(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる特定パターンを検出する画像認識装置において、
画像データを２値化する２値化手段と、
２値化手段により２値化された画像データのうち、検出対象とする特定パターンの一部分に対応する第１の領域のパターンマッチングを行って、前記２値化画像データにおける前記特定パターンのサイズを決定する決定手段と、
前記２値化画像データにおける特定パターンの全体のパターンマッチングのための第２の領域を、決定手段により決定された前記特定パターンのサイズに対応して設定し、前記第２の領域のパターンマッチングの結果に基づいて、前記特定パターンが前記２値化画像データに含まれるか否かを検出する検出手段と
を備える画像認識装置。
【請求項２】
前記第２の領域は複数の部分領域からなり、前記検出手段は、前記複数の部分領域について部分領域ごとに前記特定パターンの一部が含まれるか否かを判定し、前記複数の部分領域の中の１つの部分領域で前記特定パターンの一部が含まれないと判定したときは、前記特定パターンが画像に含まれないと判断することを特徴とする請求項１に記載された画像認識装置。
【請求項３】
前記検出手段は、前記複数の部分領域を、決定手段により決定される前記サイズに応じて設定することを特徴とする請求項２に記載された画像認識装置。
【請求項４】
前記複数の部分領域は、決定手段により決定される前記サイズの形状の内部の部分領域を含むことを特徴とする請求項２に記載された画像認識装置。
【請求項５】
決定手段により決定される前記サイズの形状の内部の部分領域は複数であることを特徴とする請求項４に記載された画像認識装置。
【請求項６】
前記複数の部分領域は、決定手段により決定される前記サイズの形状の周辺の部分領域を含むことを特徴とする請求項２に記載された画像認識装置。
【請求項７】
画像に含まれる特定パターンを検出する画像認識において、
画像データを２値化し、
２値化された画像データのうち、検出対象の特定パターンの一部分に対応する第１の領域のパターンマッチングを行って、前記２値化画像データにおける前記特定パターンのサイズを決定し、
前記２値化画像データにおける特定パターンの全体のパターンマッチングのための第２の領域を、決定された前記特定パターンのサイズに対応して設定し、前記第２の領域のパターンマッチングの結果に基づいて、前記特定パターンが前記２値化画像データに含まれるか否かを検出する
画像認識方法。
【請求項８】
前記第２の領域は複数の部分領域からなり、前記第２のパターンを用いた前記特定パターンの検出において、前記複数の部分領域について部分領域ごとに前記特定パターンの一部が含まれるか否かを判定し、前記複数の部分領域の中の１つの部分領域で前記特定パターンの一部が含まれないと判定したときは、前記特定パターンが画像に含まれないと判断することを特徴とする請求項７に記載された画像認識方法。
【請求項９】
前記複数の部分領域は、決定される前記特定パターンの前記サイズの形状の周辺の部分領域を含むことを特徴とする請求項８に記載された画像認識方法。
【請求項１０】
画像に含まれる特定パターンを検出する画像認識において、
画像データを２値化するステップと、
２値化された画像データのうち、検出対象の特定パターンの一部分に対応する第１の領域のパターンマッチングを行って、前記２値化画像データにおける前記特定パターンのサイズを決定するステップと、
前記２値化画像データにおける特定パターンの全体のパターンマッチングのための第２の領域を、決定された前記特定パターンのサイズに対応して設定し、前記第２の領域のパターンマッチングの結果に基づいて、前記特定パターンが前記２値化画像データに含まれるか否かを検出するステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１１】
前記第２の領域は複数の部分領域からなり、前記第２のパターンを用いた特定パターンの検出において、前記複数の部分領域について部分領域ごとに前記特定パターンの一部が含まれるか否かを判定し、前記複数の部分領域の中の１つの部分領域で前記特定パターンの一部が含まれないと判定したときは、前記特定パターンが画像に含まれないと判断することを特徴とする請求項１０に記載された画像認識装置。
【請求項１２】
前記複数の部分領域は、決定される前記特定パターンの前記サイズの形状の周辺の部分領域を含むことを特徴とする請求項１０に記載された画像認識装置。
【請求項１３】
