(57)【要約】【課題】  里山や山道等の散策路で眼を引く植物を、その場、または帰宅後であっても簡易に同定でき、しかも認識率の高いシステムを提供する。【解決手段】  対象植物の特徴画像を撮像して入力する画像入力手段と、前記画像入力手段に入力された画像から前記対象植物の特徴量を検出する特徴量抽出手段と、前記対象植物の画像入力を行う地域情報を取得する地域特定手段と、全国の野草の名前や科、前記特徴量に対応する特徴量情報、および植物のサンプル画像を納めた元データベースと、所定の地域毎にみられる複数の野草のデータ群情報と、前記地域情報と前記データ群情報とに基づいて、前記元データベースから植物群を抽出して検索対象群を形成する絞込み手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と、前記検索対象群のデータの特徴量とを対照して検索を行う検索手段と、を有することを特徴とする植物同定システム。【選択図】  図１
2007133816.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同定したい対象植物の画像を入力して当該植物の同定を行う植物同定システムであって、
対象植物の画像を撮像して入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段に入力された画像から前記対象植物の特徴量を検出する特徴量抽出手段と、
前記対象植物の画像入力を行う地域情報を取得する地域特定手段と、
全国の野草の名前や科、前記特徴量に対応する特徴量情報、および植物のサンプル画像を納めた元データベースと、
所定の地域毎にみられる複数の野草のデータ群情報と、
前記地域情報と前記データ群情報とに基づいて、前記元データベースから植物群を抽出して検索対象群を形成する絞込み手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と、前記検索対象群のデータの特徴量とを対照して検索を行う検索手段と、
を有することを特徴とする植物同定システム。
【請求項２】
さらに前記対象植物の画像入力を行う時期情報を取得する時期特定手段を有し、
前記元データベースは、さらに開花時期（結実時期）等の前記画像が得られる時期情報を有し、
前記絞込み手段は、前記地域情報と前記時期情報と前記データ群情報とに基づいて、前記元データベースから前記検索対象群を形成することを特徴とする請求項１に記載の植物同定システム。
【請求項３】
さらに前記対象植物の画像入力を行う時期情報を取得する時期特定手段を有し、
前記データ群情報は、さらに前記所定の地域での開花時期（結実時期）等の前記画像が得られる時期情報を有し、
前記絞込み手段は、前記地域情報と前記時期情報と前記データ群情報とに基づいて、前記元データベースから前記検索対象群を形成することを特徴とする請求項１に記載の植物同定システム。
【請求項４】
さらに前記検索手段で検索された前記同定したい対象に係る植物、又は植物の候補を表示する手段を有し、
前記元データベースは各々の植物について、開花時と結実時との少なくとも２つのサンプル画像を有し、
前記表示手段は２者のいずれか、または双方を選択的に表示可能に構成されていることを特徴とする請求項１から請求項３のうちいずれか１項に記載の植物同定システム。
【請求項５】
さらに前記検索手段で検索された前記同定したい対象に係る植物、又は植物の候補を表示する手段を有し、
前記元データベースは各々の植物について、全形と花（実）のクローズアップとの少なくとも２つのサンプル画像を有し、前記表示手段は、２者のいずれか、または双方を選択的に表示可能に構成されていることを特徴とする請求項１から請求項４のうちいずれか１項に記載の植物同定システム。
【請求項６】
同定したい対象植物の画像を入力して当該植物の同定を行う植物同定システムであって、
対象植物の画像を撮像して入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段に入力された画像から前記対象植物の特徴量を検出する特徴量抽出手段と、
前記対象植物の画像を撮像した地域に自生する植物について、植物毎に名前、科、開花時期（結実時期）等の前記画像が得られる時期情報およびそれらのサンプル画像、前記特徴量に対応する特徴量情報を納めた元データベースと、
前記対象植物の画像の入力時期を特定する時期特定手段と、
前記入力時期に前記画像が得られる植物のデータを前記元データベースから抽出して、検索対象群を形成する絞込み手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と、前記検索対象群のデータの特徴量とを対照して検索を行う検索手段と、
を有することを特徴とする植物同定システム。
【請求項７】
前記元データベースの記憶媒体は前記植物同定システムから挿脱可能に構成されていることを特徴とする請求項１から請求項６のうちいずれか１項に記載の植物同定システム。
【請求項８】
前記特徴量は、前記画像の花または(および)実単体の形状と大きさの情報、または花房の形状と大きさの情報を含むことを特徴とする請求項１から請求項７のうちいずれか１項に記載の植物同定システム。
【請求項９】
