(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被照合パターン画像と基準パターン画像との特徴点での類似度に基づいて被照合パターン画像と基準パターン画像とを照合するパターン照合装置において、
被照合パターン画像と基準パターン画像の特徴点をそれぞれ設定する特徴点設定手段と、
前記特徴点設定手段により設定された被照合パターン画像と基準パターン画像の特徴点の中からそれぞれ１点の特徴点を選定する特徴点選定手段と、
前記特徴点選定手段により選定された基準パターン画像の特徴点の特徴量を抽出する基準パターン特徴量抽出手段と、
前記特徴点選定手段により選定された被照合パターン画像の特徴点の近傍の複数の特徴点での特徴量を抽出する被照合パターン特徴量抽出手段と、
前記基準パターン特徴量抽出手段で抽出された特徴点での特徴量に対する前記被照合パターン特徴量抽出手段により抽出された複数の特徴点での特徴量との類似度をそれぞれ求め、求められた複数の特徴点での類似度の中から最も大きい類似度に対応する特徴点を新たな特徴点とし移動させる特徴点移動手段と、
前記特徴点移動手段により現在移動されている特徴点での類似度より高い類似度を有する特徴点を再度求めるか否かを判断し、前記特徴点を再度求めないと判断した場合は、前記現在移動されている特徴点での類似度を前記被照合パターン画像と前記基準パターン画像の類似度とする収束判定手段とを、
備えたことを特徴とするパターン照合装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、パターン照合装置に関し、例えば、画像データを用いた監視システムなどにおいて、被照合パターン画像とあらかじめ登録されている基準パターン画像との特徴点での類似度に基づいて照合を行うパターン照合装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
顔画像は、表情や顔の向きの変化などによって同一人物であってもいろいろなパターンをとる。顔画像を用いて個人の認証を行うシステムにおいて、パターンの照合を行う場合、照合すべき特定パターンをテンプレートとし、これと対象となる画像との相関を求めて照合を行うテンプレートマッチングと呼ばれる手法がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、テンプレートマッチング手法による場合、テンプレートを幾何学的にいろいろと変形させて照合をとる必要があり、計算時間が膨大となる。また、テンプレートと入力画像との間のコネクションを局所的な類似度が高まるように決定していくダイナミックリンクマッチング（Wolfgang K. Konen et al. "A Fast Dynamic Link Matching Algorithm for Invariant Pattern Recognition", Vol. 7, No. 6/7, p. 1019-1030, 1994）手法があり、この手法によれば、パターンの変形に対してロバストであるが、２つのパターン間の特徴点がすべてリンクされているため、計算量が膨大になる。
【０００４】
本発明は上述した点に鑑みてなされたもので、被照合パターン画像とあらかじめ登録されている基準パターン画像との特徴点での類似度に基づいて照合を行う際に、特徴点を両パターンの類似度が大きくなる方向に移動させることにより、照合の際の計算量を少なくして、パターンの歪み、回転などの変形に対してロバストな照合を可能にすることができるパターン照合装置を得ることを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
前述した目的を達成するために、本発明に係るパターン照合装置は、被照合パターン画像と基準パターン画像との特徴点での類似度に基づいて被照合パターン画像と基準パターン画像とを照合するパターン照合装置において、被照合パターン画像と基準パターン画像の特徴点をそれぞれ設定する特徴点設定手段と、前記特徴点設定手段により設定された被照合パターン画像と基準パターン画像の特徴点の中からそれぞれ１点の特徴点を選定する特徴点選定手段と、前記特徴点選定手段により選定された基準パターン画像の特徴点の特徴量を抽出する基準パターン特徴量抽出手段と、前記特徴点選定手段により選定された被照合パターン画像の特徴点の近傍の複数の特徴点での特徴量を抽出する被照合パターン特徴量抽出手段と、前記基準パターン特徴量抽出手段で抽出された特徴点での特徴量に対する前記被照合パターン特徴量抽出手段により抽出された複数の特徴点での特徴量との類似度をそれぞれ求め、求められた複数の特徴点での類似度の中から最も大きい類似度に対応する特徴点を新たな特徴点とし移動させる特徴点移動手段と、前記特徴点移動手段により現在移動されている特徴点での類似度より高い類似度を有する特徴点を再度求めるか否かを判断し、前記特徴点を再度求めないと判断した場合は、前記現在移動されている特徴点での類似度を前記被照合パターン画像と前記基準パターン画像の類似度とする収束判定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態に係るパターン照合装置について説明する。