請求項１０または１１に記載されたプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、パターンマッチングによる特定形状の対象物の認識に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年カラー複写機の機能と性能が上がり、紙幣、有価証券などの有効な偽造防止方法が検討され続けている。偽造防止方法のひとつでは、紙幣などの模様の内に特定パターンを含めておく。そして、紙幣などがカラー複写機でスキャンされたときに、スキャンされた画像を解析し、画像内に特定パターンを検出したならば正常な像生成を禁止する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
画像中の特定形状の対象物の位置検出、形状認識等のために、通常パターンマッチングが用いられる。パターンマッチングでは、特定パターンを識別するための基準パターンのデータを用意しておき、画像の各々の画素のデータを黒白の２値化データまたは多値化データとして画像メモリに記憶せしめ、この記憶されたデータと、基準パターンの各々の画素のデータを１画素ずつシフトして照合する。ここで、パターンマッチングには、多大な処理時間が必要になる。また、抽出したい領域のサイズが異なることがある場合、各サイズ毎にパターンマッチングを行う必要がある。これにより処理時間がさらに長くなる。
【０００４】
入力機器からのデータの多くは情報量の多いカラー画像であり、また入出力機器はますます高速で高解像度になってきている。それにもかかわらず、偽造防止のため、実時間内での画像処理が求められている。それゆえ、特定パターンの検出のため、高速で高精度な画像認識の手法の開発が重要な課題である。
【０００５】
この発明の目的は、画像認識の高速化の新しい提案をすることである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像認識装置は、画像に含まれる特定パターンを検出する画像認識装置であって、画像データを２値化する２値化手段と、２値化手段により２値化された画像データのうち、検出対象とする特定パターンの一部分に対応する第１の領域のパターンマッチングを行って、前記特定パターンの前記画像データ内におけるサイズを決定する決定手段と、前記２値化画像データにおける特定パターンのパターンマッチングのための第２の領域を、決定手段により決定された前記特定パターンのサイズに対応して設定し、前記第２の領域のパターンマッチングの結果に基づいて、前記特定パターンが前記２値化画像データに含まれるか否かを検出する検出手段とを備える。
【０００７】
好ましくは、前記第２の領域は複数の部分領域からなり、前記検出手段は、前記複数の部分領域について部分領域ごとに前記特定パターンの一部が含まれるか否かを判定し、前記複数の部分領域の中の１つの部分領域で前記特定パターンの一部が含まれないと判定したときは、前記特定パターンが画像に含まれないと判断する。
好ましくは、前記検出手段は、前記複数の部分領域を，決定手段により決定される前記サイズに応じて設定する。検出したサイズに応じて検査する位置を変更することによって、対象物を高精度で高速に認識することが可能になる。
好ましくは、前記複数の部分領域は、決定手段により決定される前記サイズの形状の内部の部分領域を含む。たとえば、前記サイズの形状の内部の部分領域は複数である。
好ましくは、前記複数の部分領域は、決定手段により決定される前記サイズの形状の周辺の部分領域を含む。
【０００８】
本発明に係る画像認識方法では、画像に含まれる特定パターンを検出する画像認識において、画像データを２値化し、２値化された画像データのうち、検出対象の特定パターンの一部分に対応する第１の領域のパターンマッチングを行って、前記２値化画像データにおける前記特定パターンのサイズを決定し、前記２値化画像データにおける特定パターンの全体のパターンマッチングのための第２の領域を、決定された前記特定パターンのサイズに対応して設定し、前記第２の領域のパターンマッチングの結果に基づいて、前記特定パターンが前記２値化画像データに含まれるか否かを検出する。
好ましくは、前記画像認識方法において、前記第２の領域は複数の部分領域からなり、前記第２のパターンを用いた前記特定パターンの検出において、前記複数の部分領域について部分領域ごとに前記特定パターンの一部が含まれるか否かを判定し、前記複数の部分領域の中の１つの部分領域で前記特定パターンの一部が含まれないと判定したときは、前記特定パターンが画像に含まれないと判断する。好ましくは、前記複数の部分領域は、決定される前記特定パターンの前記サイズの形状の周辺の部分領域を含む。
