自己組織化マップＳＯＭ３の中から第２勝者ベクトルの座標Ｃ２に関連付けされた第３自己組織化マップＳＭ３を選択し、選択した第３自己組織化マップＳＭ３の複数の結合荷重ベクトルの中から色特徴ベクトルＣＢ３に最も類似する３勝者ベクトルを検出しその座標Ｃ３を検出するものである（図１１参照）。なお、第３自己組織化マップＳＯＭ３の各結合荷重ベクトルは、色特徴ベクトルＣＢ３と同一の次元（６次元）のベクトルからなっている。
【００７５】
このように、階層構造を有する複数の自己組織化マップＳＯＭ１、ＳＯＭ２、ＳＯＭ３を用いてブロック領域（画像）ＢＲの分類を行うことにより、自己組織化マップＳＯＭ１〜ＳＯＭ３を構成する結合荷重ベクトルの次元を低く抑えることができるため、より細かい分類が可能となり、種類の識別の精度を向上させることできる。すなわち、特徴量抽出手段４０により抽出した４つの相関特徴量、４つのエッジ特徴量および６つの色特徴量からなる１４次元の特徴ベクトルと１つの自己組織化マップとを用いて種類識別を行った場合、１枚の自己組織マップによる分類が粗くなり、種類識別の精度が低くなってしまう。
【００７６】
一方、たとえば「水」と「空」のように色特徴量は類似していてもエッジ特徴量が異なるものや、「ビル」と「土」のように色特徴量は類似していても相関特徴量が異なるというように、画像に含まれるオブジェクトは各特徴量毎にそれぞれ独特な値を有するものである。よって、各特徴ベクトル毎に種類の識別を行ったとしても精度が落ちることとはない。したがって、各特徴ベクトル毎に種類の識別を行うことにより、自己組織化マップＳＯＭ１〜ＳＯＭ３に入力される特徴ベクトルの次元数を低くして、高い精度の種類の識別を行うことができる。
【００７７】
さらに、各階層の自己組織化マップＳＯＭ１、ＳＯＭ２、ＳＯＭ３に対してブロック領域ＢＲから抽出した複数の特徴量を用いて生成された複数の特徴ベクトルをそれぞれ写像することにより、各階層毎に同一の特徴ベクトルを用いて分類する場合に比べて次元数を抑えることができるため、効率的にかつ精度よく種類の識別を行うことができる。
【００７８】
また、各自己組織化マップＳＯＭ１、ＳＯＭ２、ＳＯＭ３に用いる特徴ベクトルの順番として相関特徴ベクトルＣＢ１、エッジ特徴ベクトルＣＢ２、色特徴ベクトルＣＢ３の順に写像することにより、相関特徴ベクトルＣＢ１、エッジ特徴ベクトルＣＢ２によりブロック領域ＢＲの像構造に基づいて分類した後、その像構造の中から色特徴ベクトルＣＢ３に基づいて画像の種類の識別を行うことができるため、より精度よく種類の識別を行うことができる。
【００７９】
種類出力手段７０は、最下層である第３層の自己組織化マップＳＯＭ３上の第３勝者ベクトルの座標Ｃ３が種類頻度分布マップＫＤＭ上において示す種類に基づいてブロック領域ＢＲの種類を出力するものであり、色座標検出手段６３と種類出力手段７０には自己組織化マップを用いた修正対向伝搬ネットワーク（参考文献：徳高、岸田、藤村「自己組織化マップの応用−多次元情報の２次元可視化」海文堂、１９９９）が用いられている。すなわち、種類出力手段７０は、第３自己組織化マップＳＯＭ３と同一の座標系を有する、第３自己組織化マップＳＯＭ３に対応した種類頻度分布マップＫＤＭを有しており、色座標検出手段６４により検出された第３勝者ベクトルの座標Ｃ３から、種類頻度分布マップＫＤＭ上でその座標の示す部位が示す種類を出力する機能を有する。
【００８０】
この種類頻度分布マップＫＤＭは、図１２に示すように、第３自己組織化マップＳＯＭ３上の座標毎に種類の分布が形成されており、たとえば１つの第３自己組織化マップＳＯＭ３に対して各種類毎にそれぞれ種類頻度分布マップＫＤＭが用意されている。たとえば、図１２（ａ）は種類が「空」の種類頻度分布マップＫＤＭ、図１２（ｂ）は種類が「建物」の種類頻度分布マップＫＤＭ、図１２（ｃ）は種類がＫＩの「木」の種類頻度分布マップＫＤＭを示している。
【００８１】
