"画像から認識対象の形状を示す輪郭線を検出するとともに、前記認識対象における前記輪郭線の検出位置を示す位置情報を取得する輪郭検出部と、前記輪郭線を複数の分割輪郭線に分割し、前記分割輪郭線ごとに、少なくとも2つの算出点における接線に基づき前記分割輪郭線に近似する円弧の曲率を算出する曲率算出部と、前記認識対象における前記分割輪郭線の位置を示す前記位置情報と、前記分割輪郭線の曲率とに基づき、前記認識対象の形状を認識する物体認識部とを備えることを特徴とする物体認識装置。前記曲率算出部は、前記分割輪郭線における一方の端点を通過する接線の傾きと他方の端点を通過する接線の傾きを求め、これらの接線が交差することにより形成される角度に基づき、前記分割輪郭線に近似する円弧の曲率中心角を算出する曲率中心角算出部と、前記分割輪郭線の長さを算出する輪郭長算出部と、前記曲率中心角と前記分割輪郭線の長さとに基づいて曲率半径を求め、前記曲率半径に基づき前記曲率を算出する幾何的演算部とを備えることを特徴とする請求項1に記載の物体認識装置。前記輪郭長算出部は、前記一方の端点から前記他方の端点までの前記分割輪郭線の実際の長さを前記分割輪郭線の長さとして算出することを特徴とする請求項2に記載の物体認識装置。前記輪郭長算出部は、前記一方の端点と前記他方の端点の間の直線距離を前記分割輪郭線の長さとして算出することを特徴とする請求項2に記載の物体認識装置。前記輪郭長算出部は、前記分割輪郭線の鮮明度が一定以上の場合に、前記一方の端点から前記他方の端点までの前記分割輪郭線の実際の長さを前記分割輪郭線の長さとして算出し、前記分割輪郭線の鮮明度が一定未満の場合に、前記一方の端点から前記他方の端点までの直線距離を前記分割輪郭線の長さとして算出することを特徴とする請求項2に記載の物体認識装置。物体を一意に特定する物体識別子と、当該物体識別子により特定される物体の輪郭線における位置を示す位置情報と曲率が対応付けられて格納される曲率テーブルを記憶する記憶部をさらに備え、前記物体認識部は、前記曲率テーブルから、形状の認識に利用した前記分割輪郭線の位置情報および曲率と一定以上に近似する位置情報および曲率が対応付けられている物体識別子を特定することにより物体を認識することを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の物体認識装置。前記分割輪郭線ごとに算出された曲率を、前記分割輪郭線の位置情報と、前記輪郭線に対応する物体の物体識別子と対応付けて前記曲率テーブルに登録するテーブル登録部をさらに備えることを特徴とする請求項6に記載の物体認識装置。画像から認識対象の形状を示す輪郭線を検出するとともに、前記認識対象における前記輪郭線の検出位置を示す位置情報を取得する輪郭検出ステップと、前記輪郭線を複数の分割輪郭線に分割し、前記分割輪郭線ごとに、少なくとも2つの算出点における接線に基づき前記分割輪郭線に近似する円弧の曲率を算出する曲率算出ステップと、前記認識対象における前記分割輪郭線の位置を示す前記位置情報と、前記分割輪郭線の曲率とに基づき、前記認識対象の形状を認識する物体認識ステップとを備えることを特徴とする物体認識方法。コンピュータを、画像から認識対象の形状を示す輪郭線を検出するとともに、前記認識対象における前記輪郭線の検出位置を示す位置情報を取得する輪郭検出手段、前記輪郭線を複数の分割輪郭線に分割し、前記分割輪郭線ごとに、少なくとも2つの算出点における接線に基づき前記分割輪郭線に近似する円弧の曲率を算出する曲率算出手段、前記認識対象における前記分割輪郭線の位置を示す前記位置情報と、前記分割輪郭線の曲率とに基づき、前記認識対象の形状を認識する物体認識手段として機能させるためのプログラム。上記の技術では、輪郭線の曲率を算出するにあたりスプライン補間による一般的な手法を用いているが、このような手法では、量子化誤差やノイズに敏感に反応してしまうために、算出される曲率の誤差も大きいという問題がある。そこで本発明は、輪郭線の曲率を特徴量として利用して画像内の物体を認識するにあたり、ノイズによる誤差を抑制して精度の高い曲率が求められるようにすることを目的とする。本発明は、上述の課題を解決すべくなされたもので、本発明の一態様による物体認識装置は、画像から認識対象の形状を示す輪郭線を検出するとともに、前記認識対象における前記輪郭線の検出位置を示す位置情報を取得する輪郭検出部と、前記輪郭線を複数の分割輪郭線に分割し、前記分割輪郭線ごとに、少なくとも2つの算出点における接線に基づき前記分割輪郭線に近似する円弧の曲率を算出する曲率算出部と、前記認識対象における前記分割輪郭線の位置を示す前記位置情報と、前記分割輪郭線の曲率とに基づき、前記認識対象の形状を認識する物体認識部とを備える。また、本発明の一態様による物体認識装置において、前記曲率算出部は、前記分割輪郭線における一方の端点を通過する接線の傾きと他方の端点を通過する接線の傾きを求め、これらの接線が交差することにより形成される角度に基づき、前記分割輪郭線に近似する円弧の曲率中心角を算出する曲率中心角算出部と、前記分割輪郭線の長さを算出する輪郭長算出部と、前記曲率中心角と前記分割輪郭線の長さとに基づいて曲率半径を求め、前記曲率半径に基づき前記曲率を算出する幾何的演算部とを備える。また、本発明の一態様による物体認識装置において、前記輪郭長算出部は、前記一方の端点から前記他方の端点までの前記分割輪郭線の実際の長さを前記分割輪郭線の長さとして算出する。また、本発明の一態様による物体認識装置において、前記輪郭長算出部は、前記一方の端点と前記他方の端点の間の直線距離を前記分割輪郭線の長さとして算出する。