(57)【要約】本発明は、コード情報を有するパターンの構成とコードを抽出するコード化されたパターンに関するものである。パターンを成す多数の各シンボルがそれぞれコード値を有する円形の構造を有しており、前記各シンボルは２次元格子構造内に位置し、前記コード値はシンボルの大きさによって決められ、前記格子構造は少なくとも三角形以上の多数角を有する格子の組み合せから成り、前記各シンボルの中心点は格子構造の各頂点に位置し、前記各シンボルの中心点らは隣り合うシンボルの中心点らと等距離を維持する。これにより、１）映像の歪み程図が少なくなり、２）背景との分離が容易になり、３）多様なパターン形態を形成することができ、バーコードに拒否感を有する分野に適用することができ、４）パターンの構造が低解像図カメラで分析が可能な構造を有し、５）パターンの騒音に対する抵抗性を有する效果がある。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コード化されたパターンであって、
前記パターンを成す多数の各シンボルがそれぞれコード値を有する円形の構造を有し、
前記各シンボルは、２次元格子構造内に位置する、コード化されたパターン。
【請求項２】
前記コード値は、シンボルの大きさによって決められる、請求項１に記載のコード化されたパターン。
【請求項３】
前記格子構造は、少なくとも三角以上の多数角を有する格子の組み合せから成り立つ、請求項１に記載のコード化されたパターン。
【請求項４】
前記各シンボルの中心点は、格子構造の各頂点に位置する、請求項１に記載のコード化されたパターン。
【請求項５】
前記各シンボルの中心点らは、隣り合うシンボルの中心点らと等距離を維持する、請求項１に記載のコード化されたパターン。
【請求項６】
コード化されたパターンのコード抽出方法であって、
映像獲得手段を通じて獲得されたパターン映像を補正する前処理過程、通常のセグメンテーション、通常のクラスター併合過程を遂行し、
前記併合された各クラスターのスケールインヴァリアントモーメンタム（ｓｃａｌｅ  ｉｎｖａｒｉａｎｔ  ｍｏｍｅｎｔｕｍ）を解釈して円形の図形らを検出する円形検出過程と、
前記円形検出過程によって円形の図形らが検出されると、各円形の図形に対して一定の大きさの半径内で隣り合う円形の図形と互いに連結された状態の束を検索し、それを群集化する円形群集検出過程と、
前記検出された円形群集らが格子構造内に位置するか否かを判断し、円形群集らそれぞれの大きさを推測するシンボルの大きさ及び位置推測過程と、
前記シンボルの大きさを確率的に最も望ましい大きさに正規化し、大きさによるｎ個のクラスに分けるクラス分離過程と、
前記クラスに分けられたシンボルらが一定の規則によってシンボルの大きさによるコード値を抽出するコード抽出過程を遂行する、コード化されたパターンのコード抽出方法。
【請求項７】
前記格子構造は、少なくとも三角以上の多数角を有する格子の組み合せから成り立つ、請求項６に記載のコード化されたパターンのコード抽出方法。
【請求項８】
前記各円形群集の中心点は、格子構造の各頂点に位置する、請求項６に記載のコード化されたパターンのコード抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コード情報を有するパターンの構成と、そのパターン映像をカメラで獲得し、それを認識した後にコードを抽出するコード化されたパターン及びそのコードの抽出方法に関するものである。
【０００２】
【背景技術】
一般的に、カメラまたはスキャナー手段によって映像を獲得した後、その映像からコードを抽出するようにするコードパターンではマキシコード（ｍａｘｉｃｏｄｅ）、データマトリックス（ｄａｔａ  ｍａｔｒｉｘ）、コードワン（ｃｏｄｅ  ｏｎｅ）、ヴェリコード（Ｖｅｒｉｃｏｄｅ）、コーダブロック（ｃｏｄａｂｌｏｃｋ）、アレイタッグ（ａｒｒａｙ  ｔａｇ）、フィリップスドットコード（Ｐｈｉｌｌｉｐｓｅ  ｄｏｔ  ｃｏｄｅ）、ソフトストリップコード（ｓｏｆｔｓｔｒｉｐ  ｃｏｄｅ）、ＱＲコードなどの２次元バーコードが代表的な例と言える。
このような２次元バーコードは、現在、産業と実際の生活の全般にわたって様々に適用されて使われており、その代表的な例として、スーパーマーケットなどといった品物販売店での管理效率を高めるために販売及び在庫記録の更新に用いられている。