そして、種類出力手段７０は、色座標検出手段６３において選択された第３自己組織化マップＳＭ３に関連付けされた種類頻度分布マップＫＤＭを選択する（図１１参照）。さらに、種類出力手段７０は、色座標検出手段６３により検出された第３勝者ベクトルの座標Ｃ３を取得し、選択した種類頻度分布マップＫＤＭにおける第３勝者ベクトルの座標Ｃ３の示す種類に基づいてブロック領域ＢＲの種類を出力するようになっている。
【００８２】
ここで、上述した種類を識別する際（認識モード）に使用される自己組織化マップＳＯＭおよび種類頻度分布マップＫＤＭは、予め学習されたものが使用される。すなわち、２次元空間ＳＯＭおよび種類頻度分布マップＫＤＭは学習機能を有しており、予め種類が判っているブロック領域ＢＲから抽出されたブロック特徴量からなる学習用入力データを用いて各結合荷重ベクトルおよび種類頻度分布マップＫＤＭが学習される。
【００８３】
具体的には、図１３は自己組織化マップＳＯＭおよび種類頻度分布マップＫＤＭの学習工程を示すフローチャートである。まず、すべての自己組織化マップＳＯＭ１〜ＳＯＭ３の初期状態において結合荷重ベクトルはランダムな値を有している。そして、予め種類のわかっている学習用入力データが座標検出手段６０に入力される。ここで、学習用入力データは、予め種類のわかっている画像から抽出した学習用相関特徴ベクトル、学習用エッジ特徴ベクトル、学習用色特徴ベクトルからなっている。
【００８４】
まず、座標検出手段６０において、最上層の第１自己組織化マップＳＯＭ１が選択される（ステップＳＴ１０）。その後、第１自己組織化マップＳＯＭ１の中から学習用相関特徴ベクトルと最も近似した結合荷重ベクトルが勝者ベクトルとして検出されその座標Ｃ１が検出される（ステップＳＴ１１）。そして、選択された勝者ベクトルを取り囲むたとえば３×３個の結合荷重ベクトルが選択され（図１４（ａ）参照）、勝者ベクトルおよびその近傍にある結合荷重ベクトルが学習用入力データに近づく方向に更新される（ステップＳＴ１２）。これにより、第１自己組織化マップＳＯＭ１の結合荷重ベクトルが学習される。
【００８５】
次に、第１勝者ベクトルの座標Ｃ１に関連づけされた第２層の第２自己組織化マップＳＭ２が選択される（ステップＳＴ１０、図１１参照）。その後、第２自己組織化マップＳＭ２の中から学習用エッジ特徴ベクトルと最も近似した結合荷重ベクトルが第２勝者ベクトルとして検出されその座標Ｃ２が検出される（ステップＳＴ１１）。そして、選択された勝者ベクトルを取り囲むたとえば３×３個の結合荷重ベクトルが選択され（図１４（ａ）参照）、第２勝者ベクトルおよびその近傍にある結合荷重ベクトルが学習用入力データに近づく方向に更新される（ステップＳＴ２２）。これにより、第２自己組織化マップＳＯＭ２の結合荷重ベクトルが学習される。
【００８６】
次に、第２勝者ベクトルの座標Ｃ２に関連づけされた第３層の第３自己組織化マップＳＭ３が選択される（ステップＳＴ１０、図１１参照）。その後、第３自己組織化マップＳＭ３の中から学習用色特徴ベクトルと最も近似した結合荷重ベクトルが第３勝者ベクトルとして検出されてその座標Ｃ３が検出される（ステップＳＴ１１）。そして、選択された第３勝者ベクトルを取り囲むたとえば３×３個の結合荷重ベクトルが選択され（図１４（ａ）参照）、第３勝者ベクトルおよびその近傍にある結合荷重ベクトルが学習用入力データに近づく方向に更新される（ステップＳＴ１２）。これにより、第３自己組織化マップＳＯＭ３の結合荷重ベクトルが学習される。そして、第３自己組織化マップＳＯＭ３が最下層であるため（ステップＳＴ１３）、１つの学習用入力データに対する自己組織化マップＳＯＭ１、ＳＯＭ２、ＳＯＭ３の学習が終了する。
【００８７】
次に、種類頻度分布マップＫＤＭの学習について説明する（ステップＳＴ１４）。種類頻度分布マップＫＤＭにおいてすべての座標の初期値は０になっている。上述したように、自己組織化マップＳＯＭに学習用入力データが写像された際に、図１４（ａ）に示すように、第３自己組織化マップＳＭ３上の座標Ｃ３が出力される。すると、図１４（ｂ）学習用入力データの種類に対応する種類頻度分布マップＫＤＭ内の座標情報に当たる部位およびそれを取り囲む領域（たとえば３×３個）に正の整数値（たとえば「１」）が加算される。