【０００９】
本発明に係るプログラムは、画像に含まれる特定パターンを検出する画像認識において、画像データを２値化するステップと、２値化された画像データのうち、検出対象の特定パターンの一部分に対応する第１の領域のパターンマッチングを行って、前記特定パターンの前記画像データ内におけるサイズを決定するステップと、前記２値化画像データにおける特定パターンの全体のパターンマッチングのための第２の領域を、決定された前記特定パターンのサイズに対応して設定し、前記第２の領域のパターンマッチングの結果に基づいて、前記特定パターンが前記２値化画像データに含まれるか否かを検出するステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
好ましくは、前記プログラムにおいて、前記第２の領域は複数の部分領域からなり、前記第２のパターンを用いた特定パターンの検出において、前記複数の部分領域について部分領域ごとに前記特定パターンの一部が含まれるか否かを判定し、前記複数の部分領域の中の１つの部分領域で前記特定パターンの一部が含まれないと判定したときは、前記特定パターンが画像に含まれないと判断する。好ましくは、前記プログラムにおいて、前記複数の部分領域は、決定される前記特定パターンの前記サイズの形状の周辺の部分領域を含む。
本発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、前記のプログラムを記録する。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
図１は、この発明の１実施形態による画像認識システムの構成を示す概略斜視図である。この画像認識システムは、ＣＰＵを中心として構成され、システム全体を制御する制御装置１と、画像あるいは文字等を表示し、操作のための各種表示等を行うディスプレイ２と、各種入力、指示操作等を行うためのキーボード３及びマウス４と、データ記録媒体であるフロッピーディスク５及びハードディスク６と、画像データを出力するためのプリンタ７と、画像データを取り込むためのスキャナー８およびＣＤ−ＲＯＭ装置９とから構成される。
【００１１】
図２は、制御装置１を中心とした画像認識システムの制御系のブロック図である。制御装置１は、ＣＰＵ２０１を中心として構成され、ＣＰＵ２０１に接続されるデータバス２２０を介して、本システムを制御するプログラム等を記憶しているＲＯＭ２０３と、データ及びプログラムを記憶するＲＡＭ２０４と、画像、文字等の表示をディスプレイ２に行う表示制御回路２０５と、キーボード５からの入力を転送制御するキーボード制御回路２０６と、マウス４からの入力を転送制御するマウス制御回路２０７と、フロッピーディスク５を制御するフロッピーディスク制御回路２０８と、ハードディスク６を制御するハードデイスク制御回路２０９と、プリンタ７への出力を制御するプリンタ制御回路２１０と、スキャナー８を制御するスキャナー制御回路２１１と、ＣＤ−ＲＯＭ装置９を制御するＣＤ‐ＲＯＭ装置制御回路２１２とが接続される。また、ＣＰＵ２０１には、本システムを動作させるために必要な基準クロックを発生するためのクロック２０２が接続され、さらにデータバス２２０を介して各種拡張ボードを接続するための拡張スロット２１５が接続される。なお、本実施形態では、システムを制御するプログラムや画像認識プログラムはＲＯＭ２０３に記憶しているが、他の記録媒体に記憶しておいてもよい。また、通信装置を介してプログラムを受信して、実行させてもよい。
【００１２】
この画像認識装置では、入力カラー画像を２値化し、２値化画像中の特定画像をパターンマッチングを用いて認識する。パターンマッチングにおいて、画像の左上端から順に８×８画素の領域を候補領域とし、各候補領域について特定画像を検出する。
【００１３】
パターンマッチングの１つの問題は、同じ図形を読み取った画像データであっても２値化により異なったデータが生じることである。図３は、８×８画素領域内で同じドーナツ形状(２重の８角形で示す)を２値化して得られた４つの異なるデータを示す。図においてオン画素はハッチングで示す。この例では、３×３、３×４、４×３、４×４画素の４種類のデータが生じる。このような状況に対して、３×３、３×４、４×３、４×４の４つのサイズのフィルタを用いてパターンマッチングを行うことにより対応できるが、そうすると処理時間が長くなってしまう。