【０００３】
また、各種文書にラベル化のために使われており、郵便物の移動状況の確認などにも積極的に取り込まれている。
しかし、このような２次元バーコードは、各シンボルがバー（ｂａｒ）または繋がれた正方形になっているので、動き、傾け、デフォーカス（ｄｅｆｏｃｕｓ）に対する形象の歪みがひどく、そのものから抽出されるコードではエラーが発生しやすい。
また、カメラによってこのバーコード映像を獲得し、そこからコードを抽出するためには、割と高解像度のカメラを利用しなければならないし、また、特に宗教的な立場などでバーコードに拒否感を持つといった問題点がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
よって、本発明はこのような問題点を考慮し、各コードシンボルが円型の基本図形を有し、そのシンボルの大きさによって異なるコード値を有すると同時に、かつ各コードシンボルが一定の格子構造内に位置するようにするコード化されたパターンを提供するのにその目的がある。
また、発明によって生成されたコード化されたパターンの映像を獲得し、パターンの認識によってコードを抽出する方法を提供するのに他の目的がある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を果たすための本発明のコード化されたパターンは、コード化されたパターンであって、前記パターンを成す多数の各シンボルがそれぞれコード値を有する円形の構造を有し、前記各シンボルは、２次元格子構造内に位置することを特徴とする。
前記コード値は、シンボルの大きさによって決められることを特徴とする。
前記格子構造は、少なくとも三角以上の多数角を有する格子の組み合せから成り立つことを特徴とする。
前記各シンボルの中心点は、格子構造の各頂点に位置することを特徴とする。
前記各シンボルの中心点らは、隣り合うシンボルの中心点らと等距離を維持することを特徴とする。
【０００６】
このように構成された本発明のコード化されたパターンについて、添付した図１から図５までの図面を参照して詳細に説明する。
【０００７】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明によるコード化されたパターンを表わした図であり、各コード値を有するそれぞれのシンボル１１０が少なくとも１つ以上備えられ、その各シンボル１１０は円形の構造を有して備えられる。
上記各シンボル１１０が円形の構造を有する理由としては、カメラまたはスキャナーなどの映像獲得手段によって、各シンボル１１０が成すパターンの映像を獲得時の手の震えなどによる動きの歪み、２次元的パターン映像を上下左右の側面で獲得時の勾配角度による歪み、デフォーカスに対する形象の歪みなどに比較的強い特性を有しているためであり、特に、傾けに対してはより易しく補正することができる構造であるためである。
【０００８】
このような円形構造を有する各シンボル１１０は、図２に示したような例えば２次元の格子構造１２０によって一定の規則で配列されるが、このような三角の格子構造内に位置する理由としては、各円形のシンボルの中心点１３０（格子構造の各頂点）が隣り合うシンボルの中心点と常に一定の等距離を維持することにより、同一面積内に最も多いシンボルが備えられることのできる構造であるためである。
この時、上記の格子構造は少なくとも三角以上の多数角（すなわち、４角形、５角形、…）を有する格子の組み合せからなり得る。
また、各シンボルら１１０の間に余白があり、その余白はシンボルらの間で一定の規則を有して皆連結された構造を有するので背景からの分離が容易になる。
【０００９】
このような格子構造の拡張とシンボル数の増加によって、本発明のコード化されたパターンが有するコード数は、更に拡張できることは明らかである。
基準シンボル１００は、他のシンボルら１１０とは異なり、円形の構造を有しながらもその内部は空いているリング（ｒｉｎｇ）形態の構造を有するが、これはコードを抽出するための基準位置になる。
上記の基準シンボル１００の位置は、約束によっていくらでもその位置を異にすることができ、かつその形態も異にすることができるはずである。
