"基準物品に付与された印刷部のうち任意の読取範囲を光学的に読み取った基準画像データを色分解し、各色の分布データを基準色分布データとして記憶する記憶手段と、識別対象とする物品に付与された印刷部のうち前記基準画像データの読取範囲より広い範囲を読み取った対象物画像データを、前記基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データを対象物色分布データとして算出する対象物色分布データ算出手段と、各色の対象物色分布データから前記基準画像データの読取範囲と同一形状かつ同一面積となる領域を切出し、切出した領域について前記対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に算出する算出手段と、前記領域の切出し位置を順次移動させながら前記相関値の算出を繰り返す繰返手段と、前記算出手段及び繰返手段により算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが所定許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定する判定手段と、を備えることを特徴とする個体識別装置。前記印刷部にはランダム性を有する模様が印刷され、前記読取範囲には前記模様が含まれることを特徴とする請求項1に記載の個体識別装置。基準物品に付与された印刷部のうち任意の読取範囲を光学的に読み取った基準画像データを色分解し、各色の分布データを基準色分布データとして記憶するステップと、識別対象とする物品に付与された印刷部のうち前記基準画像データの読取範囲より広い範囲を読み取った対象物画像データを、前記基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データを対象物色分布データとして算出するステップと、各色の対象物色分布データから前記基準画像データの読取範囲と同一形状かつ同一面積となる領域を切出し、切出した領域について前記対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に算出するステップと、前記領域の切出し位置を順次移動させながら前記相関値の算出を繰り返すステップと、算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが所定許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定するステップと、を含むことを特徴とする個体識別方法。コンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、基準物品に付与された印刷部のうち任意の読取範囲を光学的に読み取った基準画像データを色分解し、各色の分布データを基準色分布データとして記憶するステップと、識別対象とする物品に付与された印刷部のうち前記基準画像データの読取範囲より広い範囲を読み取った対象物画像データを、前記基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データを対象物色分布データとして算出するステップと、各色の対象物色分布データから前記基準画像データの読取範囲と同一形状かつ同一面積となる領域を切出し、切出した領域について前記対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に算出するステップと、前記領域の切出し位置を順次移動させながら前記相関値の算出を繰り返すステップと、算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが所定許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定するステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。しかしながら、上述の特許文献1の手法では、個体表面がランダムな特徴を有する場合に適用可能なものであり、個体表面の特徴が少ないものには適用できなかった。また、真偽判定の精度を向上するためには原本の紙質を特殊なものとしたり、表面に特殊な加工を施したりする必要があるため製造コスト増大につながる恐れがあった。そこで、物品に容易に付与でき、かつ普及した技術を利用しつつも、高い精度で個体識別や真偽判定を行えるようにすることが望まれている。本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、印刷に現れる特徴に基づいて個々の物品を識別することが可能な個体識別装置、個体識別方法、及びプログラムを提供することを目的とする。前述した課題を解決するため第1の発明は、基準物品に付与された印刷部のうち任意の読取範囲を光学的に読み取った基準画像データを色分解し、各色の分布データを基準色分布データとして記憶する記憶手段と、識別対象とする物品に付与された印刷部のうち前記基準画像データの読取範囲より広い範囲を読み取った対象物画像データを、前記基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データを対象物色分布データとして算出する対象物色分布データ算出手段と、各色の対象物色分布データから前記基準画像データの読取範囲と同一形状かつ同一面積となる領域を切出し、切出した領域について前記対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に算出する算出手段と、前記領域の切出し位置を順次移動させながら前記相関値の算出を繰り返す繰返手段と、前記算出手段及び繰返手段により算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが所定許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定する判定手段と、を備えることを特徴とする個体識別装置である。