(57)【要約】【課題】偽特徴点（ノイズ）の影響を軽減し、識別精度を向上することが可能な個体識別装置等を提供する。【解決手段】個体識別装置２は、基準特徴量データを入力する。個体識別装置２は、光学読取装置３から画像データを入力すると、入力される画像から対象特徴点を抽出し、対象特徴点ごとに対象特徴量を算出する（Ｓ１）。個体識別装置２は、第１の特徴量算出処理（Ｓ２）及び第１の照合処理（Ｓ３）を行う。個体識別装置２は、第２の特徴量算出処理として、第１の照合処理において一致と判定される基準特徴点及び対象特徴点のみを、基準近傍点及び対象近傍点として用いて、第１の照合処理において不一致と判定される基準特徴点に係る基準特徴量及び対象特徴点に係る対象特徴量を再算出する（Ｓ４）。個体識別装置２は、第２の特徴量算出処理によって再算出される対象特徴量と、第２の特徴量算出処理によって再算出される基準特徴量とを照合する（Ｓ５）。【選択図】図４
2013196109.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物品の個体識別を行う個体識別装置であって、
前記物品の基準特徴点ごとに、基準近傍点及び基準特徴量を入力する入力手段と、
前記物品の表面を撮影することによって得られる画像から対象特徴点を抽出し、前記対象特徴点ごとに、対象近傍点との位置関係に基づく対象特徴量を算出する第１特徴量算出手段と、
前記第１特徴量算出手段によって算出される前記対象特徴量と、前記入力手段によって入力される前記基準特徴量とを照合し、前記対象特徴点と前記基準特徴点とが一致するか否かを判定する第１照合手段と、
前記第１照合手段において一致と判定される前記基準特徴点及び前記対象特徴点のみを、前記基準近傍点及び前記対象近傍点として用いて、前記第１照合手段において不一致と判定される前記基準特徴点に係る前記基準特徴量及び前記対象特徴点に係る前記対象特徴量を再算出する第２特徴量算出手段と、
前記第２特徴量算出手段によって再算出される前記対象特徴量と、前記第２特徴量算出手段によって再算出される前記基準特徴量とを照合する第２照合手段と、
を具備する個体識別装置。
【請求項２】
物品の個体識別を行う個体識別方法であって、
コンピュータが、
物品の基準特徴点ごとに、基準近傍点及び基準特徴量を入力する入力ステップと、
前記物品の表面を撮影することによって得られる画像から対象特徴点を抽出し、前記対象特徴点ごとに、対象近傍点との位置関係に基づく対象特徴量を算出する第１特徴量算出ステップと、
前記第１特徴量算出ステップによって算出される前記対象特徴量と、前記入力ステップによって入力される前記基準特徴量とを照合し、前記対象特徴点と前記基準特徴点とが一致するか否かを判定する第１照合ステップと、
前記第１照合ステップにおいて一致と判定される前記基準特徴点及び前記対象特徴点のみを、前記基準近傍点及び前記対象近傍点として用いて、前記第１照合ステップにおいて不一致と判定される前記基準特徴点に係る前記基準特徴量及び前記対象特徴点に係る前記対象特徴量を再算出する第２特徴量算出ステップと、
前記第２特徴量算出ステップによって再算出される前記対象特徴量と、前記第２特徴量算出ステップによって再算出される前記基準特徴量とを照合する第２照合ステップと、
を実行する個体識別方法。
【請求項３】
コンピュータ読取可能なプログラムであって、
コンピュータを、
物品の基準特徴点ごとに、基準近傍点及び基準特徴量を入力する入力手段と、
前記物品の表面を撮影することによって得られる画像から対象特徴点を抽出し、前記対象特徴点ごとに、対象近傍点との位置関係に基づく対象特徴量を算出する第１特徴量算出手段と、
前記第１特徴量算出手段によって算出される前記対象特徴量と、前記入力手段によって入力される前記基準特徴量とを照合し、前記対象特徴点と前記基準特徴点とが一致するか否かを判定する第１照合手段と、
前記第１照合手段において一致と判定される前記基準特徴点及び前記対象特徴点のみを、前記基準近傍点及び前記対象近傍点として用いて、前記第１照合手段において不一致と判定される前記基準特徴点に係る前記基準特徴量及び前記対象特徴点に係る前記対象特徴量を再算出する第２特徴量算出手段と、
