(57)【要約】【課題】低コントラスト画像の特徴点を抽出する。【解決手段】本発明に係る特徴点抽出方法は、画像を受信する受信ステップ（１０１）と、上記画像の複数の画素について、特徴点を示す特徴計測を算出する特徴計測算出ステップ（１０２〜１０７）と、上記複数の画素の１つに関する統計的計測を算出する統計的計測算出ステップと、上記統計的計測に基づいて、閾値を決定する閾値決定ステップと、上記閾値と上記特徴計測とに基づいて、上記複数の画素の１つが上記特徴点であるか否かを決定する特徴点決定ステップ（１０８）とを含んでいる。【選択図】図３
2012043403.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特徴点を抽出するための特徴点抽出方法であって、
（ａ）画像を受信する受信ステップと、
（ｂ）上記画像の複数の画素について、特徴点を示す特徴計測を算出する特徴計測算出ステップと、
（ｃ）上記複数の画素の１つに関する統計的計測を算出する統計的計測算出ステップと、
（ｄ）上記統計的計測に基づいて、閾値を決定する閾値決定ステップと、
（ｅ）上記閾値と上記特徴計測とに基づいて、上記複数の画素の１つが上記特徴点であるか否かを決定する特徴点決定ステップとを含んでいることを特徴とする特徴点抽出方法。
【請求項２】
上記統計的計測は、標準偏差であることを特徴とする請求項１に記載の特徴点抽出方法。
【請求項３】
上記統計的計測は、分散であることを特徴とする請求項１に記載の特徴点抽出方法。
【請求項４】
上記統計的計測が十分小さいとき、上記閾値は、固定値に設定されることを特徴とする請求項１に記載の特徴点抽出方法。
【請求項５】
上記統計的計測が十分大きいとき、上記閾値は、固定値に設定されることを特徴とする請求項１に記載の特徴点抽出方法。
【請求項６】
上記統計的計測が十分大きいとき、上記閾値は、第２の固定値に設定されることを特徴とする請求項４に記載の特徴点抽出方法。
【請求項７】
上記閾値は、上記固定値と第２の固定値との間で可変であることを特徴とする請求項６に記載の特徴点抽出方法。
【請求項８】
上記特徴点決定ステップは、上記複数の画素の１つが上記特徴点であるか否かを、上記複数の画素の上記１つが上記画像の領域内の最大値か否かにさらに基づくことによって決定することを特徴とする請求項１に記載の特徴点抽出方法。
【請求項９】
特徴点を抽出するための特徴点抽出装置であって、
（ａ）画像を受信する受信手段と、
（ｂ）上記画像の複数の画素にについて、特徴点を示す特徴計測を算出する特徴計測算出手段と、
（ｃ）上記複数の画素の１つに関する統計的計測を算出する統計的計測算出手段と、
（ｄ）上記統計的計測に基づいて、閾値を決定する閾値決定手段と、
（ｅ）上記閾値と上記特徴計測とに基づいて、上記複数の画素の１つが上記特徴点であるか否かを決定する特徴点決定手段とを備えていることを特徴とする特徴点抽出装置。
【請求項１０】
上記統計的計測は、標準偏差であることを特徴とする請求項９に記載の特徴点抽出装置。
【請求項１１】
上記統計的計測は、分散であることを特徴とする請求項９に記載の特徴点抽出装置。
【請求項１２】
上記統計的計測が十分小さいとき、上記閾値は、固定値に設定されることを特徴とする請求項９に記載の特徴点抽出装置。
【請求項１３】
上記統計的計測が十分大きいとき、上記閾値は、固定値に設定されることを特徴とする請求項９に記載の特徴点抽出装置。
【請求項１４】
上記統計的計測が十分大きいとき、上記閾値は、第２の固定値に設定されることを特徴とする請求項１２に記載の特徴点抽出装置。
【請求項１５】
上記閾値は、上記固定値と第２の固定値との間で可変であることを特徴とする請求項１４に記載の特徴点抽出装置。
【請求項１６】
上記特徴点決定手段は、上記複数の画素の１つが上記特徴点であるか否かを、上記複数の画素の上記１つが上記画像の領域内の最大値か否かにさらに基づくことによって決定することを特徴とする請求項９に記載の特徴点抽出装置。
【請求項１７】
請求項９から１６の何れか１項に記載の特徴点抽出装置を動作させるための制御プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１８】
請求項１７に記載のプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照：なし。
【０００２】