【００８８】
この作業（ステップＳＴ１０〜ステップＳＴ１４）が複数の学習用入力データを用いて行われる。さらに、この学習用入力データが複数回繰り返し自己組織化マップＳＯＭ１、ＳＯＭ２、ＳＯＭ３に入力される。ここで、複数の学習用入力データの入力が繰り返されるに連れて、勝者ベクトルとともに更新される結合荷重ベクトルの近傍領域の範囲が狭くなっていき、最後には選択された勝者ベクトルのみが更新される。
【００８９】
そして、学習用入力データが入力されて行くにつれて、種類頻度分布マップＫＤＭ上の特定の領域ついて学習用入力データの入力により数値が加算されて大きくなっていく。つまり、同じ種類のブロック領域ＢＲであれば、特徴量が類似しているものであり、特徴量が類似していれば第３自己組織化マップＳＯＭ３上の近くの座標に写像されることが多くなるため、種類頻度分布マップＫＤＭにおいても特定の座標の数値が大きくなっていく。
【００９０】
最後に、種類頻度分布マップＫＤＭの各座標にある数値を全入力学習データ数×学習回数で割ると、各座標に０．０から１．０までの確率が入力された種類頻度分布マップＫＤＭが生成される。この確率が大きければ大きいほど、その種類である確率が大きくなることを意味する。図１２の種類頻度分布マップＫＤＭにおいては、白の範囲が０．８〜１．０の信頼度（確率）、グレーの範囲が０．２〜０．８の信頼度（確率）、黒の範囲が０．０〜０．２の信頼度（確率）を示している。このように種類頻度分布マップＫＤＭがたとえば「空」、「建物」、「木」、「海」等の種類毎にそれぞれ形成されていく。
【００９１】
そして、実際のブロック領域ＢＲについて種類の識別をする際（認識モード）では、種類出力手段７０は、複数の種類頻度分布マップＫＤＭからそれぞれ座標Ｃ３の部位が有する信頼度を抽出する。具体的には座標検出手段６０から座標Ｃ３が送られてきた場合、たとえば図１２の「空」、「建物」、「木」、「海」等のそれぞれの種類頻度分布マップＫＤＭ上の座標に該当する部位の信頼度を抽出する。
【００９２】
また、種類出力手段７０は、各種類頻度分布マップＫＤＭから得られた確率をベクトル成分とする種類ベクトルを生成する機能を有する。たとえば、図１２のような種類頻度分布マップＫＤＭがある場合、空の信頼度、建物の信頼度、木の信頼度および海の信頼度をベクトル成分とする種類ベクトルが生成される。その後、種類出力手段７０は最も大きい確率を有する種類をブロック領域ＢＲの種類情報であると識別して、種類をオブジェクト識別手段９５に送る。
【００９３】
図１５は、本発明の画像識別方法の好ましい実施の形態を示すフローチャートであり、図１から図１５を参照して画像識別方法について説明する。まず、特徴量抽出手段４０により特徴量が抽出され、特徴ベクトル生成手段５０により複数の特徴ベクトルＣＢ１、ＣＢ２、ＣＢ３が生成される。その後、特徴ベクトルＣＢ１、ＣＢ２、ＣＢ３が座標検出手段６０に入力されたとき、座標検出手段６０において、最上層の第１自己組織化マップＳＯＭ１が選択される。そして、第１自己組織化マップＳＯＭ１に相関特徴ベクトルＣＢ１が写像されて（ステップＳＴ２０）、第１勝者ベクトルの座標Ｃ１が検出される（ステップＳＴ２１）。
【００９４】
その後、座標検出手段６０において使用された自己組織化マップが最終層の自己組織化マップであるか否かが判断される（ステップＳＴ２２）。上述した第１層は最終層ではないため、検出された第１勝者ベクトルの座標Ｃ１に関連づけされた第２層の第２自己組織化マップＳＭ２が選択される（ステップＳＴ２３、図１１参照）。そして、第２自己組織化マップＳＭ２にエッジ特徴ベクトルＣＢ２が写像されることにより第２勝者ベクトルの座標Ｃ２が検出される（ステップＳＴ２０〜ステップＳＴ２１）。
【００９５】