【００１４】
そこで、本実施形態では、候補領域の２値化画像においてパターンマッチングを行うときに、まず認識対象（抽出したい形状）のサイズを決定し、次にそのサイズに対応してパターンマッチングを行う。具体的には、特定の部分領域の２値画像を参照して認識対象物のサイズを決定する。ここでは、同じ図形を読み取った画像データの２値化によるサイズの変化を検出するので、サイズの変化は１とする。あらかじめ決めた部分領域のオン画素数をカウントし、オン画素数が基準値未満ならサイズをＡ画素とし、基準値以上なら(Ａ＋１)画素とする。
【００１５】
サイズ決定の後に、候補領域内の形状及びその周辺での部分領域ごとに順次パターンマッチングを行う。ただし、先に決定したサイズに対応して探索位置を異ならせる。ここで、複数の部分領域についてパターンマッチングを行う順番を定義し、１つの部分領域についてパターンの適合率が低い場合は、その候補領域での処理を終り、次の候補領域を探索する。これにより、パターンマッチングを高精度で行うとともに、処理の高速化を図る。
【００１６】
図４は、パターンマッチングを用いた画像認識処理のフローチャートを示す。まず、画素ごとに複数の色情報を持つカラー画像データを入力する（Ｓ１０）。この画像には、特定の色と形状で形成されるマークを含んでいる。次に、特定色に関してカラー画像データの２値化を行う（Ｓ１２）。ここで、画像の各画素のＲＧＢ値が指定の範囲内であれば、その画素のビットをオンにし、それ以外の範囲の色であればビットをオフにする。たとえば、以下の条件（所定色の範囲）に合致すれば、ビットをオンにする。
Ｒmax ≦ Ｒ ≦ Ｒmin
Ｇmax ≦ Ｇ ≦ Ｇmin
Ｂmax ≦ Ｂ ≦ Ｂmin
ここで、Ｒ、Ｇ、Ｂは注目画素の赤、緑、青の画素値であり、Ｒmax、Ｇmax、Ｂmaxは、赤、緑、青の最大値であり、Ｒmin、Ｇmin、Ｂminは、赤、緑、青の最小値である。
【００１７】
次に、あらかじめ決めた場所のオン画素数をカウントすることで、オン画素数が基準値未満ならサイズをＡ、基準値以上なら(Ａ＋１)としてサイズを決定する。まず、第１の部分領域のパターンマッチングを行い（Ｓ１６）、条件を満たす場合、特定領域を用いたサイズ検出をおこなう（Ｓ１８）。これにより、パターンマッチングするサイズを決定する。
【００１８】
次に、残りの部分領域について部分領域毎にパターンマッチングを行うことで、高精度かつ高速に認識対象を認識する。まず、第２の部分領域のパターンマッチングを行い（Ｓ２０）、条件を満たす場合、第３の部分領域のパターンマッチングを行う。このように、条件を満たす場合、次の部分領域の処理に移る。最後に、第Ｎの部分領域のパターンマッチングを行い（Ｓ２２）、条件を満たす場合、次のステップＳ２４に移る。このように部分領域毎にパターンマッチングを行い、いずれかの部分領域で条件を満足しない場合は、ただちにパターンマッチング処理を中止し、次の候補領域を探索し（Ｓ１４）、その領域についてステップＳ１６以下の処理を繰り返す。なお、候補領域は画像の左上端から１画素ずつ移動する。
【００１９】
すべての部分領域において条件を満足すると、次に、精査のためのパターンマッチングを行う（Ｓ２４）。条件を満たす場合、対象物と認識する（Ｓ２６）。ここで、パターンマッチング処理の終了条件を満たさない場合、ステップＳ１４に戻る。パターンマッチング処理の終了条件を満たす場合、パターンマッチングを終了する。
【００２０】
次に、具体例について説明する。まず、サイズ決定を図５を参照して説明する。図５は、８×８の候補領域においてサイズ決定のため参照する画素の位置を示す。
（１)  前処理として、まず左上側の部分（○で示した５画素）でのオン画素数を検査する。所定値以上であれば次に進むが、所定値未満であれば、次の候補領域を探索する。
（２)  次に、上述の部分に隣接した＋で示した９画素でのオン画素数を検査する。所定値以上であれば次に進むが、所定値未満であれば、次の候補領域を探索する。
（３)  次にサイズを決定する。まず左から６ライン目の□で示した３画素でのオン画素数から対象物の横サイズを検出する。(３画素中２画素以上なら横サイズ＝４とし、２画素未満なら横サイズ＝３とする。)
（４)  次に、上から６ライン目の☆で示した３画素でのオン画素数から対象物の縦サイズを検出する。３画素中２画素以上なら縦サイズ＝４とし、２画素未満なら縦サイズ＝３とする。
（５)  こうして決定した縦横のサイズにより、パターンマッチングを行う領域（３×３、３×４、４×３、４×４のいずれか）を設定する。