本発明は、低コントラスト画像に適した特徴検出のため特徴点抽出方法、特徴点抽出装置、プログラム及び記録媒体に関する。また、本発明は、低コントラスト画像に適した特徴検出のためのシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
画像の検索、オブジェクトの識別、オブジェクトの検出、及び、オブジェクトの特徴化に利用される、多くの異なる画像マッチング技術が存在している。このような画像マッチング技術の一つは、特徴に基づく識別を利用している。特に、この特徴に基づく識別は、オブジェクトを示すものとしての１または複数の画像のコーナーを抽出する。また、この特徴に基づく識別は、対応する特徴点の各セットを記述するベクトルのセットを含んでいる。この対応するベクトルは、異なる画像におけるオブジェクトの類似性を比較するために使用される。
【０００４】
一般に、ある画像中にキャプチャされたオブジェクトが、他の画像中にキャプチャされたオブジェクトと同じであったとしても、各オブジェクトにおけるサイズ、回転角、輝度、及び色度は、互いに異なることがほとんどである。いくつかの特徴点検出技術は、ハリスのコーナー検出（Harris Corner Detector）、ＳＩＦＴ、及び、ヘシアン行列式（Determinant of Hessian）に基づいている。
【０００５】
ハリスのコーナー検出に基づく技術では、画像の一次導関数を用いて特徴点を抽出する。ＳＩＦＴに基づく技術では、二次導関数に類似のガウシアン差分（Difference of Gaussian；DoG）を用い、低コントラストな部分を取り除くことを伴って特徴点を抽出する。ヘシアン行列式に基づく技術では、画像の二次導関数であるヘシアン行列（Hessian matrix）を用いる。一般に、これらの“導関数に基づいた”技術は、コントラストが十分高いときには、特徴点を検出することが可能である。
【０００６】
特許文献１には、パターンを検出した画像の差画像の２値化画像を、検査対象の品種ごとに２値化の最適閾値を算出して設定することによって画像の検査を行う方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平３−３３６０５（平成３年２月１３日公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
図１に示す他の特徴点検出器は、ヒストグラムに基づいたイコライゼーションを更に含んでいる。このヒストグラムに基づいた技術では、画像の元のコントラストが小さいとき、当該画像の大局的なコントラストを増大させる。そして、上記画像全体のコード値（画素値）のヒストグラムを計算する。このとき、ヒストグラムの最大値とヒストグラムの最小値との差異が十分小さいならば、上記技術は、ヒストグラムの最大値をコード値の最大値に変化させ、かつ、ヒストグラムの最小値をコード値の最小値に変化させることによりヒストグラムを調整する。このヒストグラムに基づいたイコライゼーションにより調整された画像は、上記導関数に基づいた特徴点検出技術の一つを用いて更に処理される。しかしながら、上記ヒストグラムに基づいたイコライゼーション技術は、画像のノイズを増大する傾向にあるため、非常に多くのノイズ部を特徴点として誤検出を生じるという問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明における特徴点抽出方法は、特徴点を抽出するための特徴点抽出方法であって、（ａ）画像を受信する受信ステップと、（ｂ）上記画像の複数の画素について、特徴点を示す特徴計測を算出する特徴計測算出ステップと、（ｃ）上記複数の画素の１つに関する統計的計測を算出する統計的計測算出ステップと、（ｄ）上記統計的計測に基づいて、閾値を決定する閾値決定ステップと、（ｅ）上記閾値と上記特徴計測とに基づいて、上記複数の画素の１つが上記特徴点であるか否かを決定する特徴点決定ステップとを含んでいることを特徴としている。
【００１０】
上記特徴点抽出方法によれば、受信した画像における複数の画素について、特徴点を示す特徴計測が計算される。また、複数の画素の１つに関し、統計的計測が計算され、該統計的計測に基づいて閾値が決定される。この計算された特徴計測と、決定された閾値とから、該画素が特徴点であるか否が決定される。
【００１１】
これにより、画素ごとに閾値が決定されるため、特徴点の誤検出を防ぐことができるだけでなく、低コントラストの領域においても特徴点を抽出できるため、抽出される特徴点の数が増加する。したがって、特徴点の数が不足することによるマッチング不可やマッチング精度の低下が抑制され、より正確な画像マッチングを行うことができる。
