(57)【要約】【課題】  複雑な形状の物体に対する認識精度の向上を少ない計算負荷で実現することを可能とする物体認識方法を提供する。【解決手段】  取得した画像から物体の輪郭を抽出し（ステップＳ１）、輪郭線に配置したインデックスポイントごとに画面内での回転・拡縮に対して不変な特徴量を抽出する（ステップＳ３〜Ｓ５）。この特徴量をインデックスポイントの配置基準ごとの位相関係に応じてインデックスづけし（ステップＳ６）、予め求めておいた既知のパターンとインデックスの対応関係を比較する（ステップＳ７、Ｓ８）。この対応関係の共通性を一致度とし、類似度とともに考慮した修正類似度を用いて対象物に一致するパターンを選別する（ステップＳ９〜Ｓ１３）。さらに一致度を求める際に用いた近似曲線のシフト量を基にして画面内でのパターンの回転量を推定する（ステップＳ１４、Ｓ１５）。【選択図】  図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象物を撮像した画像と、予め登録されたパターンとを対比することで対象物の認識を行う物体認識方法において、
取得画像中から対象物の輪郭を抽出し、
抽出した輪郭上に所定の基準によりインデックスポイントを配置し、
各インデックスポイントにおいて、少なくとも物体の画面内での回転、拡縮に対して不変な所定の特徴量を抽出し、
各特徴量をインデックスポイントの配置に用いた所定の基準ごとの位相関係に応じてインデックスづけし、
対比対象のパターンのそれぞれについて予め同様の基準によりインデックスづけした特徴量群を参照し、特徴量が略一致するインデックス同士を対応づけ、
対応づけたインデックスの対応関係から認識対象物に類似しているパターンを選別することを特徴とする物体認識方法。
【請求項２】
対応づけたインデックスの対応関係が所定の規則性を有する場合に、対象物と該対比対象パターンの一致度を高く設定し、
求めた一致度と、特徴量群間の類似度とを基にして対比対象パターン中から認識対象物に類似しているパターンを選別することを特徴とする請求項１記載の物体認識方法。
【請求項３】
一致度が高いパターンに対して特徴量群間の類似度を計算して、該一致度が高いパターン中から認識対象物に類似しているパターンを選別することを特徴とする請求項２に記載の物体認識方法。
【請求項４】
インデックスの対応関係が比例関係に近い場合に、類似しているパターンとして選別することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の物体認識方法。
【請求項５】
前記インデックスポイントは、任意の線と当該インデックスポイントにおける輪郭の接線とがなす角度が所定の基準に合致する点として選択されていることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の物体認識方法。
【請求項６】
対比対象パターンと認識対象物における略同一特徴量のインデックスの偏位を求め、該偏位に基づいて対比対象パターンに対する認識対象物の回転量を求めることを特徴とする請求項５に記載の物体認識方法。
【請求項７】
直交座標の第１軸と、第２軸に対比対象パターンと認識対象物それぞれのインデックスを位相関係に応じて配置した座標系に、対応づけたインデックスをプロットして、直線近似を行い、その近似度を基にして認識対象部に類似しているパターンを選別することを特徴とする請求項６記載の物体認識方法。
【請求項８】
近似した直線と前記座標系の任意の軸との切片に基づいて前記偏位を求めることを特徴とする請求項７記載の物体認識方法。
【請求項９】
前記偏位量から推定される回転角分だけ対比パターンを回転させたパターンと、これをさらに１８０度回転させたパターンとを用意し、それぞれと認識対象物の画像とをテンプレートマッチングを用いて比較することで、回転量を確定することを特徴とする請求項８に記載の物体認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認識対象物を撮像した画像を基にして、予め登録されているパターン中から認識対象物に類似するパターンを選別することで、認識対象物の形状を特定する知識ベースの物体認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ロボットの視覚を用いた制御技術の一例として、視覚装置により得られた画像情報から物体を認識する技術の開発が勧められている。そして、このような物体の認識手法として予め登録されているパターンとの類似性を基にして物体を認識する知識ベースの物体認識技術が知られている。こうした知識ベースの物体認識技術においては、登録されているパターン中から対象物に類似するパターンを精度良く選別する必要がある。