前記第２特徴量算出手段によって再算出される前記対象特徴量と、前記第２特徴量算出手段によって再算出される前記基準特徴量とを照合する第２照合手段と、
を具備する個体識別装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の絵柄が付与されている物品や、所定の特性を有する微小細粒（タガント）が付与されている物品の個体識別を行う個体識別装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、物品の個体識別を行う技術が研究され、開発されている。例えば、特許文献１には、物品表面を読込んだ画像データを個体識別のための特徴量とし、予め登録された画像データとの相関値を算出することにより個体識別を行う技術が開示されている。特許文献１では、精度向上のため、画素の階調値にしきい値を設け、所定値以下の画素をノイズとして除去する方法が述べられている。
【０００３】
特許文献１に記載の技術の他には、所定の特性を有する微小細粒（以下、「タガント」という。）を物品にランダムに散布し、タガントの位置を特徴点として抽出し、特徴点の相対的な位置関係を特徴量として個体識別を行う技術もある。また、タガントが散布されず、所定の絵柄が付与されているのみの物品であっても、タガントの場合と同様、絵柄の特徴に応じて、特徴点を抽出することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４１０３８２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の個体識別技術では、各特徴点の特徴量を近傍の特徴点との位置関係から算出するため、以下のような要因によって、識別精度が低下することがあった。
・撮影時のゴミ等の写り込みに起因して、ゴミを特徴点として誤認識してしまい、偽特徴点（ノイズ）が発生する。
・撮影位置の位置ずれに起因して、本来含まれていない特徴点が現れたり、本来あるべき特徴点が消滅したりする。
【０００６】
特に、従来の個体識別技術では、一の偽特徴点（ノイズ）に対して、その周辺一帯の複数の正しい特徴点が影響を受ける為、識別精度が大幅に低下することもあった。
【０００７】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすることは、偽特徴点（ノイズ）の影響を軽減し、識別精度を向上することが可能な個体識別装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前述した目的を達成するための第１の発明は、物品の個体識別を行う個体識別装置であって、前記物品の基準特徴点ごとに、基準近傍点及び基準特徴量を入力する入力手段と、前記物品の表面を撮影することによって得られる画像から対象特徴点を抽出し、前記対象特徴点ごとに、対象近傍点との位置関係に基づく対象特徴量を算出する第１特徴量算出手段と、前記第１特徴量算出手段によって算出される前記対象特徴量と、前記入力手段によって入力される前記基準特徴量とを照合し、前記対象特徴点と前記基準特徴点とが一致するか否かを判定する第１照合手段と、前記第１照合手段において一致と判定される前記基準特徴点及び前記対象特徴点のみを、前記基準近傍点及び前記対象近傍点として用いて、前記第１照合手段において不一致と判定される前記基準特徴点に係る前記基準特徴量及び前記対象特徴点に係る前記対象特徴量を再算出する第２特徴量算出手段と、前記第２特徴量算出手段によって再算出される前記対象特徴量と、前記第２特徴量算出手段によって再算出される前記基準特徴量とを照合する第２照合手段と、を具備する個体識別装置である。第１の発明に係る個体識別装置は、２段階の特徴量算出処理及び照合処理を行い、２回目の特徴量算出処理では、偽特徴点（ノイズ）の可能性がある特徴点を用いずに特徴量を算出する。従って、偽特徴点（ノイズ）の影響を軽減し、識別精度を向上することが可能となる。
【０００９】