その後、座標検出手段６０において、使用された自己組織化マップが最終層の自己組織化マップであるか否かが判断される（ステップＳＴ２２）。上述した第２層は最終層ではないため、検出された第２勝者ベクトルの座標Ｃ２に関連づけされた第３層の第３自己組織化マップＳＭ３が選択される（ステップＳＴ２３、図１１参照）。そして、第３自己組織化マップＳＯＭ３に色特徴ベクトルＣＢ３が写像されることにより、第３勝者ベクトルの座標Ｃ３が検出される（ステップＳＴ２０〜ステップＳＴ２１）。
【００９６】
その後、座標検出手段６０において、使用された自己組織化マップが最終層の自己組織化マップであるか否かが判断される（ステップＳＴ２２）。上述した第３層は最終層であるため、種類出力手段７０により、選択された第３自己組織化マップＳＭ３に関連付けされた種類頻度分布マップＫＤＭが選択される。そして、第３勝者ベクトルの座標Ｃ３が選択された種類頻度分布マップＫＤＭ上において示す種類がブロック領域ＢＲの種類であるとして出力される（ステップＳＴ２４）。
【００９７】
このように、種類の異なる特徴ベクトルＣＢ１〜ＣＢ３を用いて階層的に分類を行うことにより、ブロック領域（画像）ＢＲの種類を粗分類から段階的に細分類にしていくことができるため、精度よくブロック領域ＢＲの種類を自動的に識別することができる。また、各階層において自己組織化マップの大きさや特徴ベクトルの次元を押さえることができるため、効率よく種類の識別を行うことができる。
【００９８】
図１６は本発明のオブジェクト識別方法の好ましい実施の形態を示すフローチャートであり、図１から図１５を参照してオブジェクト識別方法（ステップＳＴ３０〜ステップＳＴ３４）について説明する。
【００９９】
まず、オブジェクト領域生成手段２０により入力された画像をオブジェクト毎に領域分割したオブジェクト領域ＯＲが生成される（図２〜図５参照）。一方、ブロック領域生成手段１０により入力された画像を設定画素数（たとえば３２×３２画素）からなる、オブジェクト領域ＯＲより小さい複数のブロック領域ＢＲが生成される（ステップＳＴ３０）。次に、ブロック領域識別手段３０において、図１５に示す工程によりブロック領域ＢＲの種類が識別される（ステップＳＴ３１）。ブロック領域ＢＲの種類の識別がすべての画像のブロック領域ＢＲについて行われる（ステップＳＴ３１〜ステップＳＴ３２）。その後、オブジェクト識別手段９５において、各オブジェクト領域ＯＲ毎に付与された種類を集計する（ステップＳＴ３３）。そして、最も多い種類がそのオブジェクト領域ＯＲの種類として出力される（ステップＳＴ３４）。
【０１００】
このように、階層構造を有する複数の自己組織化マップＳＯＭ１、ＳＯＭ２、ＳＯＭ３を用いて精度よく効率的に識別されたブロック領域ＢＲの種類に基づいてオブジェクト領域ＯＲの種類の識別を行うことにより、オブジェクト領域ＯＲの種類を精度よく効率的に識別することができる。
【０１０１】
図１７はブロック領域識別手段（画像識別装置）の第２の実施の形態を示す模式図であり、図１７を参照してブロック領域識別手段１３０について説明する。なお、図１７のブロック領域識別手段１３０において図１０のブロック領域識別手段３０と同一の構成を有する部位には同一の符号を付してその説明を省略する。
【０１０２】
図１７のブロック領域識別手段１３０において、座標検出手段１６０は自己組織化マップに写像する特徴ベクトルとして、特徴ベクトル生成手段５０により生成された特徴ベクトルに直上層の自己組織化マップの勝者ベクトルの座標をベクトル成分として加えて写像する機能を有している。
【０１０３】
具体的には、座標検出手段１６０において、相関座標検出手段１６１は、相関特徴ベクトルＣＢ１を第１自己組織化マップＳＯＭ１に写像し、第１勝者ベクトルの座標Ｃ１を検出する。このとき、エッジ座標検出手段１６２は、エッジ特徴ベクトルＣＢ２のベクトル成分に第１勝者ベクトルの座標Ｃ１をベクトル成分に加えた第２特徴ベクトルＲＢ２を生成する。そして、エッジ座標検出手段１６２は、第２特徴ベクトルＲＢ２を第２自己組織化マップＳＯＭ１１に写像し、第２勝者ベクトルの座標Ｃ２を検出する。さらに、色座標検出手段１６３は、色特徴ベクトルＣＢ３に第２勝者ベクトルの座標Ｃ２をベクトル成分として加えた第３特徴ベクトルＲＢ３を生成し、この第３特徴ベクトルＲＢ３を第３自己組織化マップＳＯＭ１２に写像する。