【０００３】
特許文献１に記載されている技術は、このような図形の分類・検索に関する技術である。図形の回転、拡縮、移動に不変な形状特徴と、対応する形状パラメータを求め、同じ形状特徴を持つモデル図形への座標変換パラメータを形状パラメータを用いて計算して、モデル識別子と座標変換パラメータの組にそれぞれ投票を行い、投票数の多いモデルに分類するものである。非特許文献１の技術も同様に輪郭から特徴量を抽出してモデルとの対比を行うものである。
【特許文献１】特開２０００−２１５３１５号公報
【非特許文献１】Amit Sethi, et al. "Curve and Surface Duals and the Recognition of Curved 3D Objects from their Silhouette", International Journal of Computer Vision Vol. 58, No.1, 2004年６月，pp73-86
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この技術は、モデル図形と分類・検索対象物との類似度により対象物を分類したり、対象物の検索を行うものである。しかしながら、物体の形状が複雑になり、特徴量の次元が高くなると、対象物の特徴量がモデル図形の特徴量と類似する部分がどこかに発生してしまい、結果的に複雑な図形同士の類似度が高いと判定されてしまう。このため、複雑な形状を有する物体については精度良く認識を行うことができない、という問題がある。
【０００５】
これを防ぐためには、特徴量の位置関係を考慮する必要がある。しかし、特徴量を位置ごとに比較すると、認識精度は向上する反面、認識のアルゴリズムが複雑化し、計算量が増大し、リアルタイムでの処理が困難になるという問題があった。
【０００６】
そこで本発明は、複雑な形状の物体に対する認識精度の向上を少ない計算負荷で実現することを可能とする物体認識方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明に係る物体認識方法は、認識対象物を撮像した画像と、予め登録されたパターンとを対比することで対象物の認識を行う物体認識方法において、（１）取得画像中から対象物の輪郭を抽出し、（２）抽出した輪郭上に所定の基準によりインデックスポイントを配置し、（３）各インデックスポイントにおいて、少なくとも物体の画面内での回転、拡縮に対して不変な所定の特徴量を抽出し、（４）各特徴量をインデックスポイントの配置に用いた所定の基準ごとの位相関係に応じてインデックスづけし、（５）対比対象のパターンのそれぞれについて予め同様の基準によりインデックスづけした特徴量群を参照し、特徴量が略一致するインデックス同士を対応づけ、（６）対応づけたインデックスの対応関係から認識対象物に類似しているパターンを選別することを特徴とする。
【０００８】
本発明では、輪郭上に所定の基準によりインデックスポイントを配置し、これらのインデックスポイント上において、少なくとも物体の回転、拡縮に対して不変な特徴量を抽出している。各特徴量はインデックスポイントの配置に用いた所定の基準ごとの位相関係に応じてインデックスづけされているから、インデックス自体も物体の回転、拡縮に対して影響を受けないように設定しうる。インデックスづけされた特徴量を同様にインデックスづけされている対比パターンの特徴量とを比較することにより、物体の識別を行う。
【０００９】
このインデックスポイントは、任意の線と当該インデックスポイントにおける輪郭の接線とがなす角度が所定の基準に合致する点として選択されていることが好ましい。
【００１０】
例えば、任意の線としては画面上の水平線または垂直線を選択し、この線を所定の角度（例えば２°）ずつ回転させた線と平行になる線を輪郭の接線として有する輪郭上の点をインデックスポイントとして選択すればよい。
【００１１】