図３は、上記の各シンボル１１０が、その半径の大きさによってコード値を異にする状態を説明するための図であり、３種のコード値を例を挙げて説明する。
半径が‘９’の値を有する最も大きいシンボル、半径が‘７’の大きさを有する中間の大きさのシンボル、半径が‘５’の値を有する最も小さいシンボルによって、各シンボルが固有の値を有するようになる。
【００１０】
但し、上記９、７、５といった値はそれ自体がコード値ではなくて大きさを表わす値である。
図４は、本発明によるコード化されたパターンの各シンボル１１０が、基準シンボル１００を基準にして配置される形態の一例を説明した図であり、基準シンボル１００をスタート位置にした後、逆時計方向に一連のコード値を有するシンボル１１０が羅列され、中心の１８番のシンボルの方へ螺旋形態を有してコード値を有するシンボルが羅列される。
これは一例であって、その羅列順序は、約束によっていくらでも変えられる。
コード値を有する各シンボル１１０がこのような羅列手順に基づいて抽出された状態を図５に示している。
【００１１】
すなわち、上記で説明したように、半径が‘９’の大きさを有する最も大きいシンボルは‘２’のコード値を有し、半径が‘７’の大きさを有する中間の大きさのシンボルは‘１’のコード値を有し、半径が‘５’の大きさを有する最も小さいシンボルは‘０’のコード値を有すると仮定する。
この時、各シンボルの大きさがより様々な場合は、上記コード値は更に様々になる。
上記のシンボル１１０の羅列手順によって抽出されたコード値は、‘１２２２２２２２２２１２２１２０２１’の値で抽出され、これは３真数の値なので２真数の値で表現すると、‘００１  ０１０  ０１０  ０１０  ０１０  ０１０  ０１０  ０１０  ０１０  ０１０  ００１  ０１０  ０１０  ００１  ０１０  ０００  ０１０  ００１’の値を有するデータビット列に表わせる。
【００１２】
よって、この２真数のビット列は、その後意味のあるデータを有するようになる。
このような本発明が適用された一例として、映画ポスターに本発明のコード化されたシンボルが印刷され、その使用者がカメラ（ウェブカメラ、ＩＭＴ端末機のカメラなど）またはスキャナーを利用してパターン映像を獲得するようになると、それによってコードを抽出するようになり、そのコードのデータがウェブサイトのドメイン住所を意味するとしたら、直ちにそのサイトに接続し、その映画に対する情報（すなわち、タイトル、主演俳優、上映時間、ストーリーの筋書など）の資料を検索またはダウンロードしてディスプレーできるようにする。
また、他の応用例として、制御対象の機器に本発明のコード化されたパターンが適用されると、このパターン映像を獲得してコードを抽出し、遠隔地のサーバーから該当コードの制御指令リストをダウンロード受ける。
【００１３】
すなわち、テレビにコード化されたパターンが適用される場合、そのテレビの制御指令リストが端末機の方へダウンロードされるのである。
これにより、使用者がある特定指令を選択すると、遠隔のサーバーではこの制御指令をホームサーバーに提供し、そのホームサーバーは該当機器に制御指令を印加できるようにする。
結局、本発明のコード化されたパターンを利用し、遠隔地から求むデータを自動でダウンロードを受けるとか、またはある特定制御対象の制御が可能になる。
その応用範囲はこれに限定されるのではなく、いくらでも可変または確張することができるはずである。
一方、本発明によるコード化されたパターン認識によるコード抽出方法は、
映像獲得手段を通じて獲得されたパターン映像を補正する前処理過程、通常のセグメンテーション、通常のクラスター併合過程を遂行し、
前記併合された各クラスターのスケールインヴァリアントモーメンタム（ｓｃａｌｅ  ｉｎｖａｒｉａｎｔ  ｍｏｍｅｎｔｕｍ）を解釈して円形の図形らを検出する円形検出過程；
前記円形検出過程によって円形の図形らが検出されると、各円形の図形に対して一定の大きさの半径内で隣り合う円形の図形と互いに連結された状態の束を検索し、それを群集化する円形群集検出過程；
前記検出された円形群集らが格子構造内に位置するか否かを判断し、円形群集らそれぞれの大きさを推測するシンボルの大きさ及び位置推測過程；
