"画像に含まれる物体の形状の輪郭を表す輪郭情報をアフィン幾何変換に対して不変となる特徴量によって表現するステップと、上記特徴量の値に基づいて前記輪郭を分割する分割点を定めるステップと、を含むことを特徴とする物体形状認識方法。前記特徴量は、アフィン弧長であることを特徴とする請求項1に記載の物体形状認識方法。前記特徴量の値が指定された値と等しい点を前記分割点と定めることを特徴とする請求項1または2に記載の物体形状認識方法。前記特徴量の値が臨界点となる点を前記分割点と定めることを特徴とする請求項1または2に記載の物体形状認識方法。画像に含まれる物体の形状の輪郭を表す輪郭情報をアフィン幾何変換に対して不変となる特徴量によって表現する輪郭情報表現手段と、上記特徴量の値に基づいて前記輪郭を分割する分割点を定める輪郭分割点検出手段と、を備えることを特徴とする物体形状認識システム。前記特徴量は、アフィン弧長であることを特徴とする請求項5に記載の物体形状認識システム。前記輪郭分割点検出手段は、前記特徴量の値が指定された値に等しい点を前記分割点として定めることを特徴とする請求項5または6に記載の物体形状認識システム。前記輪郭分割点検出手段は、前記特徴量の値が臨界点となる点を前記分割点として定めることを特徴とする請求項5または6に記載の物体形状認識システム。画像に含まれる物体の形状の輪郭を表す輪郭情報をアフィン幾何変換に対して不変となる特徴量によって表現するステップと、上記特徴量の値に基づいて前記輪郭を分割する分割点を定めるステップと、をコンピュータに実行させるプログラムを記録した不揮発性情報記録媒体。以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。[第1の実施の形態]図1は、本発明の第1の実施の形態に係る物体形状認識システムの概略構成を示すブロック図である。図示の物体形状認識システムは、制御部10と、メモリ20と、画像情報取得部101と、輪郭抽出部102と、輪郭平滑化部103と、輪郭特徴量表現部104と、輪郭分割点検出部105と、輪郭分割点座標比較部106と、パターン出力部107と、輪郭分割点座標記憶部201とを有している。制御部10は、各部を制御して物体形状の認識及び検索を実現する。メモリ20は、制御部10の制御の下、各部が所定の動作を行うために必要なプログラム、画像データ、画像データ処理によって生じる特徴量等の各種データを記憶する。画像情報取得部101は、写真などの画像情報をユーザの操作に従い本システムに取り込む。画像情報は、デジタルカメラやスキャナ等の外部機器から取り込んでもよいし、メモリ20に格納された画像情報を取り出すようにしてもよい。また、画像情報取得部101は、取り込んだ画像情報に対して、その後の処理を容易にするデータ処理、例えば白黒変換処理等、を行うものであってもよい。輪郭抽出部102は、画像情報取得部101によって取得された画像情報から画像に含まれている物体の輪郭を表す輪郭情報を抽出する。輪郭抽出部102は、画像情報取得部101によって取得された画像情報から、例えば、色相彩度明度などが急激に変化する点を、ラプラシアンガウシアンフィルタなどを用いて抽出する。抽出されたそれぞれ点輪郭点は、直交座標系を用いてx,yなどとして表現される。これらの点の座標の集合が物体の輪郭を表す輪郭情報を構成する。なお、輪郭抽出の方法は、上記のものに限られず、公知の様々な方法を用いることができる。輪郭平滑化部103は、輪郭抽出部102によって抽出された輪郭情報に対して、例えばガウシアンフィルタによる畳み込みなどを利用した平滑化を行う。平滑化は多段階で行うことが望ましい。平滑化を多段階に行えば、類似判定や検索等を行う場合に類似度を各段階毎に求めることができる。輪郭特徴量表現部104は、輪郭平滑化部103によって多段階に平滑化された各段階の輪郭情報を、アフィン幾何変換に対して不変となる特徴量によって表現する。