対応づけたインデックスの対応関係が所定の規則性を有する場合に、対象物と該対比対象パターンの一致度を高く設定し、求めた一致度と、特徴量群間の類似度とを基にして対比対象パターン中から認識対象物に類似しているパターンを選別するとよい。このように一致度と類似度とにより判定を行うことで、次元の異なる物体を精度良く比較することが可能となる。
【００１２】
一致度が高いパターンに対して特徴量群間の類似度を計算して、一致度が高いパターン中から認識対象物に類似しているパターンを選別するとよい。このとき、類似度の計算の際に一致度を加算、または、乗算することで考慮するとよい。
【００１３】
インデックスの対応関係が比例関係に近い場合にパターンが類似すると判定するとよい。この比例関係は、直交座標の第１軸と、第２軸に対比対象パターンと認識対象物それぞれのインデックスを位相関係に応じて配置した座標系に、対応づけたインデックスをプロットして、直線近似を行って、その近似度により判定するとよい。
【００１４】
特徴量の位置関係の一致度が高いほど対応するインデックスは同じ順序で並ぶと予想される。ここでいう比例関係とは、一方のインデックスが増えるほど、対応する他方のインデックスも基本的に同様に増加する関係にあることを意味する。なお、当初にインデックスずれが発生している場合には、最大インデックス値から最小インデックス値へのシフトが起こるが、この場合も比例関係が保たれていると称する。
【００１５】
ここで、発生しているインデックスのずれ量は、物体の画面内での回転に起因するものである。つまり、対比対象パターンと認識対象物における略同一特徴量のインデックスの偏位を求め、この偏位に基づいて対比対象パターンに対する認識対象物の回転量が求まる。このとき、近似した直線の座標系の任意の軸との切片から上述した偏位を求めることができる。
【００１６】
ただし、特徴量の選択によっては、物体が１８０度回転している場合にインデックスの偏位が同一になり、どちらの状態か判定できない可能性がある。そこで、この偏位量から推定される回転角（１８０度未満）分だけ対比パターンを回転させたパターンと、これをさらに１８０度回転させたパターンとを用意し、それぞれと認識対象物の画像とをテンプレートマッチングを用いて比較することで、回転量がいずれなのかを確定するとよい。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、特徴量の類似度とともに、特徴量の位置関係を考慮して登録された対比パターンと認識対象画像とを対比するので、次元の高い物体の識別精度を向上させることができる。この位置関係は、輪郭上に所定の基準でインデックスポイントを配置し、このインデックスポイントの配置に用いた基準ごとの位相関係に応じてインデックスを付与して参照しているので、対比パターンの登録に必要な情報量は、インデックスがない場合の情報量と大きな差がなく、また、処理自体も簡単なアルゴリズムで実現できるため、少ない計算負荷で対比を実現することができ、計算機資源の限られた処理系においてもリアルタイム処理が可能である。
【００１８】
インデックスポイントを、任意の線と当該インデックスポイントにおける輪郭の接線とがなす角度が所定の基準に合致する点として選択すると、物体の材質や表面の柄、模様の影響を排除し、照明条件等が異なる場合でも正確に特徴量を抽出することができるため認識精度が向上する。
【００１９】
一致度の判定をインデックス同士の比例関係の程度、より具体的には、直線近似の状態として判定することで、一致度の定量化を行うことができ、認識精度を控除させることができる。
【００２０】
インデックスの偏位量から画面内での回転量を判定することで、同じパターンを回転量を変えて登録しておく必要がなく、対比するパターン数も削減することができるので、判定処理の計算量を削減して、高速で処理を行うことができる。また、回転量を異ならせたパターンとの対比により回転量を判定する場合には、回転量の推定精度は、用意されたパターンの数に依存することになるが、本発明による推定によれば、回転量の推定精度は、偏位量の推定精度に依存するため、画面内の回転に依存しない状態でパターンを１つだけ用意すれば足りるので、回転量の推定精度が向上するとともに、登録パターンの量を削減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の参照番号を附し、重複する説明は省略する。