第２の発明は、物品の個体識別を行う個体識別方法であって、コンピュータが、物品の基準特徴点ごとに、基準近傍点及び基準特徴量を入力する入力ステップと、前記物品の表面を撮影することによって得られる画像から対象特徴点を抽出し、前記対象特徴点ごとに、対象近傍点との位置関係に基づく対象特徴量を算出する第１特徴量算出ステップと、前記第１特徴量算出ステップによって算出される前記対象特徴量と、前記入力ステップによって入力される前記基準特徴量とを照合し、前記対象特徴点と前記基準特徴点とが一致するか否かを判定する第１照合ステップと、前記第１照合ステップにおいて一致と判定される前記基準特徴点及び前記対象特徴点のみを、前記基準近傍点及び前記対象近傍点として用いて、前記第１照合ステップにおいて不一致と判定される前記基準特徴点に係る前記基準特徴量及び前記対象特徴点に係る前記対象特徴量を再算出する第２特徴量算出ステップと、前記第２特徴量算出ステップによって再算出される前記対象特徴量と、前記第２特徴量算出ステップによって再算出される前記基準特徴量とを照合する第２照合ステップと、を実行する個体識別方法である。第２の発明に係る個体識別方法は、２段階の特徴量算出処理及び照合処理を行い、２回目の特徴量算出処理では、偽特徴点（ノイズ）の可能性がある特徴点を用いずに特徴量を算出する。従って、偽特徴点（ノイズ）の影響を軽減し、識別精度を向上することが可能となる。
【００１０】
第３の発明は、コンピュータ読取可能なプログラムであって、コンピュータを、物品の基準特徴点ごとに、基準近傍点及び基準特徴量を入力する入力手段と、前記物品の表面を撮影することによって得られる画像から対象特徴点を抽出し、前記対象特徴点ごとに、対象近傍点との位置関係に基づく対象特徴量を算出する第１特徴量算出手段と、前記第１特徴量算出手段によって算出される前記対象特徴量と、前記入力手段によって入力される前記基準特徴量とを照合し、前記対象特徴点と前記基準特徴点とが一致するか否かを判定する第１照合手段と、前記第１照合手段において一致と判定される前記基準特徴点及び前記対象特徴点のみを、前記基準近傍点及び前記対象近傍点として用いて、前記第１照合手段において不一致と判定される前記基準特徴点に係る前記基準特徴量及び前記対象特徴点に係る前記対象特徴量を再算出する第２特徴量算出手段と、前記第２特徴量算出手段によって再算出される前記対象特徴量と、前記第２特徴量算出手段によって再算出される前記基準特徴量とを照合する第２照合手段と、を具備する個体識別装置として機能させるためのプログラムである。第３の発明のプログラムを汎用のコンピュータにインストールすることによって、第１の発明の個体識別装置を得ることができるとともに、第２の発明の個体識別方法を実行することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明により、偽特徴点（ノイズ）の影響を軽減し、識別精度を向上することが可能な個体識別装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】個体識別システムの概要を示す図
【図２】基準特徴量データの一例を示す図
【図３】基準画像の一例を示す図
【図４】個体識別処理の流れを示すフローチャート
【図５】対象画像の一例を示す図
【図６】第１の照合データの一例を示す図
【図７】第１の照合処理による一致範囲を示す図
【図８】第２の照合データの一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。本発明の実施形態に係る物品は、絵柄が付与されていても良いし、タガントがランダムに散布されていたりしても良い。但し、絵柄やタガントの分布状態は、物品ごとに異なるものとする。
【００１４】
図１は、個体識別システムの概要を示す図である。図１に示すように、個体識別システム１００は、例えば、物品１、個体識別装置２、光学読取装置３、光源４を備える。
【００１５】
物品１は、基材１１、タガント分布部１２などを備える。タガント分布部１２は、基材１１の面（表面でも裏面でも良い。）の一部に設けられる。タガント（taggant：追跡用添加物）とは、基材１１とは異なる反射性を有する微細物質である。タガント分布部１２は、印刷インクにタガントを混入して基材１１に印刷を施したり、粘着剤等にタガントを混入して塗布したりすることによって、物品１の基材１１に設けられる。タガントはランダムな位置に配置されるため、後述する特徴点抽出処理によりタガントを特徴点として抽出することによって、物品１の個体識別が可能となる。