また、第2の発明は、基準物品に付与された印刷部のうち任意の読取範囲を光学的に読み取った基準画像データを色分解し、各色の分布データを基準色分布データとして記憶するステップと、識別対象とする物品に付与された印刷部のうち前記基準画像データの読取範囲より広い範囲を読み取った対象物画像データを、前記基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データを対象物色分布データとして算出するステップと、各色の対象物色分布データから前記基準画像データの読取範囲と同一形状かつ同一面積となる領域を切出し、切出した領域について前記対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に算出するステップと、前記領域の切出し位置を順次移動させながら前記相関値の算出を繰り返すステップと、算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが所定許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定するステップと、を含むことを特徴とする個体識別方法である。第1及び第2の発明によれば、まず、基準物品に付与された印刷部のうち任意の読取範囲を光学的に読み取った基準画像データを色分解し、各色の分布データを基準色分布データとして記憶する。次に、識別対象とする物品に付与された印刷部のうち前記基準画像データの読取範囲より広い読取範囲を読み取った対象物画像データを、基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データを対象物色分布データとして算出する。そして、各色の対象物色分布データから基準画像データの読取範囲と同一形状かつ同一面積となる領域を、切出し位置を順次移動させながら切出し、切出した各領域について対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に繰り返し算出する。そして、算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定する。これにより、印刷に現れる特徴に基づいて個々の物品を識別することが可能となる。したがって、印刷の仕上がり状態の違いから個々の物品を識別でき、真偽判定に利用できる。また、個体識別用の特別な形式のコード等を物品の本来のデザインとは別に印刷する必要はなく、本来のデザインそのものの印刷状態に基づいて個体識別できるため、物品の意匠性を損なわない。また、識別用のタグ等を付加する必要もないためコストがかからない。特に、基準色分布データと対象物色分布データとの相関値は、真の物品の場合と偽の物品の場合とで差が小さいが、相関値が最大となる位置は真の物品の場合と偽の物品の場合とで極端に差が出るため、本発明のように、これを利用した個体識別装置方法を用いれば、相関値から真偽を判定個体識別する場合と比較して真偽判定の精度が高いといえる。また、絵柄によっては真の物品であっても基準物品との相関値が小さくなることがあり、相関値を比較する場合は閾値の決定が難しくなる。このため、絵柄毎に閾値を決定する必要が生じてしまう。これに対して、本発明で採用する相関値が最大となる位置のばらつきの閾値は、絵柄毎に決める必要がない。これは、上述のように相関値が最大となる位置は真の物品の場合と偽の物品の場合とで極端に差が出るからである。つまり、本発明の個体識別装置によれば、絵柄毎に閾値を微調整する必要がなく、安定的に精度よく真偽を判定することが可能となる。また、第1の発明において、前記印刷部にはランダム性を有する柄が印刷されていることが望ましい。すなわち、本発明に係る個体識別装置及び個体識別方法は、ランダム性を有する柄に対して行う場合に特に高い精度で判定結果を得ることができる。第3の発明は、コンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、基準物品に付与された印刷部のうち任意の読取範囲を光学的に読み取った基準画像データを色分解し、各色の分布データを基準色分布データとして記憶するステップと、識別対象とする物品に付与された印刷部のうち前記基準画像データの読取範囲より広い範囲を読み取った対象物画像データを、前記基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データを対象物色分布データとして算出するステップと、各色の対象物色分布データから前記基準画像データの読取範囲と同一形状かつ同一面積となる領域を切出し、切出した領域について前記対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に算出するステップと、前記領域の切出し位置を順次移動させながら前記相関値の算出を繰り返すステップと、算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが所定許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定するステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。第3の発明により、コンピュータを第1の発明の個体識別装置として機能させることが可能となる。本発明によれば、印刷に現れる特徴に基づいて個々の物品を識別することが可能な個体識別装置、個体識別方法、及びプログラムを提供できる。以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。[第1の実施の形態]まず、本発明に係る個体識別装置1の構成について説明する。図1は、個体識別装置1のハードウエア構成を示すブロック図である。図1に示すように、個体識別装置1は、制御部11、記憶部12、入力部13、表示部14、メディア入出力部15、通信I/F部16、周辺機器I/F部17等がバス19を介して接続されて構成される。また、周辺機器I/F部17には画像読取装置18が接続されている。制御部11は、CPUCentralProcessingUnit、ROMReadOnlyMemory、RAMRandomAccsessMemory等により構成される。