【００２２】
図１は、本発明に係る物体認識方法を実施する画像処理装置の概略構成図である。この画像処理装置１００は、対象物２００を撮像するカメラ１と、カメラ１の映像信号を受信して画像処理を行う画像処理部２と、処理結果を表示するモニタ３とからなる。
【００２３】
カメラ１は、例えば、ビデオカメラであって、毎秒３０フレームで取得した動画像を画像処理部２へ転送することができる。このときの映像信号は、例えば、１画面が６４０×４８０ドットで構成され、各画素は、ＲＧＢそれぞれ８ビットで表されるデジタル信号である。なお、カメラ１側でデジタル信号へと変換して画像処理部２へ転送する形態のほか、カメラ１に、アナログ映像信号（例えば、ＮＴＳＣ形式）を出力するタイプのものを使用し、画像処理部２内にＡ／Ｄ変換器を設ける構成や、画像処理部２との間に独立してＡ／Ｄ変換器を設ける構成を採用してもよい。ここでは、カメラ１が単体の場合を説明するが、複数台のカメラを用いて、対象物２００の立体視を行ったり、複数のカメラからの情報を１つの画像処理部２により並行して処理するようにしてもよい。
【００２４】
画像処理部２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等によって構成される画像処理演算部２０と、対比パターンのデータを蓄積記憶するための、ハードディスク等の記憶手段からなる情報格納部２１とを有している。この画像処理部２は、物体認識処理に特化した専用のハードウェアとして構成されていてもよいし、パーソナルコンピュータやワークステーションといった汎用の計算機を用い、これらの計算機上で作動するソフトウェアによって本発明に係る物体認識方法を実現してもよい。
【００２５】
この本発明に係る画像処理装置１００の動作について説明するのに先立ち、従来の手法による物体認識方法を簡単に説明する。ここでは、非特許文献１を例に説明する。図２は、この従来手法による物体認識のフローチャートであり、図３〜図６は、個々の処理の詳細を説明する図である。
【００２６】
まず、カメラから物体の画像を取得し（ステップＳ５１）、その画像からエッジ検出等によって外側の輪郭を抽出する（ステップＳ５２）。図３は、取っ手付きのマグカップの画像から輪郭を取得した場合の元画像（図３（ａ））と抽出した輪郭（図３（ｂ））を示す図である。
【００２７】
次に、輪郭画像中で同一の勾配点を求める（ステップＳ５３）。ここで、同一の勾配点とは、図４に示されるように、輪郭の接線の傾き（勾配）が同一になる点、つまり、輪郭の接線が平行な関係を有する点を意味する。そして、同一勾配点の接線間の距離ｄ１〜ｄｍを算出し（ステップＳ５４）、このうちの最長の直線距離ｄmaxで各直線距離を除して無次元値に変換した値を特徴量（不変量）に設定する（ステップＳ５５）。ここで、ｄ１〜ｄｍの順序は、対応する同一勾配点の組の順序に応じて設定される。実際には、このステップＳ４、Ｓ５の計算を勾配の異なる多数の接線に対して行う。
【００２８】
このようにして求めた特徴量ｄ１〜ｄ３（このマグカップの場合には、ｍは最大でも３となる。このｍを以下、次元と称する。）を３次元空間の各座標軸に割り当ててプロットすると、図５に示されるように所定の曲線を描く。この特徴量抽出を視点を異ならせた画像について行い、全ての特徴量を同様にプロットすると、その特徴量は、図６に示されるように曲面形状となる。様々なパターンに対して、この曲面形状データに当たる特徴量データを求めておき、予め情報格納部２１に蓄積しておく。そして、情報格納部２１に蓄積されている不変量データと、求めた対象物の不変量データを比較することにより、類似度を算出する（ステップＳ５６）。これは、図５の曲線と、図６の曲面の一部の類似度を求めることに相当する。
【００２９】
様々なパターンに対してこの類似度を求め、最大類似度を算出したら、その最大類似度と予め設定されている類似度のしきい値とを比較する（ステップＳ５７）。最大類似度が類似度のしきい値を超えている場合には、物体は最大類似となるパターンを有すると特定し（ステップＳ５８）、処理を終了する。しきい値以下の場合には、未知の物体、つまりパターンが登録されていない物体であると判定して（ステップＳ５９）、処理を終了する。
【００３０】