前記シンボルの大きさを確率的に最も望ましい大きさに正規化し、大きさによるｎ個のクラスに分けるクラス分離過程；
前記クラスに分けられたシンボルらが一定の規則によってシンボルの大きさによるコード値を抽出するコード抽出過程を遂行することを特徴とする。
【００１４】
このように成された本発明コード化されたパターンの認識によるコード抽出方法を、図６から図９までの図面を参照して詳細に説明する。
先ず、本発明によるコード化されたパターンの映像をカメラまたはスキャナーなどの映像獲得部２００によって獲得するようになると、プロセッサー２１０は、獲得された映像の入力を受けて前処理を遂行するようになる（ＳＴ３００、ＳＴ３１０）。
この時、上記プロセッサ２１０は、映像獲得部２００がウェブカメラである場合はコンピューター内に備えることができるし、ＩＭＴ端末機の場合はそれ自体に備えられているはずである。
また、上記プロセッサー２１０は、それ自体にパターン認識に対するプログラムを内装し、本発明のパターン認識過程を遂行するようになるのである。
【００１５】
上記の前処理過程（ＳＴ３１０）は、デフォーカス、動き歪み、バックグラウンドの雑音除去などのために遂行される。
一般的に映像の復元（ｉｍａｇｅ  ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ）は、曇るとか騒音が多く含まれた映像から、映像の画質を改善して直接得ることのできない情報を得るようにする方法である。
このように映像が曇るのは、主にカメラまたは／及び被写体の動きがあるとか焦点が合っていない時に起こり、騒音は電気的な原因とＣＣＤセルの均質性の問題、ＣＣＤセルの有限大きさ及びデジタル化する時の有限大きさがその原因で起こる。
よって、このような映像は既に公知されたリチャードソン−ルシ（Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ−Ｌｕｃｙ）方法によって效果的に復元することができる。
【００１６】
又、手の震え等の動きによる映像の歪みは、既に公知されたカルマンフィルターによって効果的に補正することができる。
バックグラウンドの雑音除去のためにメジアンフィルターを利用するが、映像で円形の図形を抽出しやすくするために映像でエッジ（ｅｄｇｅ）にブラーリング（ｂｌｕｒｒｉｎｇ）程度が最も弱いフィルターであり、本発明のコード化されたパターンの各コードシンボルが円形の構造を有するため、このメジアンフィルターを使うのが望ましい。
このようなメジアンフィルターは与えられた点で周りのピクセル値に対して中心値を計算した後、現在位置のピクセル値をその中心値に切り替えることで、円形のシンボル以外の部分に発生した騒音をとり除くようになるのである。
【００１７】
上記のメジアンフィルターは、スパイク形態で表れる映像を最も效果的に処理することができる。
プロセッサー２１０は、上記の前処理過程（ＳＴ３１０）を遂行した後、セグメンテーション（ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）過程（ＳＴ３２０）を遂行するが、この過程は、映像の各領域において大きさ、形態、位置などの幾何学的情報を分析するために、既に公知されたコネックティッドコンポネントラベリング（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ｌａｂｅｌｉｎｇ）方法を使う。
この方法は、映像で関心を持たなくても良い部分を削除して主要領域を順次にラベリングして分析することができる。
すなわち、類似色相の臨界値を決め、各ピクセルの類似色相値が臨界値内にあれば同一ラベルを付与し、臨界値より大きければ新規ラベルを付与して、同じラベルを有するピクセルらをクラスタリングしてセグメンテーションを遂行するのである。
【００１８】
以後、クラスター併合過程（ＳＴ３３０）がプロセッサー２１０によって遂行されるが、これはよく知られたフェドロ方法（Ｐｅｄｒｏ’ｓ  ｍｅｔｈｏｄ）を利用する。
この方法は、上記のセグメンテーション過程（ＳＴ３２０）によって意味が付与されたピクセル間の色相に対するメジャー（ｍｅａｓｕｒｅ）が臨界値より小さければこれらピクセルを一つのクラスターに併合し、そうではなければ併合しない過程である。
この過程によって多数のピクセル間の群集が形成される。