また、本発明の一態様による物体認識装置において、前記輪郭長算出部は、前記分割輪郭線の鮮明度が一定以上の場合に、前記一方の端点から前記他方の端点までの前記分割輪郭線の実際の長さを前記分割輪郭線の長さとして算出し、前記分割輪郭線の鮮明度が一定未満の場合に、前記一方の端点から前記他方の端点までの直線距離を前記分割輪郭線の長さとして算出する。また、本発明の一態様による物体認識装置において、物体を一意に特定する物体識別子と、当該物体識別子により特定される物体の輪郭線における位置を示す位置情報と曲率が対応付けられて格納される曲率テーブルを記憶する記憶部をさらに備え、前記物体認識部は、前記曲率テーブルから、形状の認識に利用した前記分割輪郭線の位置情報および曲率と一定以上に近似する位置情報および曲率が対応付けられている物体識別子を特定することにより物体を認識する。また、本発明の一態様による物体認識装置において、前記分割輪郭線ごとに算出された曲率を、前記分割輪郭線の位置情報と、前記輪郭線に対応する物体の物体識別子と対応付けて前記曲率テーブルに登録するテーブル登録部をさらに備える。また、本発明の一態様による物体認識方法は、画像から認識対象の形状を示す輪郭線を検出するとともに、前記認識対象における前記輪郭線の検出位置を示す位置情報を取得する輪郭検出ステップと、前記輪郭線を複数の分割輪郭線に分割し、前記分割輪郭線ごとに、少なくとも2つの算出点における接線に基づき前記分割輪郭線に近似する円弧の曲率を算出する曲率算出ステップと、前記認識対象における前記分割輪郭線の位置を示す前記位置情報と、前記分割輪郭線の曲率とに基づき、前記認識対象の形状を認識する物体認識ステップとを備える。また、本発明の一態様によるプログラムは、コンピュータを、画像から認識対象の形状を示す輪郭線を検出するとともに、前記認識対象における前記輪郭線の検出位置を示す位置情報を取得する輪郭検出手段、前記輪郭線を複数の分割輪郭線に分割し、前記分割輪郭線ごとに、少なくとも2つの算出点における接線に基づき前記分割輪郭線に近似する円弧の曲率を算出する曲率算出手段、前記認識対象における前記分割輪郭線の位置を示す前記位置情報と、前記分割輪郭線の曲率とに基づき、前記認識対象の形状を認識する物体認識手段として機能させる。本発明によれば、輪郭線の曲率を特徴量として利用して画像内の物体を認識するにあたり、ノイズによる誤差が抑制されて精度の高い曲率を求めることが可能になるという効果が得られる。<第1の実施形態>[物体認識装置の構成例]図1は、本実施形態の物体認識装置100の構成例を示している。この図に示す物体認識装置100は、CPUCentralProcessingUnit101、RAMRandomAccessMemory102、記憶部103、撮像部104、入力インターフェース105および出力インターフェース106を備える。これらの部位は、データバス107を介して接続されている。CPU101は、記憶部103に記憶されるプログラムを実行することにより、物体認識装置としての各種の機能を実現する。RAM102は、主記憶装置として機能するもので、CPU101が実行すべきプログラムが記憶部103から読み出されて展開される。また、RAM102は、CPU101が演算処理を実行する際の作業領域として使用される。記憶部103は、補助記憶装置として機能するもので、CPU101により実行されるプログラムや各種データを格納する。なお、この記憶部103には、例えばハードディスク、また、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置を採用することができる。撮像部104は、撮像により得られる画像光から画像データを生成する部位である。このために、撮像部104は、レンズや絞りなどから成る光学系と、撮像素子と、当該撮像素子によって生成された撮像信号から画像データを生成する画像信号処理部などを備えて構成される。撮像部104によって得られた画像データは、例えばCPU101の制御によって記憶部103に記憶させることができる。入力インターフェース105は、例えばキーボードやマウスなどの操作デバイスをはじめとする物体認識装置100への入力デバイスを一括して示したものである。また、出力インターフェース106は、例えばディスプレイデバイスやスピーカなどの出力デバイスを一括して示したものである。[物体認識装置の機能構成例]図2は、第1の実施形態において、CPU101がプログラムを実行することにより実現される物体認識のための機能構成例を示している。なお、この図においては、CPU101とともに記憶部103が示される。ここでは、記憶部103に記憶されるデータのうち、CPU101が物体認識のために利用する画像データ記憶領域131および曲率テーブル132が示される。物体認識処理に対応する機能部として、CPU101は、画像データ取得部111、輪郭検出部112、曲率算出部120、物体認識部113およびテーブル登録部114を備える。この物体認識装置として機能するCPU101は、認識対象Pを含む画像データから認識対象Pの形状の特徴を示す情報を取得する。このCPU101は、入力する画像データに含まれる認識対象Pの物体を認識するための物体認識モードが設定されている場合、取得した認識対象Pの形状の特徴を示す情報を利用して、認識対象Pの形状に対応する認識対象Pの物体を判定する。一方、入力する画像データに含まれる認識対象Pの物体を判定するための登録データを作成するための物体登録モードが設定されている場合、取得した認識対象Pの形状の特徴を示す情報がどのような物体であるかを登録する。本実施形態に係る物体認識装置として機能するCPU101は、モードが設定されることにより、物体認識モードによる処理、あるいは、物体登録モードによる処理を実行する。本実施形態において、CPU101は、認識対象Pの形状の特徴を示す情報として、認識対象Pの輪郭を示す輪郭線200に基づき、輪郭線200を複数n個に分割した分割輪郭線Gi{i=1,2,,n}の曲率Kiを示す情報と、認識対象Pにおける分割輪郭線Giの位置を示す情報とを含む。