図１は本実施の形態に係るパターン照合装置の構成を示すブロック図である。
図１に示されるパターン照合装置は、ビデオカメラなどからパターンを含む画像を入力する入力手段１００と、入力手段１００を介して入力された画像や基準パターン辞書部１０５にあらかじめ登録されているパターンの画像に対して特徴点を設定する特徴点設定手段としての特徴点初期設定部１１０と、特徴点初期設定部１１０で設定された全特徴点の特徴量を抽出する特徴量初期抽出部１２０と、抽出された全特徴点の中から１つの特徴点を選定する特徴点選定部１３０とを備えており、前記特徴点初期設定部１１０と前記特徴量初期抽出部１２０とで特徴点選定手段を構成する。
【０００７】
また、入力画像に対して特徴点選定部１３０で選定された特徴点とその近傍の複数の特徴点での特徴量を求める被照合パターン特徴量抽出手段となる水平特徴量抽出部１４０と、基準パターン辞書部１０５にあらかじめ登録されているパターンの画像に対して特徴点選定部１３０で選定された特徴点の特徴量を求める基準パターン特徴量抽出手段となる特徴量抽出部１４５とを備えている。
【０００８】
また、前記水平特徴量抽出部１４０で求めた例えば３個の特徴量と特徴量抽出部１４５で求めた特徴量との類似度を求める水平類似度演算部１５０と、水平類似度演算部１５０で求めた３個の類似度の中から最も大きい類似度に対応する特徴点を新たな特徴点とし移動させる水平特徴点移動部１６０とを備えており、前記水平類似度演算部１５０と前記水平特徴点移動部１６０とで水平方向の特徴点移動手段を構成する。
【０００９】
また、前記水平特徴点移動部１６０により求められた新たな特徴点とその近傍（垂直方向）の複数の特徴点での特徴量を求める被照合パターン特徴量抽出手段となる垂直特徴量抽出部１７０と、垂直特徴量抽出部１７０で求めた例えば３個の特徴点での特徴量と前記特徴量抽出部１４５で求めた特徴量との類似度を求める垂直類似度演算部１８０と、垂直類似度演算部１８０で求めた３個の類似度の中から最も大きい類似度に対応する特徴点を新たな特徴点とし移動させる垂直特徴点移動部１９０とを備えており、前記垂直類似度演算部１８０と前記垂直特徴点移動部１９０とで垂直方向の特徴点移動手段を構成する。さらに、垂直特徴点移動部１９０による出力に基づいてより類似度の高い特徴点を再度求めるかどうかの判断を行う収束判断部２００とを備えている。
【００１０】
なお、図１では、入力手段１００を介して入力される入力画像と基準パターン辞書部１０５にあらかじめ登録されているパターンの画像に対し、それぞれ対応する処理手順を説明するのに、特徴点初期設定部１１０と、特徴点初期抽出部１２０と、特徴点選定部１３０との構成を２系列で示しているが、これらの構成は１系列であってもよく、１系列でなる特徴点初期設定部１１０と、特徴点初期抽出部１２０と、特徴点選定部１３０との構成により、入力手段１００を介して入力される入力画像と基準パターン辞書部１０５にあらかじめ登録されているパターンの画像に対し、２系列の対応する出力を得るようにしてもよい。
【００１１】
次に、前記構成に係る動作について説明する。
特徴点初期設定部１１０は、入力手段１００を介して入力されるビデオカメラなどからのパターンを含む画像や、基準パターン辞書部１０５にあらかじめ登録されているパターンの画像に対して、それぞれ特徴点を設定する。特徴点の設定は、例えば、水平方向、垂直方向に所定間隔で周期的に設定することができる。また、非周期的に自由な位置に設定することもできる。
【００１２】
特徴量初期抽出部１２０では、前記特徴点初期設定部１１０で設定された全特徴点での特徴量を抽出する。特徴量としては、例えば、特徴点を中心とする水平Ｎｘ画素、垂直Ｎｙ画素の矩形エリアの各画素の輝度値を要素とするベクトルとすることができる。また、特徴点を中心に公知のGabor ウェーブレットなどの２次元フィルタ処理を施し、その出力を特徴量とすることもできる。このとき、照合を行う２つのパターンの対応する特徴点間の類似度は、特徴量がベクトルの場合は、例えば、２つのベクトルのユークリッド距離を用いる。そして、パターン間の類似度は対応する特徴点間の類似度の総和となる。
【００１３】
特徴点選定部１３０では、前記特徴量初期抽出部１２０で抽出された全特徴点の中から１つの特徴点を選び出す。選出方法は、特徴点に０から（特徴点数−１）までの番号をつけて、例えば乱数発生器で０から（特徴点数−１）までの乱数を発生させてその乱数と等しい番号の特徴点を選択する。