【０１０４】
このように、直上層の勝者ベクトルの座標Ｃ２、Ｃ３を各特徴ベクトルＣＢ２、ＣＢ３に加えた特徴ベクトルを用いて勝者ベクトルを検出することにより、自己組織化マップのＮ層において分類された位置関係がＮ＋１層に伝達されるため、さらに精度を向上させることができる。
【０１０５】
図１８はブロック領域識別手段（画像識別装置）の第３の実施の形態を示す模式図であり、図１８を参照してブロック領域識別手段２３０について説明する。なお、図１８のブロック領域識別手段２３０において図１０のブロック領域識別手段３０と同一の構成を有する部位には同一の符号を付してその説明を省略する。
【０１０６】
図１８のブロック領域識別手段２３０が、図１０のブロック領域識別手段３０と異なる点は、カテゴリー分布マップを有する点である。具体的には、図１８において、自己組織化マップは２層からなる階層構造を有している。また、特徴ベクトル生成手段５０は、相関特徴量およびエッジ特徴量をベクトル成分とする相関エッジ特徴ベクトルＣＢ１０と、色特徴量をベクトル成分とする色特徴ベクトルＣＢ１１とを生成するようになっている。
【０１０７】
さらに、座標検出手段２６０は、第１層の第１自己組織化マップＳＯＭ１に相関エッジ特徴ベクトルを写像することにより、第１勝者ベクトルの座標Ｃ１を検出する相関エッジ座標検出手段２６１と、第１勝者ベクトルの座標Ｃ１に関連づけされた最終層である第２自己組織化マップＳＯＭ２を選択し、選択した第２自己組織化マップＳＯＭ２に色特徴ベクトルＣＢ１１を写像することにより、第２勝者ベクトルの座標Ｃ２を検出する色座標検出手段２６２とを有している。
【０１０８】
ここで、最下層の第２自己組織化マップＳＯＭ２の直上層である第１自己組織化マップＳＯＭ１にはカテゴリー分布マップＫＤＭ１が関連付けされている。このカテゴリー分布マップＫＤＭ１は、第１自己組織化マップＳＯＭ１の座標毎に画像の種類の上位概念であるカテゴリーを定めたものである。このカテゴリー分布マップＫＤＭ１は、種類頻度分布マップＫＤＭと同様、修正対向伝搬ネットワークによる学習される。また、種類出力手段７０は、第１勝者ベクトルの座標Ｃ１が、カテゴリー分布マップＫＤＭ１上で示すカテゴリーＣＲを出力するようになっている。
【０１０９】
具体的には、種類が「青空」のブロック領域ＢＲが入力された場合、カテゴリー分布マップＫＤＭ１による識別結果として「空」が出力されるとともに、「青空」という種類が出力されるようになり、種類が「曇り空」のブロック領域ＢＲが入力された場合、カテゴリー分布マップＫＤＭ１による識別結果として「空」が出力されるとともに、「曇り空」という種類が出力されるようになる。
【０１１０】
これにより、オブジェクト領域ＯＲの識別の際に、ブロック領域の種類とともにカテゴリーをも加味した識別を行うことができるとともに、ユーザにオブジェクト領域ＯＲのカテゴリーに関する情報も提供することができる。
【０１１１】
上記各実施の形態によれば、階層構造を有する複数の自己組織化マップＳＯＭ１〜ＳＯＭ３を用いて、画像の種類を識別することにより、自己組織化マップの最上層から最下層に行くに従い、画像の識別精度を上げていくことができるため、１つの自己組織化マップを用いて種類の識別を行うときに比べて、精度よく種類の識別を行うことができる。また、各階層毎に異なる特徴ベクトルを用いて種類の識別が行われるため、次元数を低く抑えた特徴ベクトルにより画像の種類の識別を行うことができ、オブジェクトの種類を効率的かつ精度よく識別することができる。
【０１１２】