前記植物同定システムは更に、前記植物画像の入力時の前記画像入力手段と地面との距離を計測する高さ計測手段を備えることを特徴とする請求項１から請求項８のうちいずれか１項に記載の植物同定システム。
【請求項１０】
前記特徴量抽出手段により抽出される特徴量は、前記花または実の分布状態に関する情報を含むことを特徴とする請求項１から請求項９のうちいずれか１項に記載の植物同定システム。
【請求項１１】
前記花または実の分布状態に関する情報は、前記画像から抽出された花部または実部の重心同士の距離または（および）花部または実部の分布の形であることを特徴とする請求項１０に記載の植物同定システム。
【請求項１２】
同定したい対象生物の画像を入力して当該対象生物の同定を行う生物同定システムであって、
対象生物の画像を撮像して入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段に入力された画像から前記対象生物の特徴量を検出する特徴量抽出手段と、
前記対象生物の画像入力を行う地域情報を取得する地域特定手段と、
全国の生物に関する名前、前記特徴量に対応する特徴量情報、およぴ生物のサンプル画像を納めた元データベースと、
所定の地域毎にみられる複数の生物のデータ群情報と、
前記地域情報と前記データ群情報とに基づいて、前記元データベースから生物群を抽出して検索対照群を形成する絞込み手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と、前記データベースの特徴量とを対照して検索を行う検索手段と、
を有することを特徴とする生物同定システム。
【請求項１３】
同定したい対象生物の画像を入力して当該生物の同定を行う生物同定システムであって、
対象生物の画像を撮像して入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段に入力された画像から前記対象生物の特徴量を検出する特徴量抽出手段と、
前記対象生物の画像を撮像した地域に生息する生物について、生物毎に名前、前記画像が得られる時期情報およびそれらのサンプル画像、前記特徴量に対応する特徴量情報を納めた元データベースと、
前記対象生物の画像の入力時期を特定する時期特定手段と、
前記入力時期に前記画像が得られる生物のデータを前記元データベースから抽出して、検索対象群を形成する絞込み手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と、前記検索対象群のデータの特徴量とを対照して検索を行う検索手段と、
を有することを特徴とする生物同定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、植物同定システム、及び生物同定システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
里山や山道などを散策すると野草、特に花や草の実等が目に付く。目に付いた花や草の実等が何の植物であるかを知りたいと思う機会は多い。しかしながら、それらの興味を引く対象を同定するために図鑑を携帯することは、図鑑の重量や、検索作業に時間をとられる等の制約から難しい場合が多い。また、目に付いた対象の形体を記憶したり、画像をカメラで撮影して、帰宅後に図鑑から検索を行うことは煩わしい作業と感じる人が多く、結局同定しないままになってしまうケースが多い。従って、散策や登山の片手間に気軽に対象の同定作業を行うことは難しかった。また、帰宅後に対象の形体の記憶や画像により同定作業を行おうとしても、同定のために必要な情報が得られていない場合がある。
【０００３】
これらの問題を解決するために、下記の特許文献１および非特許文献１には、同定したい対象の植物から花と葉を採取し、それぞれを黒色布地または画用紙に載せて撮影し、その形状や色等の特徴量を抽出して対象の同定を行う自動認識システムが提案されている。この手法により95％以上の認識率が得られている。また、下記の非特許文献２には、携帯電話を用いて、同定したい対象の画像、ＧＰＳ機能で取得した位置情報、花の簡単な特徴の３つのデータを送信して花の候補を表示し同定作業を行うシステムが提案されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２０３２４２号公報
【非特許文献１】電子情報通信学会論文誌 Ｄ-II Vol.J84-Ｄ-II  No.7  pp.1419-1429  2001年７月  「花と葉による野草の自動認識」豊橋技術科学大学情報工学系  斎藤  剛史、金子  豊久
【非特許文献２】ＦＩＴ2004（第三回情報科学技術フォーラム）、I-042、2004年9月  「携帯電話を用いた花の情報検索システム」和歌山大学  原  幸司、田畑  惣太郎他
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１および非特許文献１に記載されたシステムでは、同定したい対象の葉と花を採取し、所定の背景の元に撮影する手間がかかる。また、稀産種等が採取される等、植物保護の観点からシステムの普及には制限がある。また、非特許文献２に記載された方法は、対象を採取せずに、花の特徴量と、花の咲く時期、ＧＰＳを用いた場所との３つの情報から検索を行っているが、花の認識率は５５％と、高くはない。非特許文献２ではＧＰＳを主に花の分布図作成のために用いており、位置情報による有用性はみられていない。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、里山や山道等の散策路で眼を引く植物を、その場で、または帰宅後であっても簡易に同定でき、しかも認識率の高い植物同定システム、及び生物同定システム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】