【００１６】
タガントは、ルーペで拡大すると、その形状や表面の光学的特徴を視認できる大きさ（数μｍ〜数百μｍ程度）の微細な細粒である。タガントは、例えば、金属片や、反射性金属層を有するもの、誘電率が異なる薄膜を多層にコートしたもの（多層薄膜）、図光回折構造体層を有するもの、所定の照射光に対して特定の反射特性を有する反射層を有するもの等を採用することができる。タガントの形状は任意としてよい。タガントの生成方法は公知である為、説明を省略する。
【００１７】
物品１は、タガント分布部１２に代えて、物品１（個体）ごとに異なる絵柄を有しても良い。後述する特徴点抽出処理において、タガントや絵柄の特徴点を抽出することによって、物品１の個体識別が可能となる。混乱を避ける為に、以下では、物品１にタガントが散布されているものとして説明する。
【００１８】
個体識別装置２は、制御部２１、記憶部２２、表示部２３、入力部２４、Ｉ／Ｏ２５などを備える。
【００１９】
制御部２１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成される。ＣＰＵは、記憶部２２、ＲＯＭ、記憶媒体などに格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、各装置を駆動制御し、個体識別装置２が行う後述する処理を実現する。ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、個体識別装置２のブートプログラムやＢＩＯＳなどのプログラム、データなどを恒久的に保持している。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部２２、ＲＯＭ、記憶媒体などからロードしたプログラム、データなどを一時的に保持するとともに、制御部２１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００２０】
記憶部２２は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）であり、制御部２１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（Operating System）などが格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、後述する処理を個体識別装置２に実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部２１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。
【００２１】
表示部２３は、液晶パネルなどのディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携して個体識別装置２のビデオ機能を実現するための論理回路など（ビデオアダプタなど）を有する。入力部２４は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウスなどのポインティングデバイス、テンキーなどの入力装置を有する。入力部２４を介して、個体識別装置２に対して、操作指示、動作指示、データ入力などを行うことができる。尚、表示部２３及び入力部２４は、タッチパネルディスプレイのように、一体となっていても良い。
【００２２】
Ｉ／Ｏ２５は、個体識別装置２に周辺機器（例えば、光学読取装置３などの外部記憶装置、プリンタ（不図示）、ネットワーク機器（不図示））を接続するためのポートや送受信機である。個体識別装置２は、Ｉ／Ｏ２５を介して周辺機器とのデータの送受信を行う。Ｉ／Ｏ２５の一例としては、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＲＳ−２３２Ｃなどのポートや、記憶媒体を読み書きするためのドライブ装置や、無線ＬＡＮ機器や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）送受信機などがある。周辺機器との接続形態は、有線、無線を問わない。