【００１２】
なお、上記特徴計測としては、例えば、ハリス計測（Harris measure）を用いることができるが、これに限定されるものではない。また、上記統計的計測としては、例えば、画素値の標準偏差、画素値の分散等、または、その他の統計的尺度を用いることができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係る特徴点抽出方法によれば、特徴点の誤検出を防ぐことにより、より正確な画像マッチングを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】ヒストグラムイコライゼーションを示す図である。
【図２】標準偏差に基づいた閾値を示す図である。
【図３】特徴点検出器の動作を示すフローチャートである。
【図４】画素Ｘｃの８つの隣接画素を示す図である。
【図５Ａ】モデル画像を示す図である。
【図５Ｂ】入力画像を示す図である。
【図６Ａ】図３の特徴点検出処理により得られるモデル画像を示す図である。
【図６Ｂ】図３の特徴点検出処理により得られる入力画像を示す図である。
【図７】特徴点検出処理の変形例の動作を示すフローチャートである。
【図８】対象領域（ＲＯＩ）の範囲を示す図である。
【図９Ａ】図７の特徴点検出処理により得られるモデル画像を示す図である。
【図９Ｂ】図７の特徴点検出処理により得られる入力画像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本実施形態に係る特徴点抽出処理は、高コントラストな状況及び低コントラストな状況の双方において、画像のノイズを大幅に増大させることなく、特徴点を抽出することに適している。また、本実施形態に係る特徴点抽出処理では、特徴の周辺領域においてコントラストが低い画像の特徴を抽出するために、画像についての領域別処理（領域別画像処理）が行われる。この領域別画像処理では、コントラストの判定が局所的に行われるので、特徴点を適切に抽出する能力が向上する。加えて、特徴点を抽出するために必要となるコントラスト量の計測が、当該コントラスト自体に依存して定められる。
【００１６】
図２に示すように、本実施形態に係る特徴点判定（特徴点識別、特徴点抽出）の好ましい技術は、一般にコントラストに関連する標準偏差、分散、またはその他の適切な統計的計測（統計的尺度）の使用を含んでいる。図２において、標準偏差σは横軸に示されている。標準偏差σが使用されているとき、このシステムは、標準偏差σの値に基づいて特徴点を識別するための可変の閾値を含んでいる関数を使用する。標準偏差σに基づいた関数は、下限閾値σＬｔと、上限閾値σＨｔとを含んでいる。標準偏差σに基づいた関数の異なった値において、適切な可変の閾値が、特徴点を識別するために使用される。このような可変の閾値を用いて、システムは、画像の局所領域におけるコントラストに基づいた適切な閾値を選択することができる。図２の縦軸は、特徴点の選択に対する可変の閾値“ＦＰＴｈ”を示す。この特徴点“ＦＰＴｈ”に対する可変の閾値は、下限閾値ＦＰＴｈ＿Ｍｉｎと、上限閾値ＦＰＴｈ＿Ｍａｘとを含んでいる。σがσＨｔより大きい場合、システムは、特徴点を識別するための閾値として、ＦＰＴｈ＿Ｍａｘを使用する。一方で、σがσＬｔより小さい場合、システムは、特徴点を識別するための閾値としてＦＰＴｈ＿Ｍｉｎの値を使用する。σＬｔとσＨｔとの間の領域では、（σＬｔ，ＦＰＴｈ＿Ｍｉｎ）と（σＨｔ，ＦＰＴｈ＿Ｍａｘ）とを連結する連続的な関数となる。可変閾値の関数は、線形関数であってもよいし、非線形関数であってもよいし、その他のタイプの関数であってもよい。
【００１７】
標準偏差σＬｔの下限が存在することにより、均一領域のような、低コントラストな領域において、誤った特徴点を検出する可能性が減少する。言い換えれば、これは、比較的均一な局所領域における特徴点の過度な検出の可能性を減少させる。比較的均一な局所領域にはコーナーは存在せず、このような比較的均一な領域は小さな標準偏差を有する。
【００１８】
標準偏差σＨｔの上限が存在することにより、コーナー領域のような、高コントラストな領域において、特徴点を検出しない可能性が減少する。言い換えれば、これは、比較的高コントラストな局所領域における特徴点の過小な検出の可能性を減少させる。比較的高コントラストな局所領域にはコーナーが存在し、このような比較的高コントラストな領域は大きな標準偏差を有する。
