【手続補正書】
【提出日】平成26年1月16日(2014.1.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象物を撮像する撮像部と、
上記撮像部より撮像された認識対象物のカラー画像信号について、認識対象物の認識処理を行う認識処理部とを備え、
上記認識処理部は、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の色情報をＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間に変換して、Ｈ（色相）情報とＳ（彩度）情報のカラーヒストグラムを作成し、上記カラーヒストグラムを上記認識対象物の第１の特徴情報として、予め作成されている基準のカラーヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第１の認識処理部と、
上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の輝度情報からScale-Invariant Feature Transform(SIFT)法により特徴量を抽出し、抽出したＳＩＦＴ特徴量についてＫ−ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングに対応したクラスを横軸としたヒストグラムを作成し、作成した上記ヒストグラムを上記認識対象物の第２の特徴情報として、予め作成されている基準のヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第２の認識処理部を備え、
さらに、上記認識処理部は、上記第１の認識処理部による認識処理に用いる基準のカラーヒストグラムを認識対象物毎に作成して保存する学習処理と、認識対象物のＳＩＦＴ特徴量についてＫ−ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングを行い、上記第２の認識処理部による認識処理に用いる基準のヒストグラムを認識対象物毎に作成して保存する学習処理を予め行い、
上記第１の認識処理部により上記認識対象物の認識処理を行い、上記認識対象物を認識できない場合に、上記第２の認識処理部により上記認識対象物の認識処理を行うことを特徴とする物体認識処理装置。
【請求項２】
上記認識処理部は、上記認識対象物の基準のカラーヒストグラムを作成して保存する学習処理を行う際に、誤認識の虞のある認識対象物を分類して保存しておき、上記第１の認識処理部により認識した認識対象物が上記誤認識の虞のある認識対象物である場合に、上記第２の認識処理部により上記認識対象物の認識処理を行うことを特徴とする請求項１記載の物体認識処理装置。
【請求項３】
認識対象物を撮像する撮像ステップと、
上記撮像ステップにおいて撮像された認識対象物のカラー画像信号について、認識対象物の認識処理を行う認識処理ステップとを有し、
上記認識処理ステップは、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の色情報をＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間に変換して、Ｈ（色相）情報とＳ（彩度）情報のカラーヒストグラムを作成し、上記カラーヒストグラムを上記認識対象物の第１の特徴情報として、予め作成されている基準のカラーヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第１の認識処理ステップと、
上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の輝度情報からScale-Invariant Feature Transform(SIFT)法により特徴量を抽出し、抽出したＳＩＦＴ特徴量についてＫ−ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングに対応したクラスを横軸としたヒストグラムを作成し、作成した上記ヒストグラムを上記認識対象物の第２の特徴情報として、予め作成されている各クラスのヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第２の認識処理ステップを有し、
さらに、上記認識処理ステップでは、上記第１の認識処理ステップによる認識処理に用いる基準のカラーヒストグラムを認識対象物毎に作成して保存する学習処理ステップと、認識対象物のＳＩＦＴ特徴量についてＫ−ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングを行い、上記第２の認識処理ステップによる認識処理に用いる基準のヒストグラムを認識対象物毎に作成して保存する学習処理ステップを予め行い、
上記第１の認識処理ステップにより上記認識対象物の認識処理を行い、上記認識対象物を認識できない場合に、上記第２の認識処理ステップにより上記認識対象物の認識処理を行うことを特徴とする物体認識処理方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明に係る物体認識処理装置は、認識対象物を撮像する撮像部と、上記撮像部により撮像された認識対象物のカラー画像信号について、認識対象物の認識処理を行う認識処理部とを備え、上記認識処理部は、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の色情報をＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間に変換して、Ｈ（色相）情報とＳ（彩度）情報のカラーヒストグラムを作成し、上記カラーヒストグラムを上記認識対象物の第１の特徴情報として、予め作成されている基準のカラーヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第１の認識処理部と、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の輝度情報からScale-Invariant Feature Transform(SIFT)法により特徴量を抽出し、抽出したＳＩＦＴ特徴量についてＫ−ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングに対応したクラスを横軸としたヒストグラムを作成し、作成した上記ヒストグラムを上記認識対象物の第２の特徴情報として、予め作成されている各クラスのヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第２の認識処理部を備える。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