【００２３】
光学読取装置３は、スキャナ、ＣＣＤカメラ等であり、画像を光学的に読取り、画像データとして取得する装置である。光学読取装置３は、Ｉ／Ｏ２５を介して個体識別装置２に接続される。光学読取装置３は、読み取った画像データを個体識別装置２の制御部２１に出力する。個体識別装置２の制御部２１は、取得した画像データをＲＡＭまたは記憶部２２の所定のメモリ領域に記憶する。
【００２４】
光源４は、撮影対象とする物品１を撮影する際に、物品１に対して所定の方向から光を照射する。物品１と光学読取装置３と光源４との位置関係は、予め定義されている。
【００２５】
前述の説明では、個体識別装置２及び光学読取装置３を別体としたが、両者が一体であっても良い。個体識別装置２及び光学読取装置３が一体となる装置の例は、カメラ付きのノートＰＣ、携帯電話端末、スマートフォン、タブレット端末などが考えられる。尚、携帯電話端末やスマートフォンなどは、撮影時に端末を固定することが難しいなど、撮影条件が悪くなることも考えられる。しかしながら、本発明の実施の形態に係る個体識別処理によれば、撮影位置の位置ずれやノイズの映り込みが発生しても、精度良く個体識別を行うことができる。
【００２６】
以下、「基準」とは、個体識別処理において基準となる照合元のことを意味する。基準画像は、個体識別処理において基準となる照合先の画像である。これに対して、「対象」とは、個体識別処理において識別対象となる照合先のことを意味する。対象画像は、個体識別処理において識別対象となる照合先の画像である。以下、基準画像に係る特徴点及び特徴量は、基準特徴点及び基準特徴量と表記する。また、対象画像に係る特徴点及び特徴量は、対象特徴点及び対象特徴量と表記する。更に、基準特徴点及び対象特徴点を区別しない場合には、単に「特徴点」と表記する。同様に、基準特徴量及び対象特徴量を区別しない場合には、単に「特徴量」と表記する。
【００２７】
図２は、基準特徴量データの一例を示す図である。基準特徴量データ３０は、基準特徴点３１、基準近傍点３２、基準特徴量３３などのデータ項目を有する。
【００２８】
基準特徴点３１は、特徴点抽出処理によって抽出される特徴点である。図１に示す例であれば、タガント分布部１２に散布されるタガントの位置を示す座標である。例えば、個体識別装置２は、輪郭抽出処理によって各タガントの輪郭を抽出し、抽出される輪郭によって各タガントの領域を特定し、特定される領域の重心座標を、タガントの位置を示す座標とする。
【００２９】
基準近傍点３２は、特定の基準特徴点３１の近傍に位置する所定数の特徴点である。図２に示す例では、基準近傍点３２の数は「３個」である。但し、基準近傍点３２の数は、特に限定されるものではない。
【００３０】
基準特徴量３３は、特定の基準特徴点３１に係る特徴量である。特徴量は、特徴点と近傍点との位置関係に基づく値である。特徴量の具体例は、図３を参照しながら後述する。
【００３１】
ここで、基準特徴量データ３０の生成処理について説明する。基準特徴量データ３０の生成処理は、例えば、物品１が市場に流通する前に行う。光学読取装置３が物品１のタガント分布部１２を撮影し、個体識別装置２の制御部２１に画像データとして出力すると、個体識別装置２の制御部２１は、入力される画像から基準特徴点を抽出し、基準特徴点ごとに、基準近傍点（基準近傍点も基準特徴点である。）との位置関係に基づく基準特徴量を算出する。そして、個体識別装置２の制御部２１は、図２に例示する基準特徴量データ３０のように、物品１の基準特徴点３１ごとに、基準近傍点３２及び基準特徴量３３を記憶部２２に記憶する。但し、個体識別装置２の制御部２１は、予め基準特徴量データ３０を記憶するだけでなく、図４に示す個体識別処理の直前に、基準特徴量データ３０を入力しても良い。入力の形態としては、Ｉ／Ｏ２５を介して別の装置や媒体から入力したり、ユーザが入力部２４を介して入力したりすることが考えられる。
【００３２】