前記課題を解決するための第１の手段は、同定したい対象植物の画像を入力して当該植物の同定を行う植物同定システムであって、対象植物の画像を撮像して入力する画像入力手段と、前記画像入力手段に入力された画像から前記対象植物の特徴量を検出する特徴量抽出手段と、前記対象植物の画像入力を行う地域情報を取得する地域特定手段と、全国の野草の名前や科、前記特徴量に対応する特徴量情報、および植物のサンプル画像を納めた元データベースと、所定の地域毎にみられる複数の野草のデータ群情報と、前記地域情報と前記データ群情報とに基づいて、前記元データベースから植物群を抽出して検索対象群を形成する絞込み手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と、前記検索対象群のデータの特徴量とを対照して検索を行う検索手段と、を有することを特徴とする植物同定システムである。
【０００８】
前記課題を解決するための第２の手段は、前記第１の手段であって、さらに前記対象植物の画像入力を行う時期情報を取得する時期特定手段を有し、前記元データベースは、さらに開花時期（結実時期）等の前記画像が得られる時期情報を有し、前記絞込み手段は、前記地域情報と前記時期情報と前記データ群情報とに基づいて、前記元データベースから前記検索対象群を形成することを特徴とするものである。
【０００９】
前記課題を解決するための第３の手段は、前記第１の手段であって、さらに前記対象植物の画像入力を行う時期情報を取得する時期特定手段を有し、前記データ群情報は、さらに前記所定の地域での開花時期（結実時期）等の前記画像が得られる時期情報を有し、前記絞込み手段は、前記地域情報と前記時期情報と前記データ群情報とに基づいて、前記元データベースから前記検索対象群を形成することを特徴とするものである。
【００１０】
前記課題を解決するための第４の手段は、前記第１の手段から第３の手段のいずれかであって、さらに前記検索手段で検索された前記同定したい対象に係る植物、又は植物の候補を表示する手段を有し、前記元データベースは各々の植物について、開花時と結実時との少なくとも２つのサンプル画像を有し、前記表示手段は２者のいずれか、または双方を選択的に表示可能に構成されていることを特徴とするものである。
【００１１】
前記課題を解決するための第５の手段は、前記第１の手段から第４の手段のいずれかであって、さらに前記検索手段で検索された前記同定したい対象に係る植物、又は植物の候補を表示する手段を有し、前記元データベースは各々の植物について、全形と花（実）のクローズアップとの少なくとも２つのサンプル画像を有し、前記表示手段は、２者のいずれか、または双方を選択的に表示可能に構成されていることを特徴とするものである。
【００１２】
前記課題を解決するための第６の手段は、同定したい対象植物の画像を入力して当該植物の同定を行う植物同定システムであって、対象植物の画像を撮像して入力する画像入力手段と、前記画像入力手段に入力された画像から前記対象植物の特徴量を検出する特徴量抽出手段と、前記対象植物の画像を撮像した地域に自生する植物について、植物毎に名前、科、開花時期（結実時期）等の前記画像が得られる時期情報およびそれらのサンプル画像、前記特徴量に対応する特徴量情報を納めた元データベースと、前記対象植物の画像の入力時期を特定する時期特定手段と、前記入力時期に前記画像が得られる植物のデータを前記元データベースから抽出して、検索対象群を形成する絞込み手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と、前記検索対象群のデータの特徴量とを対照して検索を行う検索手段と、を有することを特徴とするものである。
【００１３】
前記課題を解決するための第７の手段は、前記第１の手段から第６の手段のいずれかであって、前記元データベースの媒体は前記植物同定システムから挿脱可能に構成されていることを特徴とするものである。
【００１４】
前記課題を解決するための第８の手段は、前記第１の手段から第７の手段のいずれかであって、前記特徴量は、前記画像の花または(および)実単体の形状と大きさの情報、または花房の形状と大きさの情報を含むことを特徴とするものである。
【００１５】
前記課題を解決するための第９の手段は、前記第１の手段から第８の手段のいずれかであって、前記植物同定システムは更に、前記植物画像の入力時の前記画像入力手段と地面との距離を計測する高さ計測手段を備えることを特徴とするものである。
【００１６】
前記課題を解決するための第１０の手段は、前記第１の手段から第９の手段のいずれかであって、前記特徴量抽出手段により抽出される特徴量は、前記花または実の分布状態に関する情報を含むことを特徴とするものである。
【００１７】