しかしながら、物体の形状が複雑になると、形状の異なる物体間でもこの類似度が高くなるという問題があった。例えば、図７は、様々な形状の物体と登録パターンとしてのマグカップとを対比した場合の類似度を示している。このとき、形状の異なるマグカップに対してより、クローバ図形や急須のほうが登録されたマグカップのパターンと類似度が高くなっている。つまり、従来の手法によれば、形状が全く異なる急須とマグカップのような物体を精度良く識別することができない。
【００３１】
これは、形状が複雑になって次元が高くなるほど、特徴量が増える結果、より低い次元を有する特徴量と一致しやすくなるためである。これを防ぐには次元が一致するパターンのみを対象とすることも考えられるが、例えば、図８に示されるように、一部が隠れているパターン（図８（ｂ）（ｃ））の場合には、隠れのないパターン（図８（ａ））に対して、特徴量（不変量）の数、つまり次元が異なったり、特徴量（不変量）自体の値が異なる場合がある。このような場合にも精度良く判定を行うためには、次元の異なる場合も類似性を精度良く判定できるＤＰ（Dynamic Programming）マッチング手法を用いる必要がある。これは、隠れのある物体も正確に判定できるという長所を有する反面、別の物体との識別精度の低下を招くという短所も有している。
【００３２】
本発明は、このようなＤＰマッチングを用いた場合に、次元の高い物体に関しても識別精度を向上させたものである。以下、具体的にその処理方法を説明する。図９は、その処理内容を示すフローチャートであり、図１０〜図１４は、個々の処理を説明する図である。
【００３３】
カメラから物体の画像を取得し（ステップＳ１）、外側の輪郭を抽出して（ステップＳ２）、同一の勾配点を求め（ステップＳ３）、その接線間の距離を求めて（ステップＳ４）、無次元値に変換した値を特徴量（不変量）に設定する（ステップＳ５）までの処理は、前述した従来手法のステップＳ５１〜Ｓ５５と基本的に同一である。
【００３４】
ここで、同一の勾配点を求める際には、以下に述べるように輪郭線上にインデックスポイントを配置して行う。図１０（ａ）、図１０（ｂ）は、急須とマグカップそれぞれの輪郭にインデックスポイントを配置していく例を示している。まず、水平線と平行な接線を有する輪郭線上の位置に丸１で示すインデックスポイントを配置する。次に、この水平線を時計回りに順に所定角度θ０（例えば、１°）ごと回転させた場合に、回転させて得られた線と平行になる接線を有する輪郭線上の位置を同一番号のインデックスポイントとして設定していく。図１０（ａ）、図１０（ｂ）では、簡略化のため、θ０を大きくとっている。θ０を細かくすると、インデックスポイントを多数配置できるため、それだけ多数の特徴量が得られるが、一方で計算量が増大するため、精度と計算速度のバランスから適宜θ０を設定するとよい。
【００３５】
特徴量が設定されたら、設定した特徴量をインデックスづけする（ステップＳ６）。このインデックスは、上述したインデックスポイントの配置基準ごとの位相関係に応じて設定すればよい。ここでは、配置基準として輪郭線の接線と水平線のなす角度を用いていることから、この角度に応じてインデックスづけを行う。具体的には、図１０におけるインデックスポイントの番号に応じてインデックスづけを行う。
【００３６】
情報格納部２１には、予め、様々なパターン（対比パターン）に対して、同様の手法でインデックスづけした特徴量群を格納しておく。この特徴量群データを参照して特徴量が略一致するパターンとそのインデックスの対応関係を求める（ステップＳ７）。例えば、対象物のインデックス番号ｉｔと対比パターンのインデックス番号ｉｐの特徴量が略一致すると判定した場合には、（ｉｔ，ｉｐ）を対にする。
【００３７】
次に、パターンごとにインデックスの一致度を求める（ステップＳ８）。具体的には、まず、横軸に対象物のインデックスを、縦軸に参照したパターンのインデックスをそれぞれ配置した座標系を設定して、ステップＳ７で設定した（ｉｔ，ｉｐ）をこの座標系上に配置してその近似直線を求める。
【００３８】