【００１４】
次に、水平特徴量抽出部１４０では、入力画像に対して前記特徴点選定部１３０で選定された特徴点とその近傍（水平方向）の特徴量を求める。特徴点の座標を（Ｘｐ，Ｙｐ）とし、任意の整数をＤｘとすると、座標（Ｘｐ＋Ｄｘ，Ｙｐ），（Ｘｐ−Ｄｘ，Ｙｐ）の２点を暫定的に特徴点として、（Ｘｐ，Ｙｐ），（Ｘｐ＋Ｄｘ，Ｙｐ），（Ｘｐ−Ｄｘ，Ｙｐ）の各特徴点の特徴量を求める。
一方、特徴量抽出部１４５では、基準パターン辞書部１０５にあらかじめ登録されている基準パターンの画像に対して、特徴点選定部１３０で選定された特徴点の特徴量を求める。
【００１５】
水平類似度演算部１５０では、前記特徴量抽出部１４５で求めた特徴量に対する前記水平特徴量抽出部１４０で求めた３点の特徴点の特徴量の類似度を求める。そして、水平特徴点移動部１６０では、前記水平類似度演算部１５０で求めた３点の特徴点の類似度の中から最も大きい類似度に対応する特徴点を新たな特徴点とし、水平方向に移動させる。
【００１６】
さらに、垂直特徴量抽出部１７０では、入力画像に対して前記水平特徴点移動部１６０により求められた新たな特徴点とその近傍（垂直方向）の特徴量を求める。前記水平特徴点移動部１６０により求められた新たな特徴点の座標を（Ｘｐ’，Ｙｐ’）とし、任意の整数をＤｙとすると、座標（Ｘｐ’，Ｙｐ’＋Ｄｙ），（Ｘｐ’，Ｙｐ’−Ｄｙ）の２点を暫定的に特徴点として、（Ｘｐ’，Ｙｐ’＋Ｄｙ），（Ｘｐ’，Ｙｐ’−Ｄｘ）の各特徴点の特徴量を求める。
【００１７】
垂直類似度演算部１８０では、前記特徴量抽出部１４５で求めた特徴量に対する前記垂直特徴量抽出部１７０で求めた３点の特徴点の特徴量の類似度を求める。そして、垂直特徴点移動部１９０では、前記垂直類似度演算部１８０で求めた３点の特徴点の類似度の中から最も大きい類似度に対応する特徴点を新たな特徴点とし、垂直方向に移動させる。
【００１８】
このような過程を経た後、収束判断部２００では、特徴点選定部１３０へ戻って、より類似度の高い特徴点を再度求めるか否かの判断を行う。例えば、あらかじめ設定されている繰り返し回数後のパターン間の類似度の改善量があらかじめ設定されている閾値よりも小さくなった場合、または、類似度があらかじめ設定されていた閾値より高くなった場合、繰り返し演算を止めて、現時点でのパターン間の類似度を基準パターンと入力画像との類似度とする。
【００１９】
したがって、上記実施の形態によれば、被照合パターン画像と基準パターン画像との類似度を求める際に、両パターン上に特徴点を設定して、特徴点を両パターンの類似度が大きくなる方向の位置に移動させることにより、パターンの歪み、回転などの変形に対してロバストな照合を可能にすることができる。
【００２０】
なお、上記実施の形態では、水平特徴量抽出部１４０と水平類似度演算部１５０及び水平特徴点移動部１６０でなる水平方向処理手順の構成に対して、垂直特徴量抽出部１７０と垂直類似度演算部１８０及び垂直特徴点移動部１９０でなる垂直方向処理手順の構成を直列接続したが、前記水平方向処理手順の構成と前記垂直処理手順の構成を並列接続してもよく、その場合は、収束判断部２００において、水平方向及び垂直方向の両方向に対し最も大きい類似度となる特徴点を新たな特徴点として求め移動させる機能を追加すればよい。このとき、水平特徴点移動部１６０及び垂直特徴点移動部１９０は、各方向に対し最も大きい類似度に対応する特徴点を求めるだけでよい。
【００２１】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、被照合パターン画像とあらかじめ登録されている基準パターン画像との特徴点での類似度に基づいて照合を行う際に、特徴点を両パターンの類似度が大きくなる方向に移動させることにより、照合の際の計算量を少なくしパターンの歪み、回転などの変形に対してロバストな照合を可能にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係るパターン照合装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１００  入力手段
１０５  基準パターン辞書部
１１０  特徴点初期設定部
１２０  特徴量初期抽出部
１３０  特徴点選定部
１４０  水平特徴量抽出部
１４５  特徴量抽出部
１５０  水平類似度演算部
１６０  水平特徴点移動部
１７０  垂直特徴量抽出部
１８０  垂直類似度演算部
１９０  垂直特徴点移動部
２００  収束判断部
【図１】
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