前記課題を解決するための第１１の手段は、前記第１０の手段であって、前記花または実の分布状態に関する情報は、前記画像から抽出された花部または実部の重心同士の距離または（および）花部または実部の分布の形であることを特徴とするものである。
【００１８】
前記課題を解決するための第１２の手段は、同定したい対象生物の画像を入力して当該対象生物の同定を行う生物同定システムであって、対象生物の画像を撮像して入力する画像入力手段と、前記画像入力手段に入力された画像から前記対象生物の特徴量を検出する特徴量抽出手段と、前記対象生物の画像入力を行う地域情報を取得する地域特定手段と、全国の生物に関する名前、前記特徴量に対応する特徴量情報、およぴ生物のサンプル画像を納めた元データベースと、所定の地域毎にみられる複数の生物のデータ群情報と、
前記地域情報と前記データ群情報とに基づいて、前記元データベースから生物群を抽出して検索対照群を形成する絞込み手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と、前記データベースの特徴量とを対照して検索を行う検索手段と、を有することを特徴とする生物同定システムである。
【００１９】
前記課題を解決するための第１３の手段は、同定したい対象生物の画像を入力して当該生物の同定を行う生物同定システムであって、対象生物の画像を撮像して入力する画像入力手段と、前記画像入力手段に入力された画像から前記対象生物の特徴量を検出する特徴量抽出手段と、前記対象生物の画像を撮像した地域に生息する生物について、生物毎に名前、前記画像が得られる時期情報およびそれらのサンプル画像、前記特徴量に対応する特徴量情報を納めた元データベースと、前記対象生物の画像の入力時期を特定する時期特定手段と、前記入力時期に前記画像が得られる生物のデータを前記元データベースから抽出して、検索対象群を形成する絞込み手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と、前記検索対象群のデータの特徴量とを対照して検索を行う検索手段と、を有することを特徴とする生物同定システム。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、里山や山道等の散策路で眼を引く植物を、その場で、または帰宅後であっても簡易に同定でき、しかも認識率の高い植物同定システムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。図１は本発明の第１の実施の形態である植物同定システムの概要を示す図である。撮像装置は光学系と撮像素子、画像処理回路からなり、花に向かってシャッターを押すと同定したい対象植物の花、実等の特徴的画像が撮像される（画像入力手段）。同定作業を行う場合には、画像認識用ボタン（図示せず）を押す。画像認識ボタンを押して画像認識操作が開始されると、まず、対象植物の画像は画像抽出部で特徴量が抽出される（特徴量抽出手段）。この特徴量は、例えば、花の色情報、花の輪郭から抽出される花弁の枚数、形状、大きさ等である。特徴量の抽出には、前記特許文献及び非特許文献に記載されるような、公知の方法を用いることができる。
【００２２】
並行してＧＰＳモジュールが画像を撮像した場所情報を取得する（地域特定手段）。さらに、ＧＰＳから取得した場所情報は、地域植生情報抽出部（地域別植生情報によるデータ抽出部、絞り込み手段）に送られ、その中に格納されている地域別の植物群情報のデータ（データ群情報）に基づいて、特定された場所に分布する植物の情報が選択される。
【００２３】
すなわち、地域植生情報抽出部には、複数の地域データと各地域に生える野草群データが格納されており、選択された地域の野草群データに基づいて、各植物の特徴量情報、および植物のサンプル画像を納めた元データベースからその地域に生える野草のみを選択して絞込みデータ（検索対照群）を形成する。元データベースは例えば、日本全国の野草のデータベースである。
【００２４】
日本には代表的な野草として約２０００種の植物が自生している。これらを纏めてデータベース化して対照植物の特徴量とデータベース植物の特徴量のみから植物を割り出すことは非常に困難である。例えば、フウロソウ科の植物を例にとると、ハクサンフウロ、イヨフウロ、アサマフウロ、タチフウロ、グンナイフウロ、ヒメフウロ、イチゲフウロ、ミツバフウロ、コフウロの１０種、亜種を含めると１７種ある（参考文献：山渓ハンディ図鑑２“山に咲く花”）。
【００２５】
これらのデータベースの花の色、形等の特徴量と、対象植物の画像の花の色、形等の特徴量とを比較して植物の同定を行うことは困難である。しかし、各々の花は、特定の地方や山域に分布しており、所定の山域に限定すれば多くとも数種に特定することができる。本実施の形態ではこれに着目して、地域毎の植生情報からその地域に生える植物群情報をデータベースに取り入れ、この情報に基づいて全国の野草データベースから所定の地域に生える植物を選択した絞込みデータベースを作成する。
【００２６】
図２ａに本実施の形態の地域別植生データ（植物群情報）と、元データベースの概要を示す。地域別植生データには、各地域ａ、ｂ、ｃ、…に生育する植物群が植生情報として地域別に格納されている。元データベースには、全国に生育する植物の特徴量である色情報、形状情報、開花や結実の時期情報の他、解説やサンプル画像が植物ごとに格納されている。