画像データ取得部111は、記憶部103に含まれる画像データ記憶領域131から認識対象Pを含む画像データを読み出す。画像データ記憶領域131は、撮像部104の撮像により得られた1以上の静止画の画像データを格納する記憶領域である。例えばユーザは、入力インターフェース105における所定の操作デバイスに対して操作を行うことで、画像データ記憶領域131に格納されている画像データのうちから、任意の物体認識処理対象の画像データを指定する。画像データ取得部111は、上記の操作によって指定された画像データを画像データ記憶領域131から読み出す。なお、画像データ取得部111は、記憶部103において記憶されていた形式のままの画像データを画像データ記憶領域131から読み出してもよい。または、例えば所定の色成分のみによる画像データに変換するなど、以降の輪郭検出などに適した形式に変換する。そして、この変換後の形式の画像データを読み出すようにしてもよい。輪郭検出部112は、画像データ取得部111により取得された画像データを入力し、この画像データの画像から、認識対象Pの輪郭を示す輪郭線200を検出する。ここで、図3を参照して、輪郭検出部112による輪郭検出処理について説明する。図3は、輪郭検出部112による輪郭検出処理について説明するための参考図である。図3aには、認識対象Pを含む画像データ131aの一例を示す。この画像データ131aに含まれる認識対象Pは、図示するように、所定のフォント形式による4の文字である。そして、上記図4aに示す画像データ131aについて輪郭検出処理を行うことにより、輪郭検出部112は、図4bに示すように、認識対象Pの形状を示す輪郭線200を検出する。この輪郭線200を形成する画素点の各々は、座標として表現される。ここで、上記座標については以下の2つにより表現される。1つは、直交座標x、yである。直交座標x,yは、画像データの画像面をXY座標として各画素の位置を示す座標値である。もう1つは、輪郭座標tである。輪郭座標tは、輪郭線200における所定の点を基点として、輪郭線200をトレースしていくように付される。図4bでは、具体例として、輪郭線200において矢印aで示す部分を輪郭座標t=0として規定し、ここを起点として輪郭線200を一定の距離ごとに時計回りでトレースしていく。図において矢印bで示す輪郭線200の部分が、ほぼ輪郭座標t=300の位置となる。説明を図2に戻す。曲率算出部120は、輪郭線200を複数の分割輪郭線Giに分割し、これらの分割輪郭線Giごとに、少なくとも2つの算出点における接線に基づいて分割輪郭線Giに近似する円弧の曲率Kiを算出する。本実施形態では、2点の算出点を利用する場合を想定する。また、この2つの算出点として、具体的には、輪郭線200から抽出した輪郭部分における両側の端点を利用する。第1の実施形態において、曲率算出部120は、図示するように、輪郭分割部121、曲率中心角算出部122、輪郭線実際長算出部123および幾何的演算部124を備える。輪郭分割部121は、輪郭検出部112により検出された輪郭を、曲率を算出するための輪郭線の微少な部分以下、分割輪郭線と称するに分割する。このように輪郭線200を分割するにあたり、1つには、下記の処理を考えることができる。図4は、輪郭線200を分割する処理を模式的に示している。まず、図4aに示すように、輪郭分割部121は、輪郭線200を検出した画像領域を所定サイズの分割領域210に分割する。この分割領域210は、一例として、例えば縦方向と横方向がそれぞれ10画素による100画素程度のサイズの分割領域210に分割する。そして、輪郭分割部121は、図4bに例示するように、輪郭線200の一部分を含む分割領域210から分割輪郭線Giを抽出するというものである。なお、輪郭分割部121は、輪郭線200の一部分を含む分割領域210のすべてから分割輪郭線Giを抽出してもよいし、輪郭線200の一部分を含む部分領域210のうちから曲率を算出すべき所定数の部分領域210を選択し、これらの選択された部分領域210から分割輪郭線Giを抽出してもよい。また、本実施形態において、輪郭分割部121は、曲率Kを算出のための2つの算出点として、図4bのように抽出された分割輪郭線Giの両端H1i、H2iを検出する。以下、この両端を算出点H1i、H2iを記す。この輪郭分割部121は、分割輪郭線Giの両端H1i、H2iを位置を示す情報を取得する。本実施形態において、輪郭分割部121は、分割輪郭線Giの算出点H1i、H2iの位置を示す情報として、画面データの画面のXY座標系における座標値を取得する。なお、本発明はこれに限られず、分割輪郭線Gi上の任意の点を算出点として取得するものであればよく、2以上の算出点を取得するもであってもよい。また、分割輪郭線Giの算出点H1i、H2iの位置を示す情報として、輪郭座標tで表わすものであってもよい。曲率中心角算出部122は、分割輪郭線Giにおける一方の算出点H1iを通過する接線T1iの傾きθiと他方の算出点H2iを通過する接線T2iの傾きθiを求め、これらの接線T1i、T2iが交差することにより形成される角度に基づき、当該分割輪郭線Giに近似する円弧の曲率中心角αiを算出する。輪郭線実際長算出部輪郭長算出部123は、抽出された分割輪郭線Giの実際の長さLiを算出する。なお、曲率中心角算出部122による曲率中心角αiの算出手法の具体例および輪郭線実際長算出部123による分割輪郭線Giの実際の長さLiの算出手法例については後述する。幾何的演算部124は、曲率中心角算出部122により算出された曲率中心角αiと、輪郭線実際長算出部123により算出された分割輪郭線Giの実際の長さLiとにより、後述するように分割輪郭線の曲率半径riを算出し、この算出した曲率半径riの逆数として分割輪郭線Giの曲率Kiを算出する。