図３は、基準画像の一例を示す図である。基準画像４０は、基準特徴量データ３０の生成処理に用いられる画像を意味する。図３の例では、Ａ＊〜Ｇ＊の７個の特徴量が含まれている。
【００３３】
ここで、特徴量の具体例について説明する。図３では、基準特徴点Ａ＊に係る基準特徴量を算出する例を示している。図２に示すように、基準特徴点Ａ＊に係る基準近傍点は、Ｂ＊、Ｃ＊、Ｄ＊である。まず、個体識別装置２の制御部２１は、３つの基準近傍点の中から最も近い基準近傍点を特定する。図３の例では、Ｄ＊が最も近い基準近傍点である。次に、個体識別装置２の制御部２１は、基準特徴点Ａ＊及び最も近い基準近傍点を結ぶ線分と、基準特徴点Ａ＊及び２番目に近い基準近傍点を結ぶ線分とのなす角度を第１基準特徴量として算出する。図３の例では、Ｃ＊が２番目に近い基準近傍点であり、Ａ１＊が第１基準特徴量である。同様にして、個体識別装置２の制御部２１は、基準特徴点Ａ＊及び最も近い基準近傍点を結ぶ線分と、基準特徴点Ａ＊及び３番目に近い基準近傍点を結ぶ線分とのなす角度を第２基準特徴量として算出する。図３の例では、Ｂ＊が３番目に近い基準近傍点であり、Ａ２＊が第２基準特徴量である。
【００３４】
このように、個体識別装置２の制御部２１は、特定の基準特徴点と、３つの基準近傍点との位置関係によって、２つの基準特徴量を算出することができる。但し、特徴量の定義は特に限定されるものではなく、特徴点と近傍点との位置関係に基づく値であれば良い。特徴量の他の例としては、「角度」による定義の他、「距離」、「面積」などが挙げられる。また、複数の特徴量を定義して、複数の特徴量を用いても良い。
【００３５】
図４は、個体識別処理の流れを示すフローチャートである。図４に示す個体識別処理は、例えば、物品１が市場に流通した後、物品１の真贋判定を行う場合などに行われる。個体識別装置２の制御部２１は、図４に示す個体識別処理を開始する前に、記憶部２２、Ｉ／０２５を介する別の装置や媒体、或いは入力部２４から、基準特徴量データ３０を入力しておく。
【００３６】
図４に示すように、光学読取装置３が物品１のタガント分布部１２を撮影し、個体識別装置２の制御部２１に画像データとして出力すると、個体識別装置２の制御部２１は、入力される画像から対象特徴点を抽出し、対象特徴点ごとに、対象近傍点との位置関係に基づく対象特徴量を算出する（Ｓ１）。
【００３７】
図５は、対象画像の一例を示す図である。図３の基準画像４０及び図５の対象画像５０を比較すると、対象画像５０の撮影位置が右にずれており、偽特徴点（ノイズ）Ｘが抽出されている。本発明の目的は、この偽特徴点Ｘの影響を軽減し、精度の向上を図ることである。
【００３８】
図４の説明に戻る。個体識別装置２の制御部２１は、第１の特徴量算出処理を行う（Ｓ２）。第１の特徴量算出処理では、個体識別装置２の制御部２１は、物品１の表面を撮影することによって得られる画像から対象特徴点を抽出し、対象特徴点ごとに、対象近傍点との位置関係に基づく対象特徴量を算出する。
【００３９】
図５では、対象特徴点Ａに係る対象特徴量を算出する例を示している。対象特徴点Ａに係る対象近傍点は、Ｃ、Ｄ、Ｘである。個体識別装置２の制御部２１は、対象特徴点Ａ及び最も近い対象近傍点Ｄを結ぶ線分と、対象特徴点Ａ及び２番目に近い対象近傍点Ｃを結ぶ線分とのなす角度を第１対象特徴量Ａ１−１として算出する。同様にして、個体識別装置２の制御部２１は、対象特徴点Ａ及び最も近い対象近傍点Ｄを結ぶ線分と、対象特徴点Ａ及び３番目に近い対象近傍点Ｘを結ぶ線分とのなす角度を第２対象特徴量Ａ２−１として算出する。個体識別装置２の制御部２１は、他の対象特徴点Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｘについても、同様に対象特徴量を算出する。尚、特徴量の定義は特に限定されるものではないが、基準特徴量の算出時と同様とする。
【００４０】
図４の説明に戻る。個体識別装置２の制御部２１は、第１の照合処理を行う（Ｓ３）。第１の照合処理では、個体識別装置２の制御部２１は、Ｓ２における第１の特徴量算出処理によって算出される対象特徴量と、事前に入力される基準特徴量とを照合し、対象特徴点と基準特徴点とが一致するか否かを判定する。
【００４１】