【００２７】
図２ｂに植物群情報と元データベースからの絞込みデータベース作成の様子を示す。図２ｂは、ＧＰＳモジュールにより決定された地域が地域ｃである場合の絞り込みデータベースの作成手順を示している。地域ｃに生育する植物群は植物群ｃであり、植物１、３、５、７、…である。よって、データ抽出部（絞り込み手段）は、元データベースから、植物１、３、５、７、…の情報のみを取り出し、絞り込みデータベースを作成する。
【００２８】
図１に示す検索エンジン（検索手段）は、このようにして作成された絞込みデータベースの植物群と、対象植物との特徴量同士を対照させ、比較することによって、対象植物の同定作業を行う。絞り込みデータベースの各植物の特徴量である花の色、花弁枚数、形、大きさ等の情報と、対象植物の画像から抽出された特徴量である花の色、花弁枚数、形、大きさ、向き等の情報とが対照され、対象植物と特徴量が同じ組合せを有する植物が絞り込みデータベースから選択される。
【００２９】
そして、選択された植物のサンプル画像が、液晶モニタからなる画像表示部（表示手段）に表示される。画像表示部には、撮像された対象植物の画像も同時に表示される。選択された植物の候補が複数ある場合には、画面を分割して一度に表示するか、あるいは次候補として送りボタンを押すごとに順次表示させる。
【００３０】
使用者はサンプル画像と対象植物、あるいはサンプル画像と対象植物の画像とを比較しながら、対象植物と同じサンプル画像を選択する。ここで、画像のみで同定が困難な植物は、サンプル画像とともに、同定のポイントとなる特徴を記載した文章を表示する。同定のポイントとなる特徴は例えば、茎の毛の有無や、葉の裏の色等である。使用者は、対象植物が目の前にある場合には、対象植物を観察して同定作業を行うことができる。選択されたサンプル画像と、画像に付随する植物の情報は、撮影した画像に付随する情報としてデジタルカメラに記録される。従って、撮影者は、帰宅後であっても、被写体の植物の情報に基づいて写真の整理を行うことができる。
【００３１】
もちろん、地域情報により絞込みデータを得る作業は、地域を移動しない限りにおいて、同定作業を行った最初の一枚のときのみでよい。次の同定作業からは、画像撮像、特徴量抽出、絞込みデータとの比較、サンプル画像表示の順に行われる。
【００３２】
図３に、第１の実施の形態の変形例を示す。図1では、デジタルカメラに植物のデータベース（地域別植物群情報、元データベース）と絞り込み手段を内蔵したが、図３に示すように外部にデータベースを構成し、通信システムを用いて地域による絞込み作業を行って、絞込みデータベースを作成し、それを通信システムにより受信して検索に使用してもよい。また、データベース媒体を挿脱可能に構成してもよい。
【００３３】
また、本実施の形態では、地域情報を収得して、その地域に生える野草群データを選択し、元データベースから各々の野草データを選択して取り込む構成としたが、ここ数年で注目されるようになった里山のように、人の手の入り方や気候等の環境が略類似している場合には、地域ごとに共通して生えている野草が多い。発明者は、実際に関東近郊の複数の里山に出向き、地域毎に植物の画像を収集した。この結果、どの地域においても、所定の季節において、約３０種〜５０種の花が確認され、これらの花の同定作業を行った結果、全ての地域に共通する植物があることがわかった。
【００３４】
この結果から、本実施形態例の変形例として、あらかじめ、植物のうちで地域によらずに共通して見られる植物群を特定して地域共通データベースを形成し、地域情報に基づいてその地域特有に生えている植物のデータベースと足し合わせる構成としてもよいことがわかった。このような構成とすることによって、絞り込みデータベースの作成を効率化できる。例えば、本州の里山に共通してどの地域にも分布する植物群データをあらかじめ作成しておき、これを所定の地域、例えば高尾山で特有に見られる植物群データと合成して、高尾山の植物群データとする。
【００３５】
そのためには、図１に示す地域別植物群情報を２つに区分して、地域共通植物群情報と、個別地域植物群情報とし、個別の地域が選定された場合には、その地域に対応する個別地域植物群情報と、地域共通植物群情報を足し合わせたものを、その個別地域の植物群情報として用いるようにすればよい。
【００３６】
以下、本発明の第２の実施の形態である植物同定システムについて説明する。本実施の形態は、第１の実施の形態の絞込みデータベース作成時に、時期情報を反映させたものである。開花時期（実の同定の場合には結実時期）は種類により時期と期間が異なる。したがって時期情報を入力することによって更に絞り込みをかけることができ、認識率を上げることができる。本実施の形態の構成を図４に示す。図４において、図１と同じ構成については、その説明を省略する。
【００３７】
画像認識用ボタンを押すと、ＧＰＳモジュールから地域情報が取り込まれると共に、時計から、その時期（月日）が取り込まれる。地域植生情報によるデータ抽出部は、この時期の情報を元にして、さらなる絞り込みを行うが、その手順を図５、図６に示す。
【００３８】