このようにして、CPU101は、輪郭検出部112によって取得された分割輪郭線Giの位置として、算出点H1iの座標値x1,y1と算出点H2iの座標値x2,y2を取得する。また、CPU101は、幾何的演算部124により分割輪郭線Gi{i=1,2,,n}の曲率Kiを示す情報を取得する。つまり、CPU101は、分割輪郭線Giの位置を示す情報x1,y1およびx2,y2と、分割輪郭線Gi{i=1,2,,n}の曲率Kiを示す情報を、認識対象Pの形状の特徴を示す情報として取得する。物体認識部113は、物体認識モードが設定されている場合、記憶部103に記憶される曲率テーブル132を参照して、分割輪郭線Giごとに算出された曲率Kiに基づいて、画像データから検出された輪郭に相当する物体を認識する。図5は、曲率テーブル132の構造例を示している。この図に示す曲率テーブル132は、物体識別子132aに曲率情報132bが対応付けられた構造を有する。また、曲率情報132bは、認識対象Pにおける分割輪郭線Giの位置を示す情報分割輪郭線座標132cと、対応する分割輪郭線Giの曲率Kiを示す情報曲率情報132dとを対応付けた構造を有する。物体識別子132aは、物体ごとに一意に割り当てられた識別子であり、ここでは一例として0~Nの数値により表現されるものとしている。曲率情報132bは、対応の物体の輪郭から抽出した分割輪郭線Giごとの座標と曲率Kiを示す情報となる。つまり、曲率情報132bにおける分割輪郭線座標132cは、輪郭から抽出された分割輪郭線Giを個々に特定する座標を格納する。この場合の分割輪郭線座標132cは、分割輪郭線Giにおける2つの端点である算出点H1i、H2iの各直交座標x1y1、x2y2を格納することとしている。曲率132dは、対応の分割輪郭線Giの曲率Kiの値を格納する。説明を図2に戻す。物体認識部113は、分割輪郭線Giの位置を示す位置情報分割輪郭線の端点である算出点H1i、H2iの座標x1y1、x2y2、または、分割輪郭線Giに対応する輪郭座標と、分割輪郭線の曲率とに基づき、認識対象の形状を認識する。そして、上記の形状認識に利用する位置情報と曲率の情報は、曲率テーブル132における1つの物体識別子132aに対応付けられた曲率情報132bと同じ構造として得られる。そこで、物体認識部113は、曲率テーブル132における曲率情報132bと上記の位置情報と曲率の情報とを照合することにより、曲率算出結果情報と同じとみなせる曲率情報132bが対応付けられた物体識別子132aを特定する。このように物体識別子を特定することにより、例えばその物体の一般名称を認識することができる。なお、曲率テーブル132における曲率情報132bと曲率算出結果情報とを照合する際には、具体的に以下のような手順を想定することができる。つまり、物体認識部113は、まず、曲率算出結果情報と近似率が一定以上の曲率情報132bを特定する。そのうえで、近似率が一定以上の曲率情報132bに対応付けられた物体識別子132aが複数特定された場合には、近似率が高い曲率情報132bが対応付けられている物体識別子132aを選択するというものである。また、図2に示す構成においては、テーブル登録部114により、曲率テーブル132に対するデータの登録を行うことが可能とされている。例えば、画像データ記憶領域131に対して登録対象の物体の画像を含む画像データを記憶させておき、画像データ取得部111により、この登録対象の物体の画像を含む画像データを処理対象として取得させる。これにより、登録対象の物体についての曲率算出結果情報が取得される。そこで、テーブル登録部114は、ユーザが操作デバイスに対する操作により入力した物体識別子132aと取得された曲率算出結果情報を曲率情報132bとして対応付けて、曲率テーブル132に登録する。このように、テーブル登録部114は、物体認識の場合と同様にして求めた分割輪郭線Giごとの曲率を曲率情報132bとして扱い、物体識別子132aと対応付けて曲率テーブル132に登録することができる。[分割輪郭線の曲率の算出手法例]図6は、分割輪郭線Giの曲率Kiを算出するための手法例を示している。つまり、曲率中心角算出部122による曲率中心角αiの算出手法と、輪郭線実際長算出部123による分割輪郭線Giの実際長Liの算出手法と、幾何的演算部124による曲率Kiの算出手法が示される。図6aには、輪郭分割部121により得られた1つの分割輪郭線Giが示されている。分割輪郭線Giは、一方の端点である算出点H1iの直交座標x1y1と、他方の端点である算出点H1iの直交座標x2y2により特定される。つまり、分割輪郭線Giは、2つの算出点により特定される。まず、曲率中心角算出部122による曲率中心角αiの算出手法例について説明する。曲率中心角算出部122は、分割輪郭線Giの一方の端点である算出点H1iを通過する接線T1iの傾き角θ1iを算出する。同様に、曲率中心角算出部122は、他方の端点である算出点H2iを通過する接線T2iの傾き角θ2iを算出する。接線T1iは、端点である算出点H1iの座標x1y1を通過し、下記の式によって求められる傾き角θ1iを有する直線である。同様に、接線T2iは、端点である算出点H2iの座標x2y2を通過し、下記の式により求められる傾き角θ2iを有する直線である。曲率中心角算出部122は、直交座標x1,y1の接線T1iの傾きθ1iと、直交座標x2,y2の接線T2iの傾きθ2iとに基づき、接線T1iとT2iが交差する角度βiを算出する。なお、角度βiは、図示の通り、分割輪郭線Giに近似する円弧の半径riと接線T1iとT2iとから形成される四角形において、曲率中心角αiと対応する角γiの外角である。