即ち、輪郭特徴量表現部104は、輪郭情報表現手段として機能する。アフィン幾何変換に対して不変となる特徴量としては、例えば、アフィン弧長がある。アフィン弧長を利用する場合、輪郭を微小区間に区切り、各微小区間についてアフィン弧長を求める。各微小区間について求めたアフィン弧長をここでは局所アフィン弧長と呼ぶ。微小区間の長さは、変曲点等を利用して分割される分割輪郭に比べて著しく短い。輪郭分割点検出部105は、アフィン幾何変換に対して不変となる特徴量によって表現された輪郭情報から、特徴量の値が特徴的な値を取る微小区間を検出する。ここで、特徴的な値とは、ユーザによって任意に設定された値とすることができる。あるいは、臨界点など、特徴量の値そのものから定まる値であってもよい。次に、輪郭分割点検出部105は、特定した微小区間を代表する点任意に設定可能、たとえば中点を輪郭分割点に定める。即ち、輪郭分割点検出部105は、輪郭分割点検出手段として機能する。それから、輪郭分割点検出部105は、輪郭分割点と定めた点の座標を検出する。ここでの座標は、画像情報取得部101によって取得された画像における直交座標系などで表現される座標であってよい。輪郭分割点検出部105は、検出した輪郭分割点の座標を表す輪郭分割点座標情報を、輪郭分割点座標記憶部201に記憶させる。このとき、輪郭分割点座標記憶部201に記憶させる輪郭分割点座標情報には、元の画像情報との関連を示す名称等のタグが付される。また、その輪郭分割点に対応する輪郭の一部、例えば、隣接する分割輪郭、に関する情報、例えば、形状曲がり具合や長さなどの情報、を関連付けて記憶させるようにしてもよい。いずれにせよ、後に行われる類似判定や検索に必要とされる情報を付加しておく。なお、輪郭分割点座標記憶部201は、メモリ20に含まれていてもよい。輪郭分割点座標比較部106は、ユーザからの指示の下、輪郭分割点座標記憶部201に記憶されている2つ以上の物体形状に関する輪郭分割点座標情報を互いに比較する類似判定。あるいは、輪郭分割点座標比較部106は、輪郭分割点検出部105によって新たに検出された1つの物体形状に関する輪郭分割点座標情報と、輪郭分割点座標記憶部201に既に若しくは予め記憶されている1つ以上の物体形状に関する輪郭分割点座標情報とを比較する検索。比較は、各物体形状に関する輪郭分割点間の幾何学的距離関係等に基づいて、物体形状間の類似度を求めることにより行うことができる。類似度は、各物体形状に関するすべての輪郭分割点を利用して求めてもよいし、代表的な一つまたは複数の点を利用して求めてもよい。また、平滑化の各段階において類似度を求めるようにしてもよい。類似度を求める方法は、特に限定されず、公知の方法を利用することができる。パターン出力部107は、輪郭分割点座標比較部106における比較結果を出力する。比較結果は、比較対象である2つの物体形状の類似判定結果や類似度、あるいは、1つの比較対象に最も類似すると判断された別の物体形状の分割点座標情報、若しくはその分割点座標情報に関連付けされた名称等のタグや輪郭情報あるいは画像情報を出力する。次に、第1の実施の形態に係る物体形状認識システムの動作について、図1に加え図2を参照して説明する。図2は、図1の物体形状認識システムの動作の一例を示すフローチャートである。ここでは、輪郭分割点座標記憶部201に格納された情報の中から、新たに取得した画像情報が示す物体の形状に最も類似する物体形状に関する情報を検索する場合について説明する。まず、画像情報取得部101は、ユーザが指定する画像情報を取得するS1001。画像情報の取得は、ユーザが指定したものに限らず、システムが自動的に取得しても構わない。次に、輪郭抽出部102は、画像情報取得部101が取得した画像情報から、画像に含まれる物体の輪郭を表す輪郭情報を抽出するS1002。