上記のクラスター併合過程（ＳＴ３３０）の遂行後、各クラスターのスケールインヴァリアントモーメンタム（ｓｃａｌｅ  ｉｎｖａｒｉａｎｔ  ｍｏｍｅｎｔｕｍ）を解釈するが、この過程は、先ず各クラスターで回転と移動及びスケールの大きさに関係のないインヴァリアントモーメンタムを計算する。
【００１９】
このようなモーメンタムの正義は次の数学式１によって正義される。
【００２０】
【式１】
2004517416.tif 000003
また、上記のモーメンタムの正規化、すなわち、正規化モーメンタム（ｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ  ｍｏｍｅｎｔｕｍ）は、次の数学式２によって成り立つ。
【００２１】
【式２】
2004517416.tif 000004
ここで、
γ＝｛（ｐ＋ｑ）／２｝＋１
である。
以後、円形検出過程（ＳＴ３５０）が遂行されるが、同一クラスター上ですべての点を適用した上記数学式１と２の正義からモーメンタムインヴァリアント（ｍｏｍｅｎｔｕｍ  ｉｎｖａｒｉａｎｔ）を計算して円形の図形を検出し、このようなモーメンタムインヴァリアントは次の式３によって成り立つ。
【００２２】
【式３】
2004517416.tif 000005
ここで、円形φ１＝Π，φ２以上は０であり、画面の傾きで円形の図形が楕円に投射となるとφ２の値が２程度を表示し、φ３以上は０になる。
上記の円形検出過程（ＳＴ３５０）によってｎ個の円形の図形が検出されると、各円形の図形（ここまではコードシンボルの意味を持たない）に対し、一定の大きさの半径内で隣り合う円形の図形と互いに連結された状態の束を検索する円形群集検出過程（ＳＴ３６０）を遂行する。
与えられた円形の図形で、半径を許容可能な最小の大きさから最大の大きさに徐々にスケールを変更しつつ、隣り合う円形の図形との中心点を比べながら連結状態を判断する。
【００２３】
すなわち、図８に示したように、許容された半径（５、７、９の値）内で隣り合う円形らの中心点があれば、その隣り合う円形らを一つの群集に形成するようになる。
結局、この群集がその後コードシンボルになり、このような多数の円形群集が本発明によるコード化されたパターンになるのである。
このような円形群集検出過程（ＳＴ３６０）によって多数個の円形群集が検出されると、その円形群集らから基準シンボルを検出するが（ＳＴ３７０）、基準シンボルは環形態を取っているので、円形の群集らの中、内部にいずれの値も有していない、すなわち、デジタル的に‘０’の値を有する円形の群集を基準シンボルとして決める。
【００２４】
上記の過程によって円形の分布と基準シンボルの位置が決まると、その基準シンボルを中心から隣り合う円形の群集が格子構造内に位置するか否かを判断することにより、コードとしての意味を有するシンボルを探すようになる（ＳＴ３８０）。
すなわち、図２で示したように、基準シンボルを中心にし、正三角形の格子に隣り合う円形群集の中心点が位置すると、その位置での円形群集をシンボルに定めるようになり、またそのシンボルに確定された円形群集の中心点から外郭境界線まで、半径によってシンボルの大きさを決めるようになる。
しかし、上記の過程によって決まったシンボルの大きさは、その半径が正確に９、７、５の値を有しないことになり（例えば９．３、７．６、５．２等）、それをコードシンボルとしてそのまま適用するとエラー発生の原因となる。
【００２５】
よって、それをｎ個のクラス（すなわち、本発明では９、７、５の３つの半径を有するシンボルを例に挙げたので３つのクラス）に分離する過程を遂行する（ＳＴ３９０）。
すなわち、各シンボルが理想的である場合、９、７、５の半径値を有するようになるが、実際映像に適用させると、正確な割合にならず中間程度の値を有する場合もあり得るため、機械的に分類して解釈するのに困難である。
したがって、既に公知された統計的なＥＭ（Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ  Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）方法を使い、確率的に最も望ましい境界値を得て３種の分類に正規化して解釈する。