また、輪郭線実際長算出部123は、分割輪郭線Giに対応する長さのパラメータとして、分割輪郭線Giの実際の長さである実際長Liを算出する。図6bは、実際長Liを算出する手法例を模式的に示している。つまり、輪郭線実際長算出部123は、分割輪郭線Giを形成する点画素のうちから、算出点H1iや算出点Hi2を含む必要数のサンプル点Smp1~jを選択する。そして、輪郭線実際長算出部123は、分割輪郭線Gi上で隣り合うサンプル点間の距離Lp1~j-1を加算する。また、輪郭線実際長算出部123は、同様に必要数のサンプル点Smp1~jを抽出したうえで、これらのサンプル点Smp1~j間の曲線を高次近似により補間することによりサンプル点間の距離を求め、これらの距離を加算するという手法であってもよい。上記までの手順により、分割輪郭線Giの曲率中心角αiと実際長Liが求められたことになる。そこで、幾何的演算部124は、以下のように分割輪郭線Giの曲率Kiを算出する。分割輪郭線Giを円弧とみなすと、その曲率半径riは、実際長Liを曲率中心角αiにより除算することによって求められる。つまり、曲率半径riは、ri=Li/αiにより求められる。そして曲率Kiは、曲率半径riの逆数として表される。そこで、幾何的演算部124は、分割輪郭線Giの曲率Kiについて、Ki=1/Li/αiの演算により求める。[他の曲率算出手法との比較]上記のように、本実施形態においては、画像データから検出した認識対象Pの形状を示す輪郭線200の曲率を求めるにあたり、分割輪郭線Giごとの曲率Kiを算出し、輪郭線200に対応する全ての曲率K1~Knを算出する。具体的には、分割輪郭線Giの算出点H1i、H2iを通過する2つの接線T1i、T2iが成す角度βを求めることを以て、分割輪郭線Giの曲率中心角αi=βを算出することとしている。そして、この曲率中心角αiと実際長Liとにより曲率Kiを求めるようにされている。ここで、本発明に係る本実施形態との比較として、一般的に想定される本願発明によらない他の手法により分割輪郭線Giの曲率Kiを算出した場合について説明する。この説明を行うにあたっては、先に図4aに示す内容の画像データ131aを処理対象し、図4bにて説明した輪郭線200が検出された場合を前提とする。そして、本願発明によらない他の手法においては、下記の式により輪郭線200の輪郭座標tごとに曲率Ktを算出する。上式は、曲率の定義式として一般に知られているものであり、例えば特許文献1においても上式に基づいて曲率を算出している。図7aは、上記他の手法により輪郭線200図4bの曲率を算出した結果を示している。この図において、縦軸は算出された曲率Ktであり、横軸は輪郭座標tである。この図は、例えば輪郭線200においてほぼ直線とみてよい部分においても相当に大きな絶対値の曲率が現れていることを示している。つまり、この算出結果には相当量のノイズが重畳している。このようなノイズの重畳は、主として上式に含まれる二次微分値成分が要因となっている。図7bは、x座標の輪郭座標tについての二次微分値成分のみを導出した結果を示しており、縦軸がx座標の二次微分値成分であり、横軸が輪郭座標tである。輪郭座標tが400近傍となる範囲に対応する輪郭線200は、ほぼ直線となる領域がほとんどであるため、x座標の二次微分値成分もこれに応じてほぼ0となるはずである。しかし、図7bにおいては、輪郭座標t=400の近傍の範囲においても二次微分値成分が比較的大きく変動している。このことから、本願発明によらない他の手法による曲率の算出結果にノイズが重畳してしまうことの主たる要因は、上式に含まれる二次微分値成分であることが分かる。二次微分の演算を行うことにより、画素と輪郭線との微少な誤差を増幅してしまい、これが大きなノイズとして重畳してしまう。次に、比較として、同じ図4bに示した輪郭線200を対象として、図5および図6により説明した本実施形態としての手法により算出した結果を図8に示す。まず、図8aは、図6にて説明したように導出される接線T1iまたはT2iの傾き角θi図6のθ1iまたはθ2iに該当の算出結果を示しており、縦軸が傾き角θiであり、横軸が輪郭座標tである。この図に示されるように傾き角θiについては、例えば図7bと比較して分かるように、ほとんどノイズが発生していない状態である。すなわち、本実施形態では、曲率Kiを算出する過程において導出される傾き角θiに関してノイズほとんど発生していない。そして、図8bは、本実施形態としての手法による曲率Kiの算出結果を示している。この図8bと、先の図7aとを比較して分かるように、本実施形態では、ノイズが顕著に低減されている。このように第1の実施形態では、輪郭上の点ごとの一次微分値と二次微分値を利用するのではなく、分割輪郭線Gi上の算出点H1i、H2iを通過する接線T1i、T2iを導出して求めた曲率中心角αiと実際長Liとに基づいて曲率Kiを算出することで、ノイズの影響を非常に小さいものとしている。これにより、輪郭線200の曲率Kiが高い精度で求められることとなるために、物体の認識結果についての信頼性も高くなる。また、本実施形態では、物体認識処理と同じ構成によって登録対象である物体の分割輪郭線ごとの曲率Kiを算出し、この算出結果をテンプレートとして曲率テーブル132に登録する。したがって、曲率テーブル132に登録される物体ごとの曲率情報132bについても、高い信頼性が得られることとなり、この点も、認識精度の向上につながる。[物体認識のための処理手順例]図9のフローチャートは、第1の実施形態としての物体認識のためにCPU101が実行する処理手順例を示している。つまり、物体認識モードが設定されている場合におけるCPU101の処理を示している。この図に示す処理は、CPU101がプログラムを実行することにより実現されるもので、図2に示したCPU101内の所定の機能部が適宜実行するものとしてみることができる。