CPUは、記憶部12、ROM、記録媒体等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、バス18を介して接続された各部を駆動制御する。ROMは、コンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持する。RAMは、ロードしたプログラムやデータを一時的に保持するとともに、制御部11が後述する個体識別処理を行うために使用するワークエリアを備える。記憶部12は、HDDハードディスクドライブであり、制御部11が実行するプログラムや、プログラム実行に必要なデータ、OSオペレーティングシステム等が格納されている。これらのプログラムコードは、制御部11により必要に応じて読み出されてRAMに移され、CPUに読み出されて実行される。例えば、記憶部12には個体識別処理プログラムが格納されており、この個体識別処理プログラムが制御部11により必要に応じて読み出されてRAMに移され、CPUに読み出されて実行される。入力部13は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、タブレット等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置であり、入力されたデータを制御部11へ出力する。表示部14は、例えば液晶パネル、CRTモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路ビデオアダプタ等で構成され、制御部11の制御により入力された表示情報をディスプレイ装置上に表示させる。なお、入力部13と表示部14が一体的に構成されたタッチパネル式の入出力部としてもよい。メディア入出力部15は、例えば、フロッピー登録商標ディスクドライブ、PDドライブ、CDドライブ、DVDドライブ、MOドライブ等のメディア入出力装置であり、データの入出力を行う。通信I/F16は、通信制御装置、通信ポート等を有し、ネットワークとの通信を媒介する通信インタフェースであり、通信制御を行う。周辺機器I/Fインタフェース17は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器I/F17を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器I/F17は、USBやIEEE1394やRS-232C等で構成されており、通常複数の周辺機器I/Fを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。画像読取装置18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。画像読取装置18は、周辺機器I/F17を介して個体識別装置1に接続される。或いは、画像読取装置18は、通信I/F16を介して個体識別装置1と通信接続される構成としてもよい。画像読取装置18は読み取った画像データを制御部11へ出力する。制御部11は取得した画像データをRAMまたは記憶部12の所定のメモリ領域に記憶する。バス19は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。次に、図2~図7を参照して、個体識別装置1の実行する個体識別処理について説明する。図2は個体識別処理の流れを説明するフローチャート、図3は基準物品2の印刷部を読み取った基準画像データ21と、各色の基準色分布データ2R,2G,2Bの例、図4は識別対象とする物品3の印刷部を読み取った対象物画像データ31と、各色の対象物色分布データ3R,3G,3Bの例、図5は対象物画像データからの比較領域の切出しを説明する図、図6は各切出し位置における相関値の一例、図7は各色についての相関値の最大値とその切出し位置の一例である。図2に示すように、個体識別装置1の制御部11は、個体識別処理として、まず事前処理ステップS101~ステップS103を行う。事前処理では、図3に示すように、まず画像読取装置18を用いて基準物品2真の物品に付与された印刷部を光学的に読み取るステップS101。読み取り対象とする範囲読取範囲Aは、印刷部の一部とする。制御部11は、画像読取装置18によって読み取った画像データを基準画像データ21としてRAMに保持する。次に、制御部11は、読み取った基準画像データ21をR,G,Bの3原色に色分解する図2のステップS102。そして、各色分布データを基準色分布データ2R,2G,2Bとして記憶部12に記憶する。以上の処理により基準物品から基準色分布データ2R、2G,2Bを取得すると、次に、制御部11は、本処理ステップS104~ステップS112へ移行する。本処理において個体識別装置1は、図4に示すように、対象物品3に付与された印刷部を読み取るステップS104。ここで、対象物品3の読取範囲Bは、基準物品2の読取範囲Aより広い範囲とする。また読取範囲Bに読取範囲Aの少なくとも一部を含むものとする。次に、制御部11は、読み取った対象物画像データ31をR,G,Bの3原色に色分解するステップS105。そして、各色分布データを対象物色分布データ3R,3G,3BとしてRAMに保持する。次に、制御部11は、各対象物色分布データ3R,3G,3Bについて、任意の始点例えば、読取範囲Bの左上を切出し位置に設定しステップS106、対象物画像データ31の読取範囲Bから基準画像データの読取範囲Aと同じ形状、同じ面積の範囲を比較領域33として切り出すステップS107。図5に示すように、対象物画像データ31のうち読取範囲Aと同じ形状、同じ面積の範囲比較領域33が切出される。具体的には、例えば、512画素×512画素の読取範囲Bから64画素×64画素実画像に対して1/8の大きさの比較領域33を切出す。1画素の大きさは、スキャナの読取り精度に依存する。なお、比較領域33すなわち、基準画像の読取範囲Aをどの程度の大きさに設定するかは、識別精度と計算速度とのトレードオフによって決まる。つまり、比較領域33の大きさを大きくする画素数を増やすと、識別精度は上がるが計算速度は遅くなる。一方、比較領域33の大きさを小さくする画素数を減らすと、精度は下がるが計算速度は速くなる。