【００１９】
図３は、本実施形態における特徴点検出を実行する典型的な一例としてのハリスのコーナー検出器による処理（特徴点抽出処理）の流れを示している。本実施形態においては、他の特徴点検出技術も同様に用いられる。まず、画像が、特徴点検出器（特徴点抽出装置）に供給される（１０１）。上記画像は、様々な供給元から取得される。例えば、カメラから取得されたり、記憶装置に格納されたファイルから取得されたりする。加えて、システムには、特徴点検出器のための閾値の設定が予め格納されているか、または、システムは、特徴点検出器のための適切な閾値の設定を取り込むことができる。
【００２０】
次に、二次モーメント行列Ａ（ｘ）が計算される（１０２）。このＡ（ｘ）行列（１０２）は、式１に示すように定義される。
【００２１】
【数１】
2012043403.tif 000003
【００２２】
ここで、Ｌｘ及びＬｙは、ｘ方向及びｙ方向における入力画像Ｉ（ｘ）のそれぞれの導関数である。ＬｘＬｙ（ｘ）は、ＬｘとＬｙとの積である。ｗ（ｘ、ｙ）は、重み関数であり、例えば、均一の値をとるか、または、式２に示すようなガウシアンフィルターである。
【００２３】
【数２】
2012043403.tif 000004
【００２４】
次に、Ａ（ｘ）の行列式が計算される（１０３）。また、Ａ（ｘ）のトレース（正方行列の対角成分の和）が計算される（１０４）。そして、Ａ（ｘ）の行列式（１０３）、及び、Ａ（ｘ）のトレース（１０４）に基づいて、ハリス計測（Harris measure）（特徴計測）Ｒ（ｘ）が計算される（１０５）。ハリス計測Ｒ（ｘ）（１０５）は、式３に示すように計算することができる。
【００２５】
【数３】
2012043403.tif 000005
【００２６】
Ａ（ｘ）の行列式（１０３）、Ａ（ｘ）のトレース（１０４）、及び、ハリス計測Ｒ（ｘ）（１０５）は、画像全体において計算されることが望ましい。特徴点検出のための残りの計算は、画素を単位として実行されることが望ましい。この特徴点抽出処理は、所望の全ての画素が処理されたのか否かを確認し（１０７）、所望の全ての画素が処理されている場合、処理を終了する（１１１）。所望の画素のうち未処理の画素が存在する場合、画素を単位とする処理が継続される。
【００２７】
画素が特徴点となる可能性についての指標である計測Ｒ（ｘ）は、ＦＰＴｈ＿Ｍａｘと比較される（１０８）。Ｒ（ｘ）がＦＰＴｈ＿Ｍａｘより大きい場合、処理された画素についての処理を続ける。そうでない場合、上記画素は、特徴点ではないと決定される。そして、特徴点抽出処理が、別の画素に対して続けられる（１０６）。
【００２８】
現在の画素についてのＲ（ｘ）が、極大であるか否かが決定される（１０９）。Ｒ（ｘ）が極大であるか否かを決定するために、システムは、Ｒ（Ｘｃ）を、図４に示すようなＸｃの８つ隣接画素についてのＲ（ｘ）と比較する。Ｒ（Ｘｃ）の値がこれら８つの隣接についてのＲ（ｘ）より大きい場合、現在の画素は、極大であると判定される。該画素が極大であると判定された場合、システムは、処理された画素を特徴点として選択する（１１０）。そうでない場合、この画素は極大であると判定されない。すなわち、この画素は特徴点でないと判定され、処理が他の画素に対して続けられる（１０６）。
【００２９】
図５Ａ及び図５Ｂは、参考用に使用される“モデル画像”、及び、図３に示された処理に基づいて使用される“入力画像”を示している。このモデル画像は、標準のトランジスタを示しており、この入力画像は、トランジスタのキャプチャ画像を示している。図５Ａ及び図５Ｂに図示しないが、モデル画像と入力画像との間には、色、シャープネス、及びコントラストにおける軽微な違いがある。
【００３０】
図６Ａ及び図６Ｂに示すように、図３の特徴点抽出処理の結果として、モデル画像（図６Ａ）において“ｘ”で識別される多数の特徴点が検出される。しかしながら、主に、入力画像における低コントラストのため、これらの特徴点の多くは、入力画像（図６Ｂ）においては検出されない。
【００３１】