ユーザは、入力インターフェース105における操作デバイスに対する所定操作によって、記憶部103に記憶される画像データ記憶領域131のうちから1つの画像データを物体認識の処理対象として指定する。この操作に応じて、画像データ取得部111は、上記操作により指定された画像データを、記憶部103に記憶される画像データ記憶領域131から読み込んで取得するステップS101。次に、輪郭検出部112は、上記ステップS101により取得された画像データから輪郭を検出する処理を実行しステップS102、輪郭分割部121は、検出された輪郭から1つの分割輪郭線Giを抽出するステップS103。前述のように、抽出された分割輪郭線Giは、その両側の端点である算出点H1iおよびH2iの各座標によって特定される。次に、曲率中心角算出部122は、先に図6により説明した手法により、分割輪郭線Giを円弧とする曲率中心角αiを算出するステップS104。つまり、分割輪郭線Giの端点である算出点H1iおよびH2iのそれぞれを通過する接線T1iおよびT2iを導出し、これら接線T1iおよびT2iにより形成される角度βを求め、この角度βの値を曲率中心角αiに代入する。また、これとともに、輪郭線実際長算出部123は、先に図6により説明した手法により分割輪郭線Gi自体の長さを実際長Liとして算出するステップS105。そして、幾何的演算部124は、上記ステップS104とS105により算出された曲率中心角αiと実際長Liを利用して、先に図6にて説明したように曲率Kiを算出するステップS106。そして、幾何的演算部124は、今回算出した曲率Kiの値を、その分割輪郭線Giの座標両端点の直交座標または輪郭座標tと対応付けて保持するステップS107。次に、幾何的演算部124は、すべての分割輪郭線Giについての曲率Kiを算出する処理が完了したか否かについて判定するステップS108。ここで、まだ曲率Kiの算出されていない分割輪郭線が残っていると判定した場合にはステップS108-NO、ステップS203に戻る。これにより、次の分割輪郭線Giを抽出し、この分割輪郭線Giの曲率Kiを求める処理が実行される。そして、すべての分割輪郭線Giの曲率Kiを算出する処理が完了したとされるとステップS108-YES、物体認識部113は、曲率テーブル132を読み込むステップS109。この段階では、処理対象の輪郭におけるすべての分割輪郭線Giごとにその座標と算出された曲率Kiとを対応付けた曲率算出結果情報を保持している。そこで、物体認識部113は、前述のように、曲率算出結果情報と曲率テーブル132において物体識別子ごとに対応付けられている曲率情報とを照合することにより、今回の認識対象の物体と同じとされる物体識別子を特定する。すなわち、物体の認識結果を出力するステップS110。[曲率テーブル登録のための処理手順例]次に、図10のフローチャートを参照して、曲率テーブル132に曲率情報132bを登録するための処理手順例について説明する。なお、この図に示す処理も、CPU101がプログラムを実行することにより実現されるもので、図2に示したCPU101内の所定の機能部が適宜実行するものとしてみることができる。曲率テーブル132に対して登録を行うにあたって、ユーザは、画像データ記憶領域131から登録対象の物体の画像データを指定する操作を行う。この操作に応じて、画像データ取得部111は、上記操作により指定された画像データを、記憶部103に記憶される画像データ記憶領域131から読み込んで取得するステップS201。以降のステップS202~S208までの処理は、図9により説明したステップS102~S108と同様となる。つまり、登録対象の物体の画像データから輪郭を検出し、検出した輪郭の分割輪郭線Giごとの曲率Kiを求めて曲率算出結果情報を取得する。そして、ステップS208によりすべての分割輪郭線Giの曲率Kiの算出が完了するとステップS208-YES、テーブル登録部114は、ユーザの操作に応じて設定された物体識別子132aを入力するステップS209。そして、この入力した物体識別子132aに対して、これまでの処理によって取得された曲率算出結果情報を曲率情報132bとして対応付け、曲率テーブル132に対して新規に登録するステップS210。<第2の実施形態>[物体認識装置の機能構成例]次に、第2の実施形態について説明する。図11は、第2の実施形態としてのCPU101の機能構成例を示している。なお、この図において図2と同一部分には同一符号を付して説明を省略する。この図に示すCPU101の機能構成としては、曲率算出部120において、図2に示した輪郭線実際長算出部123に代えて端点間直線距離算出部223を備える。図2の輪郭線実際長算出部123は、分割輪郭線Giの長さとして、分割輪郭線Gi自体の実際の長さである実際長Liを算出していた。これに対して、第2の実施形態における端点間直線距離算出部223は、分割輪郭線Giの長さとして、実際長Liに代えて、分割輪郭線Giの端点である算出点H1iとH2iの直線距離を算出する。これは、分割輪郭線Giに近似する円弧の弦の長さ弦長を算出していることに相当する。また、端点間直線距離算出部223は、特許請求の範囲に記載の輪郭長算出部の一例となる。そして、第2の実施形態の幾何的演算部124は、曲率中心角算出部122により算出された分割輪郭線Giの曲率中心角αiと、上記端点間直線距離算出部223により算出された分割輪郭線Giの弦長とに基づいて曲率Kiを算出する。[曲率算出手法例]図12を参照して、第2の実施形態における曲率Kiの算出手法例について説明する。なお、図12において図6と同一部分には同一符号を付している。この図12においては、図6と同じ分割輪郭線Giが示されている。つまり、第2の実施形態において、画像データ取得部111、輪郭検出部112および輪郭分割部121が実行する処理は、第1の実施形態と同様である。