図６は、第１の照合データの一例を示す図である。第１の照合データ６０は、Ｓ３における第１の照合処理の照合結果を含むデータである。第１の照合データ６０は、対象特徴点６１、対象近傍点６２、対象特徴量６３、第１の照合結果６４などのデータ項目を有する。
【００４２】
対象特徴点６１は、Ｓ１において抽出される特徴点である。対象近傍点６２は、特定の対象特徴点６１の近傍に位置する所定数の特徴点である。対象近傍点６２の数は、基準特徴点３１に係る基準近傍点３２と同数である。対象特徴量６３は、特定の対象特徴点６１に係る特徴量である。第１の照合結果６４は、Ｓ３における第１の照合処理の照合結果である。
【００４３】
図６に示す例では、対象特徴点６１が「Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｆ，Ｇ」に対して、第１の照合結果６４が「○」（一致）となっている。これらの対象特徴点６１は、自らが偽特徴点でもなく、対象近傍点６２にも偽特徴点が含まれていない。例えば、特徴量が前述の「角度」によって定義される場合、撮影位置が右にずれていても、自らが正しい特徴点かつ対象近傍点６２が正しい特徴点であれば、対象特徴量は基準特徴量と同じ値になる。
【００４４】
一方、対象特徴点６１が「Ａ、Ｄ、Ｘ」に対しては、第１の照合結果６４が「×」（不一致）となっている。これらの対象特徴点６１は、自らが偽特徴点か、対象近傍点６２に偽特徴点が含まれているかのいずれかである。例えば、特徴量が前述の「角度」によって定義される場合であっても、自らが偽特徴点か、或いは対象近傍点６２に偽特徴点が含まれていれば、対象特徴量は基準特徴量と異なる値になる。
【００４５】
後述するように、本発明では、第１の照合処理によって不一致と判定される基準特徴点及び対象特徴点を除外し、第２の特徴量算出処理及び第２の照合処理を行うことによって、偽特徴点の影響を軽減する。
【００４６】
図４の説明に戻る。個体識別装置２の制御部２１は、第２の特徴量処理を行う（Ｓ４）。第２の特徴量処理では、個体識別装置２の制御部２１は、Ｓ３における第１の照合処理において一致と判定される基準特徴点及び対象特徴点のみを、基準近傍点及び対象近傍点として用いて、第１の照合処理において不一致と判定される基準特徴点に係る基準特徴量及び対象特徴点に係る対象特徴量を再算出する。つまり、第２の特徴量処理では、偽特徴点の可能性がある特徴点を用いずに特徴量を算出する。
【００４７】
図７は、第１の照合処理による一致範囲を示す図である。図７に示すように、第１の照合処理による一致範囲７０は、基準画像４０で言えば、「Ｂ＊、Ｃ＊、Ｅ＊、Ｆ＊、Ｇ＊」であり、対象画像５０で言えば、「Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｇ」である。
【００４８】
図７では、基準特徴点Ａ＊に係る基準特徴量を算出する例を示している。基準画像４０における一致範囲７０の中で、基準特徴点Ａ＊の近傍点は、Ｂ＊、Ｃ＊、Ｇ＊である。個体識別装置２の制御部２１は、基準特徴点Ａ＊及び最も近い基準近傍点Ｃ＊を結ぶ線分と、基準特徴点Ａ＊及び２番目に近い近傍点Ｂ＊を結ぶ線分とのなす角度を第１特徴量Ａ１−２＊として算出する。同様にして、個体識別装置２の制御部２１は、基準特徴点Ａ＊及び最も近い基準近傍点Ｃ＊を結ぶ線分と、基準特徴点Ａ＊及び３番目に近い近傍点Ｇ＊を結ぶ線分とのなす角度を第２特徴量Ａ２−２＊として算出する。個体識別装置２の制御部２１は、第１の照合処理において不一致と判定された他の基準特徴点Ｄ＊についても、同様に基準特徴量を算出する。
【００４９】
また、図７では、対象特徴点Ａに係る対象特徴量を算出する例を示している。一致範囲７０の中で、対象特徴点Ａの近傍点は、Ｂ、Ｃ、Ｇである。個体識別装置２の制御部２１は、対象特徴点Ａ及び最も近い対象近傍点Ｃを結ぶ線分と、対象特徴点Ａ及び２番目に近い対象近傍点Ｂを結ぶ線分とのなす角度を第１特徴量Ａ１−２として算出する。同様にして、個体識別装置２の制御部２１は、対象特徴点Ａ及び最も近い対象近傍点Ｃを結ぶ線分と、対象特徴点Ａ及び３番目に近い対象近傍点Ｇを結ぶ線分とのなす角度を第２特徴量Ａ２−２として算出する。個体識別装置２の制御部２１は、第１の照合処理において不一致と判定された他の対象特徴点Ｄ、Ｘについても、同様に対象特徴量を算出する。