図１１（ａ）、図１１（ｂ）は、それぞれ対象物が急須あるいはマグカップで、登録パターンがマグカップの場合のインデックスの対応関係（ｉｔ，ｉｐ）のプロット結果を示している。マグカップとマグカップ、マグカップと急須の場合で、類似度はほぼ同じ程度になるが、インデックスの対応関係が異なってくる。マグカップと急須を対比した場合（図１１（ａ）参照。）、（ｉｔ，ｉｐ）は座標上にランダムに配置される。このため、近似直線は原点を通らず、傾きの少ない直線になる。これに対して、マグカップとマグカップの場合（図１１（ｂ）参照。）には、特徴量に対するインデックスの順序は同一であるから、ｉｔ≒ｉｐとなり、座標上で原点を通る直線上に配置される。つまり、近似直線は、原点を通る直線となる。
【００３９】
実際には、後述するように対象物が画面内で回転している場合には、パターンとのインデックス間にずれが生じるため、この直線はいずれかの方向にシフトすることになる。近似直線の算出に際しては、このようにシフトしている直線に対しても対応して算出を行う必要がある。ここで、インデックス自体は循環する性質を有しているから、この循環性を考慮すればよい。このように循環性を考慮した結果、同様の直線関係にあると認められる場合を含めて、本明細書においては、比例関係があると称する。
【００４０】
一致度は、この比例関係を定量的に表す指標であり、例えば、各インデックスの近似直線からのずれ量（例えば、近似直線からの距離の総和または二乗和）と、近似直線の傾きの比例関係からのずれ量（例えば傾き角をθ（°）とするとき、|θ−４５|として設定できる。）のいずれもが０に近い場合に１となり、いずれかが大きくなると０に近くなるよう設定すればよい。このように設定すると、図１１（ａ）に示されるように異種物体を比較した場合には、一致度は低い値となる。これに対して、図１１（ｂ）に示されるように同種物体を比較した場合には一致度は高い値となる。
【００４１】
一致度を判定したら、各パターンとの類似度を求める（ステップＳ９）。そして、各パターンとの類似度と一致度から一致度を考慮した類似度（修正類似度と称する。）を求める（ステップＳ１０）。修正類似度としては、、類似度と一致度とを所定の比率で加算した結果（例えば、類似度と一致度とが同一の貢献度となる割合で平均を取る）を用いてもよいし、類似度と一致度との乗算結果を用いてもよい。あるいは、それ以外の所定の関数式により求めてもよい。いずれの計算式を用いる場合も、同一の類似度であれば一致度の高いパターンが修正類似度が高くなり、同一の一致度であれば類似度の高いパターンが修正類似度が高くなるよう計算式を設定すればよい。
【００４２】
次に、修正類似度の最大値としきい値とを比較する（ステップＳ１１）。修正類似度の最大値がしきい値以上の場合には、修正類似度が最大のパターンを対象物のパターンに選別する（ステップＳ１２）。従来のように類似度のみを考慮するのではなく、特徴量の位置関係を一致度として考慮することで次元の高い物体についても正確な類似判定を行うことができ、物体を精度良く識別することができる。図１２は類似度が略同程度の異種パターンについて一致度を考慮した修正類似度を比較したグラフである。一致度を考慮することで、類似度が同程度となるパターン中から同種のパターン（画像ナンバー９）を精度良く識別することができる。
【００４３】
修正類似度の最大値がしきい値未満の場合には、対象物は未知の物体と判定し、その結果を通知する（ステップＳ１３）。この場合、必要に応じて、対象物パターンの登録処理を行うとよい。
【００４４】
対象物パターンを認識できた場合には、さらに画面内における対象物のパターンに対する回転角を求める。まず、ステップＳ８で求めた近似直線のシフト量（原点とのずれ量＝ｘ軸の切片に相当する。）を求める（ステップＳ１４、図１３参照）。このシフト量は回転量に依存するものとなるからシフト量から回転量を推定する（ステップＳ１５）。例えば、対応パターンのインデックス１に対応する対象物のインデックス位置がｉで、インデックスの総数が全体でＳ個ある場合、角度ずれ量θは、θ＝ｉ／Ｓ×１８０となる。なお、ここでは、ｘ軸の切片を求めたが、ｙ軸の切片を求めてもよい。
【００４５】
ここで、輪郭の接線は、方向性を持たないため、設定されるインデックスポイントも０°以上１８０°未満の位相周期しか有しない。そのため、インデックスのシフト量から推定される角度ずれ量も０°以上１８０°未満の値となる。正確には、１８０°周期で変化することになる。その結果、さらに１８０度回転させた図形ともシフト量から求まる推定回転量が一致してしまい、このシフト量のみからでは、θ回転させた図形とθ＋１８０度回転させた図形との判別を行うことができない。そこで、推定した回転量の図形と、それをさらに１８０度回転させた図形とを用いて認識対象物の画像との間でパターンマッチングを行い、画像の一致度合いを求める（ステップＳ１６、図１４参照）。