第2の実施形態において、この分割輪郭線Giの曲率Kiを算出するにあたって、曲率中心角算出部122は、第1の実施形態と同様の手法により曲率中心角αiを算出する。つまり、分割輪郭線Giの端点である算出点H1iおよびH2iを通過する接線T1iおよびT2iを設定し、これら接線T1iおよびT2iにより形成される角度βを、曲率中心角αiとして求める。そして、端点間直線距離算出部223は、分割輪郭線Giの両端点である算出点H1iとH2iの間の直線距離aiを算出する。次に、幾何的演算部124は、曲率中心角αiと上記直線距離aiを利用して以下のように曲率Kiを算出する。まず、幾何的演算部124は、分割輪郭線Giに近似する円弧の中心点Oを求める。中心点Oは、端点である算出点H1iまでの距離と端点である算出点H2iまでの距離が等しく、かつ、端点である算出点H1iと中心点Oと端点である算出点H2iとにより形成される角すなわち曲率中心角の大きさがαiとなる点として求められる。つまり、中心点Oは、曲率中心角αiと、端点である算出点H1iおよびH2iの角座標を利用することによって求められる。次に、幾何的演算部124は、曲率半径riを求める。曲率半径riは、上記中心点Oから端点H1iまでの距離、または、中心点Oから算出点H2iまでの距離に相当する。そして、中心点Oとである算出点H1iおよびH2iにより形成される三角形は、頂角曲率中心角の大きさがαiの二等辺三角形となり、その底辺の長さが直線距離aiとなる。したがって、曲率半径riは、曲率中心角αiと直線距離aiを用いて下記の式により求めることができる。ri=ai/2sinαi/2そして、曲率Kiは、曲率半径riの逆数として下記の式により求められることになる。Ki=1/riこのように、第2実施形態においては、分割輪郭線Gi自体の長さに代えて直線距離aiを算出し、この直線距離aiと曲率中心角αiを利用することで曲率Kiを算出することができる。例えば画像データの画像が不鮮明であるなどの原因で、輪郭が明確に検出できなかったような状況もあると考えられる。このような状況の場合には、分割輪郭線Giの鮮明度も低くなるために、第1の実施形態のように分割輪郭線Gi自体の長さを高い精度で算出することが困難になる。第2の実施形態であれば、このような状況であっても、分割輪郭線の端点の座標から直線距離aiを正確に算出することが可能であり、この直線距離aiに基づいて算出される曲率Kiについても十分な精度を確保できる。[物体認識のための処理手順例]図13のフローチャートは、第2の実施形態としての物体認識のためにCPU101が実行する処理手順例を示している。この図に示す処理は、図11に示したCPU101内の所定の機能部が適宜実行するものとしてみることができる。この図において、ステップS301~S304までの処理は、図9におけるステップS101~S104と同様となる。そのうえで、端点間直線距離算出部223は、分割輪郭線Gi自体の長さである実際長Liを算出するのに代えて、分割輪郭線Giの直線距離aiを、図12にて説明した手法により算出するステップS305。そして、幾何的演算部124は、ステップS304により算出された曲率中心角αiと、ステップS305により算出された直線距離aiとを利用して、図12により説明した手法により、分割輪郭線Giの曲率Kiを算出するステップS306。上記ステップS306に続く、ステップS307~S310の処理は、図9のステップS107~S110と同様となる。このように、第2の実施形態においては、分割輪郭線Gi自体の長さに代えてその直線距離aiを算出して曲率Kiを求め、その結果から物体認識を行うことができる。なお、第2の実施形態においては、曲率テーブル132に登録を行う際に、上記と同様に、端点間直線距離算出部223により直線距離aiを求めたうえで、この直線距離aiと曲率中心角αiに基づいて曲率Kiを算出する。そして、このように求められた曲率Kiの情報を登録することになる。この第2の実施形態に対応する曲率テーブル132の登録処理も、例えば登録対象の画像データが不鮮明なために輪郭を明確に検出できなかったような状況において、一定以上の精度による物体の曲率の情報を登録可能になるという点で有用である。<第3の実施形態>[物体認識装置の機能構成例]続いて、第3の実施形態について説明する。第3の実施形態は、分割輪郭線Giごとの輪郭の状態に応じて、第1の実施形態に対応する曲率Kiの算出手法と第2の実施形態に対応する曲率Kiの算出手法とで切り替えを行うように構成される。図14は、第3の実施形態としてのCPU101の機能構成例を示している。なお、この図において図2および図11と同一部分には同一符号を付して説明を省略する。この図に示すCPU101においては、分割輪郭線状態判定部125が備えられる。また、図2に示した輪郭線実際長算出部123と、図11に示した端点間直線距離算出部223を備える。分割輪郭線状態判定部125は、分割輪郭線Giの状態について、分割輪郭線Gi自体の実際の長さ実際長Li図6を一定以上の精度で算出可能な程度に鮮明か否かについて判定する。このために、例えば分割輪郭線状態判定部125は、分割輪郭線Giについての鮮明度を所定のアルゴリズムによって算出する。この算出された鮮明度が一定以上であれば、分割輪郭線Giは実際長Li図6を高精度で算出可能な程度に明確な状態であると判定する。これに対して、鮮明度が一定以下であれば、分割輪郭線Giは実際長Li図6を必要十分な精度で算出することが困難な程度に不明確な状態であると判定する。曲率Kiの算出精度は、実際長Liを利用する方が、直線距離aiを利用する場合よりも高い。しかし、分割輪郭線Giが明確でない状態では、実際長Liを求めて曲率Kiの算出に利用したとしてもかえって精度が低くなる可能性がある。