図７は、本実施形態に係る特徴点検出処理の変形例の流れを示している。当該変形例においてはハリスのコーナー検出器が用いられる。まず、画像が特徴点検出器に供給される（２０１）。上記画像は、様々な供給元から取得される。例えば、カメラから取得されたり、記憶装置に格納されたファイルから取得されたりする。加えて、システムには、特徴点検出器のための閾値の設定が予め格納されているか、または、システムは、特徴点検出器のための適切な閾値の設定を取り込むことができる。いくつかの初期設定がロードされる。ここで、初期設定とは、対象領域ＲＯＩ（region of interest）のサイズ（ＲｏｉＬｅｎと記載され、ＲＯＩの範囲における分散を計算するために使用される）、特徴点検出器の閾値ＦＰＴｈ＿Ｍａｘ、標準偏差の上限閾値σＨｔ、標準偏差の下限閾値σＬｔ、特徴点検出器の下限閾値ＦＰＴｈ＿Ｍｉｎなどである。一例として、以下の設定値が使用される。ＲｏｉＬｅｎ＝７、ＦＰＴｈ＿Ｍａｘ＝４０、σＨｔ＝３０．０、σＬｔ＝５．０、ＦＰＴｈ＿Ｍｉｎ＝３。
【００３２】
次に、二次モーメント行列Ａ（ｘ）が、計算される（２０２）。このＡ（ｘ）行列（２０２）は、式４に示すように定義される。
【００３３】
【数４】
2012043403.tif 000006
【００３４】
ここで、Ｌｘ及びＬｙは、ｘ方向及びｙ方向における入力画像Ｉ（ｘ）のそれぞれの導関数である。ＬｘＬｙ（ｘ）は、ＬｘとＬｙとの積である。ｗ（ｘ、ｙ）は、重み関数であり、例えば、均一の値をとるか、または、式５に示すようなガウシアンフィルターである。
【００３５】
【数５】
2012043403.tif 000007
【００３６】
次に、Ａ（ｘ）の行列式が計算される（２０３）。また、Ａ（ｘ）のトレースが計算される（２０４）。そして、Ａ（ｘ）の行列式（２０３）、及び、Ａ（ｘ）のトレース（２０４）に基づいて、ハリス計測Ｒ（ｘ）が計算される（２０５）。ハリス計測Ｒ（ｘ）（２０５）は、式６に示すように計算することができる。
【００３７】
【数６】
2012043403.tif 000008
【００３８】
Ａ（ｘ）の行列式（２０３）、Ａ（ｘ）のトレース（２０４）、及び、ハリス計測Ｒ（ｘ）（２０５）は、画像全体において計算されることが望ましい。特徴点検出のための残りの計算は、画素を単位として実行されることが望ましい。この変形例では、所望の全ての画素が処理されたのか否かを確認し（２０７）、所望の全ての画素が処理されている場合、処理を終了する（２１４）。所望の画素のうち未処理の画素が存在する場合、画素を単位とする処理が継続される。
【００３９】
本変形例では、図８に示すように、対象領域（“ＲＯＩ”）を決定する（２０８）。ＲＯＩの幅と高さは、画素を単位としてＲｏｉＬｅｎである。本変形例では、続いて、現在の画素Ｘｃを囲むＲＯＩのコード値の標準偏差σを計算する。
【００４０】
本変形例では、続いて、σをσＨｔと比較する（２０９）。σがσＨｔより大きい場合、ＦＰＴｈは、ＦＰＴｈ＿Ｍａｘに設定される（２０９）。一方で、σがσＨｔより小さい場合、ＦＰＴｈは、σに基づいて調整される（２１０）。σがσＨｔより小さく、σＬｔより大きい場合、ＦＰＴｈは、式８に基づいて計算される。σがσＬｔより小さい場合、ＦＰＴｈは、ＦＰＴｈ＿Ｍｉｎに設定される。
【００４１】
ＦＰＴｈの値は、以下の３つの式にまとめることができる（２１１）。
【００４２】
【数７】
2012043403.tif 000009
【００４３】
【数８】
2012043403.tif 000010
【００４４】
【数９】
2012043403.tif 000011
【００４５】
本変形例では、Ｒ（ｘ）をＦＰＴｈと比較する（２１１）。Ｒ（ｘ）がＦＰＴｈより大きい場合、Ｒ（ｘ）が極大であるかをチェックする（２１２）。そうでない場合、上記画素は、特徴点ではないと判定され、画素の位置を次に一つ進める（２０６）。もし、Ｒ（ｘ）が極大である場合（２１２）、上記画素は、特徴点であると識別される（２１３）。
【００４６】
本変形例に係る処理の結果、検出された特徴点は、図９Ａ及び図９Ｂに示すようなものとなる。図９（ａ）を図９（ｂ）と比較すると、特徴点がトランジスタ上の同じ場所にあることが分かる。図６（ｂ）を図９（ｂ）と比較すると、低コントラストの領域において、特徴点に差異がある。このように、特徴点の数が増加することによって、より正確な画像マッチングを提供することができる。
【００４７】
（特徴点抽出装置）
本発明に係る特徴点抽出装置は、図３または図７を用いて説明した各ステップの少なくとも一部を実現する各手段を備えることによって実現することができる。
【００４８】