さらに、図１７の座標検出手段１６０が、特徴ベクトルに勝者ベクトルの座標をベクトル成分として加えた参照ベクトルを生成する機能を有し、生成した参照ベクトルを自己組織化マップに写像するようにすれば、直上層の自己組織化マップによる分類結果を含めた勝者ベクトルの検出を行うことができるため、より精度よく種類の識別を行うことができる。
【０１１３】
また、図１８のブロック領域識別手段２３０が、最下層の自己組織化マップに直上層の自己組織化マップの座標毎に画像のカテゴリーを定めたカテゴリー分布マップＫＤＭ１を有する構成にすれば、ブロック領域ＢＲの種類のみならず、ブロック領域ＢＲのカテゴリーも出力することができる。
【０１１４】
さらに、図６の特徴量抽出手段４０が、画像の各画素に割り当てられた成分信号値の１方向に沿った変化の規則性の程度を示す相関特徴量を抽出する相関特徴量抽出手段４３を含む構成にすれば、相関特徴量により人工物に多く見られる規則的なパターンを有する画像と、自然物に多く見られるランダムなパターンを有する画像とを区別する指標となる特徴量を抽出することができるため、適切な種類の識別を行うことができる。
【０１１５】
また、相関特徴量抽出手段４３が、画像の縦方向に沿った相関特徴量と、画像の横方向に沿った相関特徴量とを抽出するようにすれば、縦方向および横方向に向かって規則的なパターンが形成されたものと、縦方向もしくは横方向のいずれか一方に向かって規則的なパターンが形成されたものとを区別することができる。
【０１１６】
さらに、相関特徴量抽出手段４３が、２つの画素ラインのいずれか一方を１画素ずつ画素ラインの形成方向にずらしながら画素の成分信号値を所定の相互相関関数に入力することにより算出される複数の相関値のうち最も大きい最大相関値を用いて相関特徴量を算出するようにすれば、画像の縦方向もしくは横方向に向かって形成された規則的なパターンのみならず、画像の斜め方向に向かって形成されている規則的なパターンについても相関特徴量として抽出することができるため、画像の縦方向、横方向および斜め方向に向かって形成される規則的なパターンを相関特徴量として抽出することができる。
【０１１７】
また、エッジ特徴量抽出手段４４が、画像の縦方向および横方向のエッジ成分の平均値および標準偏差をそれぞれ算出するようにすれば、たとえば「水（波）」のように縦方向と横方向によってエッジが異なるものと、「植物（花畑等）」の縦方向と横方向とで比較的均質なエッジのものとがエッジ特徴量によって区別することができる。
【０１１８】
本発明の実施の形態は、上記実施の形態に限定されない。たとえば、上記各実施の形態において、複数の自己組織化マップＳＯＭは、２層構造もしくは３層構造を有する場合について例示しているが、４層以上の階層構造を有するものであってもよい。この場合、特徴ベクトル生成手段５０において生成される特徴ベクトルの数も層の数に対応したものとなる。
【０１１９】
また、上記各実施の形態において、自己組織化マップＳＯＭ１、ＳＯＭ２を４つの領域に分割した場合について例示しているが、２つ以上に分割し、各領域毎に関連づけされた直下層の自己組織化マップを有する構造であればよい。さらに、自己組織化マップＳＯＭ１、ＳＯＭ２を複数の領域に分割する際に、隣接する領域の境界にそれぞれ重なり合う領域を設けて、重なり合う領域に勝者ベクトルが位置したときには、次の階層の自己組織化マップにおいて複数のＳＯＭを選択するようにしてもよい。
【０１２０】
さらに、図１のブロック領域生成手段１０は、生成したブロック領域ＢＲをそのままブロック領域識別手段３０に送るようにしているが、ブロック領域ＢＲ毎の判定結果に対してたとえばモフォロジー処理やＣｌｏｓｉｎｇ演算等の平滑化処理を行った後にブロック領域識別手段３０に送るようにしてもよい。これにより、ブロック領域ＢＲ内に含まれる孤立したノイズ的な要素が切り捨てられて、種類識別の精度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２１】
【図１】本発明のオブジェクト識別装置の第１の実施の形態を示すブロック図