この場合には、直線距離aiのパラメータを利用した方が検出精度の信頼性は高いといえる。そこで、第3の実施形態においては、以下のように曲率Kiの演算に利用すべき分割輪郭線の長さについての算出手法を切り替える。つまり、分割輪郭線状態判定部125により、分割輪郭線Giの鮮明度が実際長Liを算出可能な程度に高いと判定された場合には、輪郭線実際長算出部123が実際長Liを算出する。これに対して、分割輪郭線Giの鮮明度が実際長Liを算出可能な程は高くないと判定された場合には、端点間直線距離算出部223が直線距離aiを算出する。そして、第3の実施形態における幾何的演算部124は、輪郭線実際長算出部123により実際長Liが算出されたことに応じて、第1の実施形態と同様に、この実際長Liと曲率中心角算出部122により算出された曲率中心角αiを利用して曲率Kiを算出する。一方、端点間直線距離算出部223により直線距離aiが算出されたことに応じては、第2の実施形態と同様にこの直線距離aiと曲率中心角αiを利用して曲率Kiを算出する。このように構成することで、分割輪郭線Giが鮮明な場合には実際長Liを利用して非常に高い精度で曲率Kiを求めることができる。また、分割輪郭線Giが不鮮明なために実際長Liを正しく求めることができない場合には、実際長Liに代えて直線距離aiを利用することで曲率Kiに要求される精度を確保する。この結果、輪郭全体に対応する曲率Kiの算出結果について非常に高い信頼性を得ることができる。[物体認識のための処理手順例]図15のフローチャートは、第3の実施形態としての物体認識のためにCPU101が実行する処理手順例を示している。この図に示す処理は、図11に示したCPU101内の所定の機能部が適宜実行するものとしてみることができる。この図において、ステップS401~S404の各処理は、図9のステップS101~S104と同様となる。そのうえで、ステップS404に続けて、分割輪郭線状態判定部125は、所定のアルゴリズムにより分割輪郭線Giの鮮明度を算出するステップS405。そして、この算出された鮮明度に基づいて、分割輪郭線Giの実際長Liを必要十分な精度で算出可能であるか否かについて判定するステップS406。上記ステップS406の判定結果を得るにあたっては、例えば、ステップS405により算出した鮮明度を所定の閾値と比較すればよい。鮮明度が閾値以上であれば、分割輪郭線Giは、実際長Liを必要十分な精度で算出可能な程度に鮮明であると判定できる。これに対して、閾値未満であれば、実際長Liを必要十分な精度で算出することが難しい程度に分割輪郭線Giが不鮮明であると判定できる。そして、分割輪郭線状態判定部125により分割輪郭線Giが実際長Liを算出可能な状態であると判定された場合ステップS406-YES、輪郭線実際長算出部123が実際長Liを算出するステップS407。これに応じて、幾何的演算部124は、算出された実際長Liと先のステップS404により算出された曲率中心角αiとを利用し、図6により説明した手法により曲率Kiを算出するステップS408。これに対して、分割輪郭線Giが実際長Liを算出可能な状態であると判定されなかった場合ステップS406-NO、端点間直線距離算出部223が直線距離aiを算出するステップS409。これに応じて、幾何的演算部124は、算出された直線距離aiと先のステップS404により算出された曲率中心角αiとを利用し、図12により説明した手法により曲率Kiを算出するステップS410。以降のステップS411~S414の処理は、図9のステップS207~S210と同様となる。なお、第3の実施形態の構成においては、曲率テーブル132に対して曲率情報132bの登録を行う際にも、上記と同様に、分割輪郭線の鮮明度に応じて実際長Liと直線距離aiのいずれを算出すべきかが決定される。これにより、曲率テーブル132に登録される曲率情報132bとしても、より物体に忠実なものとすることが可能になる。また、図1に例示した構成の物体認識装置100が具現化される電子機器としては、例えばデジタルスチルカメラやパーソナルコンピュータなどをはじめ、各種のものを考えることができる。また、上述の物体認識装置100は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した物体認識処理および曲率テーブルへの登録処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、DVD-ROM、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。また、図2、図11および図14における各機能部を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより物体認識処理および曲率テーブルへの登録処理を行ってもよい。なお、ここでいうコンピュータシステムとは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、コンピュータシステムは、ホームページ提供環境あるいは表示環境を備えたWWWシステムも含むものとする。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらにコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリRAMのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する伝送媒体は、インターネット等のネットワーク通信網や電話回線等の通信回線通信線のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル差分プログラムであっても良い。"