図５は、比較の対象となる時期情報として、元データベースに格納されているものを使用する場合の手順を示す。第１の実施の形態で説明したように、特定された地域がｃである場合、データ抽出部は、地域別植生データに基づき、元データベースから、植物１、３、５、７、…を抽出するが、抽出されたデータの中には時期情報が入っている。特定された時期が６月であるとすると、この時期情報に基づき、６月が開花時期と結実時期に含まれる植物１、３、５のみが、データ抽出部により絞り込まれて絞り込みデータベースに取り込まれ、特徴量比較の対象となる。
【００３９】
全国に広く分布する野草は、その地方の気候や土壌の影響により開花時期や結実時期が異なる。全国版の一般的な図鑑に掲載された時期情報と地域毎の時期情報にはずれが生じている（実際、地域毎の時期情報は全国の時期情報よりも期間が短いものが多い）。従って、認識率を向上させるためには、地域毎の時期情報を用いることが望ましい。図６は、地域毎の時期情報を用いた場合の絞込みデータベース作成の概要を示すものである。この実施の形態においては、図４、図６に示すように、地域別植物群情報の中に、その地域における開花や結実の時期を示す情報が含まれている。図５に示した例とは異なり、データ抽出部は、比較の対象となる時期情報として元データベースに入っているものを使用せず、地域別直物群情報の中に入っているものを使用する。その他の、抽出の方法は、図５の説明において行った方法と同じであるが、図６に示す例においては、これに加え、開花と結実の情報を分けて、絞り込みデータベースに与え、別々に検索の対象とできるようにしている。すなわち、図に示すように、植物１については結実、植物３においては開花と結実、植物５については開花の時期にあたるので、植物１については実、植物３については花と実、植物５については花が検索の対象となる。
【００４０】
図７に、第２の実施の形態の変形例を示す。図４では、デジタルカメラに植物のデータベース（地域別植物群情報、元データベース）と絞り込み手段を内蔵したが、図７に示すように外部にデータベースを構成し、通信システムを用いて地域による絞込み作業を行って、絞込みデータベースを作成し、それを通信システムにより受信して検索に使用してもよい。また、データベース媒体を挿脱可能に構成してもよい。
【００４１】
図８は、本発明の第３の実施の形態である植物同定システムの概要を示す図である。本システムは、第２の実施の形態とは、元データベースとして地域限定の植生に基づいたデータベースを用いているところが異なるのみで、その他の処理内容は、時期情報として元データベースにあるものを使用した第２の実施の形態と同じである。このシステムは、あらかじめ、所定の山域に出かけてその場所で植物の同定を行いながら散策を行うことが明確な場合に有用なシステムである。データベース媒体は各地域の山里や山域ごとに用意され、使用者は例えば、目的の山域の元データベースをデジタルカメラに装着する。地域別元データベースは、全国版元データベースよりも小さいデータベースであるので、挿脱可能なデータベースとすることができる。
【００４２】
画像認識ボタンが押されると、カメラに内蔵された時計により、撮像時期が取得され、データ抽出部は元データベースから撮像時期に応じたデータを選択して、絞込みデータベースを作成する。後の処理は第１の実施の形態の処理と同様である。
【００４３】
この場合も、図３に示した変形例と同様に通信システムを用いて地域別元データベースの時期による絞込み作業を行う形にしてもよい。
【００４４】
以下、本発明の第４の実施の形態である植物同定システムについて説明する。本実施の形態においては、システムの全体構成とその作用は、第１の実施の形態から第３の実施の形態のいずれかと同じであるが、認識率を向上させるために特徴量として花（または実）の大きさ情報を盛り込んでいる。
【００４５】
図９に、花（または実）の大きさを特定する方法を示す。花の直径φの計測は、倍率βまたは、レンズの焦点距離ｆおよびレンズから被写体までの距離ｄにより、以下の式で表される。
【００４６】
φ ＝ φ'／β
＝ ｆφ'／（ｄ−ｆ）        ・・・(１)  
ここで、ｄはカメラから被写体までの距離として、カメラに搭載された自動焦点機構（ＡＦ）により、焦点の合った状態でのレンズの繰り出し量から求めることができる。また、焦点距離ｆは、単焦点レンズの場合は固定値で、ズームレンズでも、通常デジタルカメラのレンズデータとして撮影されたデジタル画像の中に保存されている。従って、両者の値（ｄとｆ）から、被写体の大きさφが算出される。
【００４７】
花の大きさは、抽出された花の外形からその直径がｍｍ単位で計測され、元データベース内の花の大きさ情報と対照され、他の特徴量とともに検索作業が行われる。
【００４８】
また、セリ科やトウダイグサ科に代表されるように、花や実が房状につくものについては、大きさの情報として、花単体および花房の大きさをデータベースの特徴量にあらかじめ入力しておくことによって、マクロレンズによる花単体の画像およびそれ以外のレンズによる花房全体の画像の両方に用いることができる。
【００４９】