【００５０】
図４の説明に戻る。個体識別装置２の制御部２１は、第２の照合処理を行う（Ｓ５）。第２の照合処理では、個体識別装置２の制御部２１は、Ｓ４における第２の特徴量算出処理によって再算出される対象特徴量と、第２の特徴量算出処理によって再算出される基準特徴量とを照合する。
【００５１】
図８は、第２の照合データの一例を示す図である。第２の照合データ８０は、Ｓ５における第２の照合処理の照合結果を含むデータである。第２の照合データ８０は、基準特徴点８１、基準近傍点８２、基準特徴量８３、対象特徴点８４、対象近傍点８５、対象特徴量８６、第２の照合結果８７などのデータ項目を有する。
【００５２】
基準特徴点８１は、予め入力される特徴点である。基準近傍点８２は、Ｓ３における第１の照合処理において一致と判定される基準特徴点の中から選択される、特定の基準特徴点８１の近傍に位置する所定数の特徴点である。基準特徴量８３は、特定の基準特徴点８１に係る特徴量である。対象特徴点８４は、Ｓ１において抽出される特徴点である。対象近傍点８５は、Ｓ３における第１の照合処理において一致と判定される対象特徴点の中から選択される、特定の対象特徴点８４の近傍に位置する所定数の特徴点である。対象特徴量８６は、特定の対象特徴点８４に係る特徴量である。第２の照合結果８７は、Ｓ５における第２の照合処理の照合結果である。
【００５３】
図８に示す例では、対象特徴点８４が「Ａ、Ｄ」に対して、第２の照合結果８７が「○」（一致）となっている。これらの対象特徴点８４は、自らが偽特徴点でもなく、対象近傍点８５にも偽特徴点が含まれていない。従って、対象特徴量は基準特徴量と同じ値になる。
【００５４】
一方、対象特徴点８４が「Ｘ」に対して、第２の照合結果８７が「×」（不一致）となっている。「Ｘ」は、自らが偽特徴点であるから、対応する基準特徴点が存在しない。第２の照合結果８７によれば、「Ｘ」は、偽特徴点として除外できている。
【００５５】
図４の説明に戻る。個体識別装置２の制御部２１は、識別結果を出力する（Ｓ６）。例えば、個体識別装置２の制御部２１は、Ｓ３における第１の照合処理の結果が「○」（一致）、或いは、第２の照合処理の結果が「○」（一致）と判定される対象特徴点については、基準特徴点と一致すると判定する。そして、個体識別装置２の制御部２１は、一定数以上の対象特等点が基準特徴点と一致する場合、物品１は真の物品であるという識別結果を出力する。
【００５６】
前述の例では、図６及び図８に示すように、偽特徴点Ｘを除く全ての対象特徴点が基準特徴点と一致することから、個体識別装置２の制御部２１は、物品１は真の物品であるという識別結果を出力する。
【００５７】
以上の通り、本実施の形態に係る個体識別装置２は、２段階の特徴量算出処理及び照合処理を行い、２回目の特徴量算出処理では、偽特徴点（ノイズ）の可能性がある特徴点を用いずに特徴量を算出する。従って、偽特徴点（ノイズ）の影響を軽減し、識別精度を向上することが可能となる。
【００５８】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る個体識別装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００５９】
１………物品
２………個体識別装置
３………光学読取装置
４………光源
３０………基準特徴量データ
４０………基準画像
５０………対象画像
６０………第１の照合データ
７０………一致範囲
８０………第２の照合データ
１００………個体識別システム
【図１】
2013196109.tif 000003
【図２】
2013196109.tif 000004
【図３】
2013196109.tif 000005
【図４】
2013196109.tif 000006
【図５】
2013196109.tif 000007
【図６】
2013196109.tif 000008
【図７】
2013196109.tif 000009
【図８】
2013196109.tif 000010