【図２】本発明のオブジェクト識別装置において、画像に含まれるオブジェクト毎に種類が識別される様子を示す図
【図３】本発明のオブジェクト識別装置におけるオブジェクト領域生成手段の一例を示すブロック図
【図４】図２のオブジェクト領域生成手段により画像が領域分割される様子を示す図
【図５】図２のオブジェクト領域生成手段によりクラスタリング領域が統合されてオブジェクト領域が形成される様子を示す図
【図６】本発明のオブジェクト識別装置における特徴量抽出手段の一例を示すブロック図
【図７】図６のエッジ画像生成手段において使用されるエッジフィルターの一例を示す図
【図８】図６の相関特徴量抽出手段の動作例を示すフローチャート
【図９】図６の相関特徴量抽出手段における相互相関関数の一例を示すグラフ図
【図１０】図１の座標検出手段および種類出力手段の一例を示すブロック図
【図１１】本発明のオブジェクト識別装置における階層構造を有する自己組織化マップおよび種類頻度分布マップの一例を示す模式図
【図１２】本発明のオブジェクト識別装置における種類頻度分布マップの一例を示す模式図
【図１３】本発明のオブジェクト識別装置における自己組織化マップおよび種類頻度分布マップの学習工程を示すフローチャート
【図１４】本発明のオブジェクト識別装置における自己組織化マップおよび種類頻度分布マップの学習工程を示す模式図
【図１５】本発明の画像識別方法の好ましい実施の形態を示すフローチャート
【図１６】本発明のオブジェクト識別方法の好ましい実施の形態を示すフローチャート
【図１７】本発明のオブジェクト識別装置におけるブロック領域識別手段の第２の実施の形態を示すブロック図
【図１８】本発明のオブジェクト識別装置におけるブロック領域識別手段の第３の実施の形態を示すブロック図
【符号の説明】
【０１２２】
１     オブジェクト識別装置
１０   ブロック領域生成手段
２０   オブジェクト領域生成手段
３０   ブロック領域識別手段
４０   特徴量抽出手段
４２   エッジ画像生成手段
４３   相関特徴量抽出手段
４４   エッジ特徴量抽出手段
４５   色特徴量抽出手段
４６   特徴ベクトル生成手段
５０   特徴ベクトル生成手段
６０   座標検出手段
６１、１６１   相関座標検出手段
６２、１６２   エッジ座標検出手段
６３、１６３   色座標検出手段
７０   種類出力手段
９５   オブジェクト識別手段
１５０ 座標検出手段
ＢＲ   ブロック領域
Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３       勝者ベクトル
ＣＢ１ 相関特徴ベクトル
ＣＢ２ エッジ特徴ベクトル
ＣＢ３ 色特徴ベクトル
ＫＤＭ 種類頻度分布マップ
ＯＲ   オブジェクト領域
Ｐ     画像
ＳＯＭ１、ＳＯＭ２、ＳＯＭ３   自己組織化マップ
【図１】
2005063308.tif 000005
【図２】
2005063308.tif 000006
【図３】
2005063308.tif 000007
【図４】
2005063308.tif 000008
【図５】
2005063308.tif 000009
【図６】
2005063308.tif 000010
【図７】
2005063308.tif 000011
【図８】
2005063308.tif 000012
【図９】
2005063308.tif 000013
【図１０】
2005063308.tif 000014
【図１１】
2005063308.tif 000015
【図１２】
2005063308.tif 000016
【図１３】
2005063308.tif 000017
【図１４】
2005063308.tif 000018
【図１５】
2005063308.tif 000019
【図１６】
2005063308.tif 000020
【図１７】
2005063308.tif 000021
【図１８】
2005063308.tif 000022