花の色、花弁枚数、向きのみを特徴量として用いたときに植物の識別率は65.5％であったが、この特徴量を導入することによって、植物の識別率は90.9％に向上した。また認識率は導入前の21.8％から52.7％にまで向上した。ここで、識別率とは、所定の地域と時期に開花する植物群の中で、同じ植物と認識されたの候補を３候補までに絞ることができた植物の割合である。また、認識率とは一義的に１つの植物に絞ることができた植物の割合である。このように、花、およぴ花房の大きさ情報を植物の認識システムに導入することにより、植物の認識の精度を非常に向上させることができる。
【００５０】
この、花の大きさ情報を特徴量として植物の認識システムに導入する技術は、本発明の地域限定および時期限定を限定したデータベースに限らず、通常の植物の認識システムにおいても非常に有効である。
【００５１】
以下、本発明の第５の実施の形態である植物同定システムについて説明する。本実施の形態においては、システムの全体構成とその作用は、第１の実施の形態から第３の実施の形態のいずれかと同じであるが、認識率を向上させるために特徴量として植物の高さ情報を盛り込んでいる。
【００５２】
図１０に高さ測定を行うためのデジタルカメラの構成図を示す。カメラ筐体の下側端部には、ＬＥＤ等の赤外光光源と受光部が配置されている。対象植物に向けてシャッターを切ると同時にＬＥＤ光源が発光して地面に発散光が照射される。地面で反射された光のうち地面から垂直に反射された光は受光部に入射して、光の発光から戻り光受光までの時間により、カメラから地面までの距離の計測が行われる。また、カメラには横構図撮影用のカメラ垂直方向の傾き測定用、及び縦構図撮影用のカメラ水平方向の傾き測定用の２つのジャイロが搭載されており、それぞれの構図におけるカメラの傾きθの測定が行われる。
【００５３】
図１１に高さの計測の原理図を示す。植物の高さｈは、カメラと地面との距離Ｈ、カメラの傾きθ、レンズの焦点距離Ｄから、以下の式で求められる。
【００５４】
ｈ ＝ Ｈ − Ｄ・sinθ      ・・・（２）
また、植物の高さが１ｍ前後で分布しているような場合には、カメラのジャイロ機能のみで高さの計測が可能である。この場合撮影者は常に直立し、（２）式のＨの値として地面から撮影者の目の高さを入力する。
【００５５】
植物の高さ情報は、画像による植物の同定の重要なファクターである。花の色、花弁枚数、向きのみを特徴量として用いたときに植物の識別率は65.5％であったが、この特徴量を導入することによって、植物の識別率は74.5％に向上した。一方、認識率は導入前の21.8％と同じであった。識別率および認識率の定義は前述のものと同様である。このように、草丈情報についても植物の認識システムに導入することにより、植物の認識の精度を向上させることができる。
【００５６】
この、草丈情報を特徴量として植物の認識システムに導入する技術は、本発明の地域限定および時期限定を限定したデータベースに限らず、通常の植物の認識システムにおいても非常に有効である。特に、草本と木本との区別や、草丈に多様性のある里山や低山において有効であるという知見が得られた。
【００５７】
以下、本発明の第６の実施の形態である植物同定システムについて説明する。本実施の形態においては、システムの全体構成とその作用は、第１の実施の形態から第３の実施の形態のいずれかと同じであり、かつ第４の実施の形態で説明したような、花（または実）の大きさを特定する機能を有している。本実施の形態では、図１２に示すように、撮像された花（又は実）の画像上にエリアを手動で調整できる領域マーカを設け、画像上で選択されたエリアの所定長さを自動計測するような構成としている。
【００５８】
撮影者は、画像上に表示された領域マーカで、表示された植物の画像のうちの一輪の花、または、花房等を選択する。花（花房）を領域マーカの領域内に納め、画像認識ボタンを押すと不図示の演算部では（１）式により計算されたエリアの高さ及び幅が算出される。算出された値は、画像の花（花穂）の大きさ情報として登録され、花の特徴量としてデータベースから同定候補を抽出するために用いられる。また、算出された大きさ情報は、画面にも表示される。図１２では、幅と高さを計測する構成としているが、もちろん、どちらか一方でもよい。また、幅と高さの計測を行うことによって、花の分布情報も得られる。例えば、花穂が線状に形成されているのか、面で形成されているのかがわかる。花穂の形状に関する情報は、後述の花の分布情報と併せ、同定の決め手として非常に有効な情報である。また、本構成を利用し、植物全形の画像を取得して、高さ方向の領域マーカで計測された値から草丈測定も行うことができる。
【００５９】
以下、本発明の第７の実施の形態である植物同定システムについて説明する。本実施の形態においては、システムの全体構成とその作用は、第１の実施の形態から第３の実施の形態のいずれかと同じである。本実施の形態では、先述のセリ科の植物やトウダイグサ科の植物のように花房を形成するものや、茎に輪生するシソ科のように画像に複数の花や実が存在する場合に、それらの分布の様子を特徴量に盛り込んでいる。
【００６０】
分布の様子を示す特徴量として、花や実の分布の粗密を表す特徴量（例えば、花の重心同士の距離）、花房（花穂）の形状、花の分布の形、が挙げられる。これらは画像処理により花を検出して、花の重心位置を求め、花の重心位置にマークをした画像を表示させる。この画像に基づいて、マーク同士の距離（ｍｍ）、マークの分布の仕方（線状、均等、輪帯状等）の特徴量を求める。もちろんデータベース内のサンプル画像についても分布情報を付与しておくか、サンプル画像に同様の作業を行うことで分布の状態に関する情報をあらかじめ用意しておく。