また、比較領域33の形状すなわち、読取範囲Aの形状は、正方形に限らず、長方形等でもよい。制御部11は、比較領域33について色毎に基準色分布データ2R,2G,2Bと対象物色分布データ3R,3G,3Bとの相関値を算出し、RAMに保持するステップS108。相関値は、例えば、正規化相互相関NCC;NormalizedCross-Correlation、またはZNCC;Zero-meanNormalizedCross-Correlation等を求めればよい。具体的には、以下の式1の類似度RNCC、式2の類似度RZNCC等を相関値として求めればよい。ここで、Ti,jは、基準画像の輝度値の値、Ii,jは、識別対象とする画像の輝度値の値であり、座標のi,jは基準画像の読取範囲Aをm画素×n画素としたとき、左上もしくは左下座標は0,0、右下もしくは右上座標はm-1,n-1である。Tバー、Iバーはそれぞれ基準画像の平均輝度値、識別対象とする画像の平均輝度値である。制御部11は、対象物画像データ31の読取範囲B内のすべての切出し位置での比較領域33についてR,G,Bの各相関値を算出したか否かを判定し、未算出の比較領域がある場合はステップS109;No、切出し位置を所定量ずらして比較領域33を再設定し、再設定した比較領域33についてR,G,Bの各相関値算出を行うステップS106~ステップS108。切出し位置は、例えば、x座標及びy座標をそれぞれ1画素ずつずらしながら順に移動させるようにすればよい。各切出し位置での相関値の一例を図6に示す。図6に示すように、切出し位置左上座標が0,0のとき、Rの色分布データの相関値は0.4、Gの色分布データの相関値は0.3、Bの色分布データの相関値は0.5となる。また、別の切出し位置0,1では、Rの色分布データの相関値は0.2、Gの色分布データの相関値は0.3、Bの色分布データの相関値は0.2となる。ステップS106~ステップS108を繰り返し、読取範囲B内の全ての切出し位置での比較領域33について相関値の算出が終了するとステップS109;Yes、制御部11は、相関値が最大となる切出し位置を各色について求める。そして、相関値が最大となる切出し位置のばらつき各切出し位置の間の距離が許容範囲内に収まるか否かを判定する。例えば、各色の相関値が最大となる切出し位置例えば、切出し範囲の左上座標をそれぞれXR,YR、XG,YG、XB,YBとすると、これらの各座標が所定の閾値範囲内に収まるか否かを確認する。閾値は、例えば5画素以内のように定める。より具体的には、XR,YRとXG,YGとの距離DRG、XG,YGとXB,YBとの距離DGB、XB,YBとXR,YRとの距離DBRを算出し、これらの距離DRG、DGB、DBRが全て閾値以内かどうか確認する。全て閾値以内であれば、相関値が最大となる切出し位置のばらつきが許容範囲内閾値以内に収まると判断する。相関値が最大となる切出し位置のばらつきが許容範囲内に収まる場合はステップS110;Yes、基準物品と対象物品とが同一個体であると判定するステップS111。一方、相関値が最大となる切出し位置のばらつきが許容範囲内に収まらない場合はステップS110;No、基準物品と対象物品とが異なる個体であると判定するステップS111。図7に示すように、相関値が最大となる切出し位置が、XR,YR=100,102、XG,YG=99,101、XB,YB=100,101のように求められた場合、すべての座標が許容範囲内に収まるため、基準物品2と対象物品3とは同一個体と判定される。以上説明したように、本発明の個体識別装置では、事前処理として、まず、基準物品2に付与された印刷部のうち任意の読取範囲Aを光学的に読み取った基準画像データ21を色分解し、各色の分布データ21R,21G,21Bを基準色分布データとして記憶する。次に本処理として、識別対象とする物品3に付与された印刷部のうち上述の基準画像データの読取範囲Aより広い読取範囲Bを読み取った対象物画像データ31を、基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データ31R,31G,31Bを対象物色分布データとして算出する。そして、各色の対象物色分布データ31R,31G,31Bから基準画像データ21の読取範囲Aと同一形状かつ同一面積となる領域比較領域33を切出し位置を順次移動させながら切出し、切出した各比較領域33について対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に繰り返し算出する。そして、算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定する。基準色分布データと対象物色分布データとの相関値は、真の物品の場合と偽の物品の場合とで差が小さい。しかし、本発明のように相関値が最大となる位置は真の物品の場合と偽の物品の場合とで極端に差が出る。したがって、本発明の個体識別方法を用いれば、相関値から真偽を判定個体識別する場合と比較して真偽判定の精度が高いといえる。また、絵柄によっては真の物品であっても基準物品との相関値が小さくなることがあり、相関値を比較する場合は閾値の決定が難しくなる。このため、絵柄毎に閾値を決定する必要が生じてしまう。これに対して、本発明で採用する相関値が最大となる位置のばらつきの閾値は、絵柄毎に決める必要がない。これは、上述のように相関値が最大となる位置は真の物品の場合と偽の物品の場合とで極端に差が出るからである。つまり、本発明の個体識別装置によれば、絵柄毎に閾値を微調整する必要がなく、安定的に精度よく真偽を判定することが可能となる。なお、上述の実施の形態は、ランダム性のある模様絵柄について行うと有効な結果を得られることが分かった。例えば、ただし、本発明は上述のランダム性のある柄に限定せず、文字のように輪郭線が明確な柄や、内部が塗りつぶされた柄にも適用できる。また、本発明は、印刷物の他、塗装や刻印等で付与した柄に対しても適用できる。その他、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、各種の変更例また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。"