例えば、本発明に係る特徴点抽出装置は、（ａ）画像を受信する受信手段（ステップ１０１に対応）と、（ｂ）上記画像の複数の画素について、特徴点を示す特徴計測を算出する特徴計測算出手段（ステップ１０２〜１０７に対応）と、（ｃ）上記複数の画素の１つに関する統計的計測を算出する統計的計測算出手段と、（ｄ）上記統計的計測に基づいて、閾値を決定する閾値決定手段と、（ｅ）上記閾値と上記特徴計測とに基づいて、上記複数の画素の１つが上記特徴点であるか否かを決定する手段（ステップ１０８に対応）と、を備えることによって実現することができる。
【００４９】
また、本発明に係る特徴点抽出装置は、図３または図７に示した各ステップの少なくとも一部を実現するための各手段を更に備える構成とすることができる。
【００５０】
（プログラム及び記録媒体）
本発明に係る特徴点抽出装置の各手段は、集積回路（ＩＣチップ）上に形成された論理回路によってハードウェア的に実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェア的に実現してもよい。
【００５１】
後者の場合、特徴点抽出装置は、各機能を実現するプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである特徴点抽出装置の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記特徴点抽出装置に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
【００５２】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ類、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク類、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード類、マスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ類、あるいはＰＬＤ（Programmable logic device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の論理回路類などを用いることができる。
【００５３】
また、特徴点抽出装置を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークは、プログラムコードを伝送可能であればよく、特に限定されない。例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（Virtual Private Network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、この通信ネットワークを構成する伝送媒体も、プログラムコードを伝送可能な媒体であればよく、特定の構成または種類のものに限定されない。例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１無線、ＨＤＲ（High Data Rate）、ＮＦＣ（Near Field Communication）、ＤＬＮＡ（Digital Living Network Alliance）、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。
【００５４】
上述した説明において用いられた用語や表現は、説明のための用語として用いられるものであり、何らの限定を伴うものではない。また、それらの用語や表現は、本明細書に記載された特徴またはその一部と同等の構成を排除することを意図するものではない。本発明の範囲は、以下の請求項によって定義され、以下の請求項によってのみ限定されるものである。
【図１】
2012043403.tif 000012
【図２】
2012043403.tif 000013
【図３】
2012043403.tif 000014
【図４】
2012043403.tif 000015
【図５Ａ】
2012043403.tif 000016
【図５Ｂ】
2012043403.tif 000017
【図６Ａ】
2012043403.tif 000018
【図６Ｂ】
2012043403.tif 000019
【図７】
2012043403.tif 000020
【図８】
2012043403.tif 000021
【図９Ａ】
2012043403.tif 000022
【図９Ｂ】
2012043403.tif 000023