【００６１】
本実施の形態は、花（や実）が房状あるいは輪帯状になっている場合や、重なりがある場合に有効である。図１３に分布情報が有効に同定に作用した花の例を挙げる。メナモミとガンクビソウとは頭花の形状が非常に類似しているため画像認識から１つの頭花のみで分類することは困難である。しかしながら、メナモミの頭花は房状に分布しているのに対して、ガンクビソウの頭花は１つの枝先に１つの頭花をつける。
【００６２】
また、カノツメソウとヤマゼリとは、花の色及び大きさが同じである。しかし花の分布は、カノツメソウは数個の輪帯状の花房を形成するのに対して、ヤマゼリは密な塊状の花房を形成する。これらの花のように、花の重心を検出して、分布状態を認識することによって、花同士の差異を見出すことができ、花の分布情報を特徴量に取り入れることで花の認識率は向上する。
【００６３】
なお、本発明は、同定の対象が植物に限定される者ではなく、例えば、昆虫、鳥類、ほ乳類等の生物を対象としても適用が可能である。
【実施例】
【００６４】
実際に所定の時期に、所定の山域で採取した５５種の植物のデータに基づいて、認識に用いる特徴量の違いと認識率について調査した結果を表１に示す。特徴量“Ａ”は、花の花弁枚数、色、花の咲く向きの３つの特徴量の組合せである。花弁枚数は画像認識ソフトで認識可能なものについては枚数を記載し、それ以外のものは不明としている。花の向きは、花芯が見える方向で撮影を行った場合に、撮像装置に掲載されたジャイロ等の傾き検出手段から検出可能な花の向きである。
【００６５】
特徴量“Ａ＋草丈”は、前述の特徴量Ａに草丈情報を加えたもの、“Ａ＋花の大きさ”は、花の大きさ情報を加えたものである。花の大きさとしては、28ｍｍマクロで１輪の花を撮像可能な大きさを有し、かつ花を単独で撮影可能な植物については、一輪の花の径、また、複数の花が纏まって咲く植物については花穂の径、花穂が直線状に伸びる植物については花穂の長さを特徴量としている。
【００６６】
特徴量“花の分布”は、一輪の花が検出でき、かつ花の外形が円形のものについては、花弁の枚数を特徴量としている。また、花弁の枚数が多数あるものについては、多数と特徴付けている。更に、花がツリガネ状に認識される植物は朝顔形という特徴量で纏めている。花の形状が例えばマメ科の植物のように旗弁と翼弁に分かれるもの、また、シソ科の植物のように上唇と下唇に分かれる形状のものは上唇と下唇型に特徴付けられる。花が花穂として認識できるものについては、花穂の広がり方向から球状、線状、面上の３つの特徴に分けている。
【００６７】
実際に撮像した画像との対比により検索を行った結果、表１に示すように、Ａだけの特徴量で検索を行った場合には、候補数が１のものが１２、２のものが１８、３のものが６、４のものが８、５のものが５、６のものが６であったが、たとえばＡに加えて花の大きさ、分布、草丈の特徴量を加えた場合には、候補数が１のものが３５、２のものが１８、３のものが２、４以上のものが０と、絞り込み結果が良好になっており、花の認識率は大きく向上した。特に花の大きさ情報、及び分布情報は花の同定に非常に有力な手がかりとなる。
（表１）
【００６８】
【表１】
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【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明の第１の実施の形態である植物同定システムの構成を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態である植物同定システムのデータベースの構成、およびデータベース抽出を説明する図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態である植物同定システムの植物同定システムの変形例の構成を示す図である。
【図４】本発明の第２の実施の形態である植物同定システムの構成を示す図である。
【図５】本発明の第２の実施の形態である植物同定システムのデータベースの構成、およびデータベース抽出を説明する図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態である植物同定システムのデータベースの構成、およびデータベース抽出を説明する図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態である植物同定システムの変形例の構成を示す図である。
【図８】本発明の第３の実施の形態である植物同定システムの構成を示す図である。
【図９】花の大きさ情報取得の原理を説明する図である。
【図１０】草丈情報取得装置の構成を示す図である。
【図１１】草丈情報取得の原理を説明する図である。
【図１２】植物同定システムに係る装置の構成を示す図である。
【図１３】植物の花の分布を示した図である。
【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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