【００２１】
次に、決定したサイズに合わせて部分領域ごとのパターンマッチングを説明する。ここで、複数の部分領域についてパターンマッチングを行う順番が定義されている。ただし、サイズごとに探索する画素の位置は異なる。図６は、図４を参照して説明したように、ドーナツ形状を３×３、４×３、３×４、４×４のいずれかのサイズの対象物とした場合についてのパターンマッチング位置をあらわしている。探索する画素は３×３、４×３、３×４サイズのいずれの場合にも、以下の順で行うものとする。それぞれの部分領域についてパターンマッチング検査を行い、条件を満たせば次の部分領域のパターンマッチング検査を同様に行う。全ての部分領域について条件を満たす場合のみ対象物と認識する。いずれかの部分領域に対する検査で条件を満たすことができない場合には、次の検査には進まず、次の候補領域を選択して上述のサイズ決定からはじめる。
【００２２】
（６）  部分領域についてのパターンマッチングでは、まず、ドーナツ形状の右下部（○で示す画素の部分領域(４×４の場合●も含む)）のオン画素領域のオン画素数を検査する。（なお、左上部は（１）ですでにチェックしている。）所定数以上であれば次に進む。
（７）  次に、ドーナツ形状の中心穴（×で示す画素）の領域オン画素数を検査する。所定数以下であれば次に進む。
（８）  次に、ノイズを調べるため、ドーナツ形状の周辺１ライン目(太線で囲んだ部分)の領域でオン画素数を検査する。所定数以下であれば次に進む。
（９）  次に、ドーナツ形状の周辺２ライン目(◇の部分)の領域でオン画素数を検査する。ここで２ライン目を考慮するのは、ノイズの影響を小さくするためである。２ライン目を考慮することにより精度があがる。
（１０）  ４×４サイズの場合のみ、頂点位置（△と●で示す画素）のオン画素数を検査する。これにより大きすぎる画像を除く。所定数以下であれば次に進む。
（１１）  次に、周辺に連続してオン画素（オン画素塊）が存在するかどうか検査する。存在しないときは、対象物と認識する。なお、８×８の領域の隅の位置にオン画素が存在しなくても、その両側に存在すれば連続と判断する。
【００２３】
なお、(１)〜(１１)の手順は入れ替えても良い。また、(１)〜(１１)の検査領域（部分領域）を、さらに細かな領域に分けて検査してもよい。たとえば、図６に示す周辺１ライン目のオン画素数を計算するとき、左半分と右半分に分けて行っても良い。また、（４）の処理で、６ライン目の３画素中２画素以上がオンならば、縦サイズ＝４としているが、６ライン目の３画素中２画素オン、かつ、５ライン目のオン画素数が規定を満たす場合も縦サイズ＝４としてもよい。
【００２４】
また、ドーナツ形状以外でも、ドーナツ形状の穴の部分をオン画素とした形状の識別も可能である。この場合、図６の中心穴（×の部分）を黒とすればよい。また、４角形状も同様に検出可能である。
【００２５】
また、３角形状、十字型や星型の形状も、領域の指定の仕方を変更することで同じ手法で扱える。
【００２６】
【発明の効果】
パターンマッチングにおいて、抽出したい形状のサイズが異なることがある場合、従来はサイズ毎にパターンマッチングを行う必要があった。本発明では、部分領域の情報を用いてサイズを決定し、そのサイズに応じて参照画素を変更しパターンマッチングを行うので、全てのサイズ毎にパターンマッチングを行う必要がなくなり、処理時間が短くなる。
【００２７】
また、サイズに応じたパターンマッチングを行う際、各部分領域に分けてパターンマッチングを行うが、ここで、各部分領域ごとに一定の基準をあらかじめ設け、その基準を満たさない場合には、次の部分領域を参照しないで、次の候補領域を探索する。これにより、高速でパターンマッチングを行える。
【図面の簡単な説明】
【図１】  画像認識システムのブロック図
【図２】  制御装置を中心とした制御系のブロック図
【図３】  同じドーナツ形状についての異なる２値化データを示す図
【図４】  画像認識のフローチャート
【図５】  サイズ決定のための部分領域の図
【図６】  パターンマッチングのための部分領域の図
【符号の説明】
１  制御装置、    ２０１  ＣＰＵ、    ２０３  ＲＯＭ。
【図１】
0004329285.tif 000002
【図２】
0004329285.tif 000003
【図３】
0004329285.tif 000004
【図４】
0004329285.tif 000005
【図５】
0004329285.tif 000006
【図６】
0004329285.tif 000007