【００４６】
そして、求めた一致度合いとしきい値を比較し（ステップＳ１７）、いずれかがしきい値を超えている場合には、超えている図形の回転角を対象物の回転量に設定する（ステップＳ１８）。いずれの図形の一致度合いもしきい値に満たない場合は、回転角を微調整して（ステップＳ１９）再度パターンマッチングを行う（ステップＳ１６）ことで、回転角を精度良く求める。
【００４７】
このように、本発明によれば、一致度を用いることで、次元の高い物体についても精度良く物体認識を行うことができる。また、一致度を利用して画面内での回転量を粗推定することができるので、対象物の向き、姿勢を判定する場合の計算量を削減することができる。
【００４８】
さらに、本発明の認識手法は物体の一部が障害物により隠れていたり、他の物体との輪郭分離に失敗して物体が融合している（Clutterと称する。）場合にも精度良く物体を認識することができる。図１５は、急須について一部に隠れのある場合と、Clutterが生じている場合の認識結果を示した例である。図から明らかなように、いずれの場合でも直線近似によりインデックスの一致度を判定すると、隠れていない部分や、正確に抽出された部分の一致度は確保されるため比例関係が成立することになる。このため、精度良く判定を行うことができる。
【００４９】
このように、本発明によれば、パターンの一部が隠れている場合やパターンが融合している場合においても本発明によれば、精度良く認識を行うことができる。
【００５０】
以上の説明では、特徴量として同一勾配を有する輪郭の接線間の距離を用いたが、特徴量はパターンの画面内の回転と拡縮に対して不変であれば、これに限られるものではない。例えば、曲率、色情報、ヒストグラム等を用いることができる。
【００５１】
ここでは、インデックスポイントを当該輪郭線の接線と水平線のなす角度順に配置する例を示したが、水平線でなく画像内で任意の角度をなす線と接線とのなす角度順に配置してもよい。さらに、不変量のインデクシングはこれに限られるものではなく、例えば、輪郭線全体の長さをＮ等分し、任意の位相関係にしたがって、例えば頂点から右回りに順にインデックスを付与してもよい。この場合は、回転量をシフト量から求めることはできないが、インデックスポイントの数をパターンによらずに、一定にすることができる利点がある。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
本発明は、例えば、ロボットの視覚認識技術や、監視システム等に対して適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明に係る物体認識方法を実施する画像処理装置の概略構成図である。
【図２】従来手法による物体認識のフローチャートである。
【図３】取っ手付きのマグカップの画像から輪郭を取得した場合の元画像と抽出した輪郭を示す図である。
【図４】輪郭画像からの特徴点の抽出を説明する図である。
【図５】対象物の特徴量をプロットした曲線を示す図である。
【図６】情報格納部に格納されている特徴量曲面を示す図である。
【図７】異なる形状を有する物体とマグカップとの類似度を示す図表である。
【図８】一部が隠れたパターンを示す図である。
【図９】本発明に係る物体認識方法のフローチャートである。
【図１０】インデックスづけの手法を説明する図である。
【図１１】対象物と対比パターンとのインデックスの対応関係を示す図である。
【図１２】類似度が略同程度の異種パターンについて一致度を考慮した修正類似度を比較したグラフである。
【図１３】近似直線のシフト量を説明する図である。
【図１４】パターンマッチングを説明する図である。
【図１５】隠れのある場合と、ない場合とでの本発明による処理結果を説明する図である。
【符号の説明】
【００５４】
１…カメラ、２…画像処理部、３…モニタ、２０…画像処理演算部、２１…情報格納部、１００…画像処理装置、２００…対象物。
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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