上記の過程ら（ＳＴ３００−ＳＴ３８０）によって、図１のようなコード化されたパターンが認識されると、図４に示したように、基準シンボル１００を基準にし、決まった羅列手順によって各シンボルの半径によって意味を有するコードを抽出するようになる（ＳＴ３９０）。
【００２６】
このようなコード抽出の手順に対するデータは、メモリー２２０に既に保存されているはずで、その抽出順序は、約束によっていくらでも変更され得るのである。
すなわち、図５に示したように、‘１２２２２２２２２２１２２１２０２１’の値をプロセッサー２１０から抽出し、これは３真数の値なので２真数の値である‘００１  ０１０  ０１０  ０１０  ０１０  ０１０  ０１０  ０１０  ０１０  ０１０  ００１  ０１０  ０１０  ００１  ０１０  ０００  ０１０  ００１’の値を有するデータビット列に変換して出力するようになる。
図９から図１１までは、本発明のコード化されたパターンの他の形態を示す図であり、図９は‘Ａ’文字の模様に形状化してコード化されたパターンを表わしている。
【００２７】
これも、また格子構造内に各シンボルが位置する。
図１０は、電話機模様に形状化してパターンを表わした例であり、図１１はテレビ模様に形状化したパターンの例である。
このように、格子構造内でシンボルの位置のみを決めて多様な形態を有するパターンを自由に形成することができる。
このように本発明のコード化されたパターン及びそのコードの抽出方法は、パターンを構成するシンボルの情報が円形の大きさによって決まり、これらそれぞれのシンボルが互いに一定距離を有する格子構造によって形成されることによって次のような效果を有する。
１）各シンボルが円形の基本図形を有することで映像の歪み程度が少ない。
【００２８】
２）それぞれのシンボルの間にある余白が皆連結された構造を有するので背景との分離が容易である
３）パターンの形態が文字型、電話機形、テレビ型などといった多様な形で形成することができ、審美眼的なパターンのデザインが可能なのでバーコードに拒否感を持つ分野に適用することができる。
４）パターンの構造が低解像図カメラで分析可能な構造を有するので、映像を獲得する手段を低価格化することができる。
５）パターンが雑音に対して抵抗性を持っているので、テレビ、映画などの動映像にパターンを使用時、情報の取得效率を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明によるコード化されたパターンの一例を示す図。
【図２】
本発明によるコードシンボルが一定規則を持つ格子構造内にある状態を示す図。
【図３】
大きさが異なるコードシンボルの例を示す図。
【図４】
基準シンボルを基準にし、コードが記録される手順の一例を示す図。
【図５】
コードシンボルの各大きさによるコード値の例を示す図。
【図６】
本発明のコード化されたパターンからコードを抽出するための装置を表わす図。
【図７】
本発明のコード化されたパターンからコードを抽出するための方法を表わす図。
【図８】
円型の群集検出過程を説明するための図。
【図９】
本発明のコード化されたパターンの様々な例を示す図。
【図１０】
本発明のコード化されたパターンの様々な例を示す図。
【図１１】
本発明のコード化されたパターンの様々な例を示す図。
【図６】
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【図７】
2004517416.tif 000007
【国際公開パンフレット】
2004517416.tif 000008
2004517416.tif 000009
2004517416.tif 000010
2004517416.tif 000011
2004517416.tif 000012
2004517416.tif 000013
2004517416.tif 000014
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2004517416.tif 000029
2004517416.tif 000030
2004517416.tif 000031
【国際調査報告】
2004517416.tif 000032
2004517416.tif 000033