そして、本発明に係る物体認識処理装置において、上記認識処理部は、上記第１の認識処理部による認識処理に用いる認識対象物の基準のカラーヒストグラムを作成して保存する学習処理と、認識対象物のＳＩＦＴ特徴量についてＫ−ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングを行い、上記第２の認識処理部による認識処理に用いるヒストグラムを作成して保存する学習処理を予め行う。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
さらに、本発明に係る物体認識処理装置は、上記第１の認識処理部により上記認識対象物の認識処理を行い、上記認識対象物を認識できない場合に、上記第２の認識処理部により上記認識対象物の認識処理を行うことを特徴とするものである。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
また、本発明に係る物体認識処理装置において、上記認識処理部は、例えば、上記認識対象物の基準のカラーヒストグラムを作成して保存する学習処理を行う際に、誤認識の虞のある認識対象物を分類して保存しておき、上記第１の認識処理部により認識した認識対象物が上記誤認識の虞のある認識対象物である場合に、上記第２の認識処理部により上記認識対象物の認識処理を行うものとすることができる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
本発明に係る物体認識処理方法は、  認識対象物を撮像する撮像ステップと、上記撮像ステップにおいて撮像された認識対象物のカラー画像信号について、認識対象物の認識処理を行う認識処理ステップとを有し、上記認識処理ステップは、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の色情報をＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間に変換して、Ｈ（色相）情報とＳ（彩度）情報のカラーヒストグラムを作成し、上記カラーヒストグラムを上記認識対象物の第１の特徴情報として、予め作成されている基準のカラーヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第１の認識処理ステップと、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の輝度情報からScale-Invariant Feature Transform(SIFT)法により特徴量を抽出し、抽出したＳＩＦＴ特徴量についてＫ−ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングに対応したクラスを横軸としたヒストグラムを作成し、作成した上記ヒストグラムを上記認識対象物の第２の特徴情報として、予め作成されている各クラスのヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第２の認識処理ステップを有し、さらに、上記認識処理ステップは、上記第１の認識処理ステップによる認識処理に用いる基準のカラーヒストグラムを認識対象物毎に作成して保存する学習処理ステップと、認識対象物のＳＩＦＴ特徴量についてＫ−ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングを行い、上記第２の認識処理ステップによる認識処理に用いる基準のヒストグラムを認識対象物毎に作成して保存する学習処理ステップを予め行い、上記第１の認識処理ステップにより上記認識対象物の認識処理を行い、上記認識対象物を認識できない場合に、上記第２の認識処理ステップにより上記認識対象物の認識処理を行うことを特徴とする。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
本発明によれば、撮像部により撮像された認識対象物のカラー画像信号について、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の色情報をＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間に変換して、Ｈ（色相）情報とＳ（彩度）情報のカラーヒストグラムを作成し、上記カラーヒストグラムを上記認識対象物の第１の特徴情報として、予め作成されている基準のカラーヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第１の認識処理と、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の輝度情報からScale-Invariant Feature Transform(SIFT)法により特徴量を抽出し、抽出したＳＩＦＴ特徴量についてＫ−ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングに対応したクラスを横軸としたヒストグラムを作成し、作成した上記ヒストグラムを上記認識対象物の第２の特徴情報として、予め作成されている各クラスのヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第２の認識処理を行い、さらに、上記第１の認識処理に用いる基準のカラーヒストグラムを認識対象物毎に作成して保存する学習処理と、認識対象物のＳＩＦＴ特徴量についてＫ−ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングを行い、上記第２の認識処理に用いる基準のヒストグラムを認識対象物毎に作成して保存する学習処理を予め行い、上記第１の認識処理により上記認識対象物の認識処理を行い、上記認識対象物を認識できない場合に、上記第２の認識処理により上記認識対象物の認識処理を行うことにより、バーコードラベルや無線タグが付されていない商品を画像処理により短時間で精度良く認識できる。