この輪郭情報の抽出は、予めユーザが設定した基準を満たすものを抽出するようにする。例えば、閾値以上の長さを持つ輪郭のみを抽出するようにすることができる。次に、輪郭平滑化部103は、輪郭の平滑化を幾つかの段階で行うS1003。次に、輪郭特徴量表現部104は、輪郭平滑化部103によって平滑化された各段階の輪郭情報を、アフィン幾何変換に対して不変の特徴量を用いて表現するS1004。ここでは、アフィン幾何変換に対して不変の特徴量として、局所アフィン弧長を利用するものとする。次に、輪郭分割点検出部105は、局所アフィン弧長の値が特徴的な値を取る点を、輪郭分割点として特定する。さらに、輪郭分割点検出部105は、特定した輪郭分割点の座標を検出するS1005。次に、輪郭分割点座標比較部106は、輪郭分割点検出部105によって検出された輪郭分割点の座標を表す情報と、輪郭分割点座標記憶部201に予め記憶されている別の物体形状に関する輪郭分割点座標情報と比較する。そして、輪郭分割点座標比較部106は、輪郭分割点座標記憶部201に予め記憶されている輪郭分割点座標情報の中から、輪郭分割点検出部105によって検出された輪郭分割点の座標を表す情報に最も類似する情報を特定検索するS1006。最も類似するものから順番に複数の情報を検索するようにしてもよい。この場合、予め設定した数の情報を検索するようにしてもよいし、予め設定した類似度を超える類似度を持つ情報を検索するようにしてもよい。輪郭分割点座標比較部106は、検索した輪郭分割点座標情報、あるいは関連付けされた輪郭等の画像情報類似パターンや名称等のタグをパターン出力部107へ出力する。パターン出力部107は、輪郭分割点座標比較部106からの比較結果例えば、類似パターンをディスプレイに表示させたり、印刷したりするS1007。以上のように本実施の形態に係る物体形状認識システムでは、輪郭情報を、一旦、アフィン幾何変換に不変の特徴量で表現し、その特徴量の値に基づいて分割点を定める。これにより、凹凸の少ない物体形状を含むどのような形状に対しても、その輪郭上に幾何変換にロバストな分割点を定めることができる。そして、これらの分割点を用いることで、幾何変換にロバストに物体形状の類似判定や検索を行うことができる。[第2の実施の形態]次に、本発明の第2の実施の形態に係る物体形状認識システムについて説明する。図3は、本発明の第2の実施の形態に係る物体形状認識システムのブロック図である。図1のシステムと同一のものには同一の参照番号を付し、その説明を省略する。図3のシステムが図1のシステムと異なる点は、輪郭分割点検出部105及び輪郭分割点座標比較部106に代えて、輪郭分割部111、分割輪郭特徴量検出部112及び分割輪郭特徴量比較部113を備えている点である。また、図3のシステムは、輪郭分割点座標記憶部201に代えて分割輪郭特徴量記憶部211を備えている。なお、図3のシステムは輪郭平滑化部103を備えていないが、備えていてもよい。また、制御部10を含むいくつかの要素は、図1のものと異なる機能を有している。輪郭分割部111は、輪郭分割点検出部105と同様にして輪郭分割点を定め、その座標を検出する。そして、検出した輪郭分割点で輪郭を一つ以上の分割輪郭に分割する。分割後の分割輪郭が分割前の輪郭全体と一致する場合輪郭分割点が1つの場合もあり得る。分割輪郭特徴量検出部112は、輪郭分割部111によって分割された分割輪郭について、それぞれを特徴付ける特徴量を検出又は算出する。ここでの特徴量とは、分割輪郭のアフィン弧長やアフィン曲率など、アフィン幾何変換に対して不変の量を用いることができる。また、分割輪郭に含まれるユークリッド曲率の変曲点数などの射影変換不変の量を用いることができる。あるいは、これらの特徴量に限らず、他の特徴量を用いても構わない。こうして計算された分割輪郭の特徴量は、分割輪郭の属する形状、あるいは形状の名称などのタグと共に、分割輪郭特徴量記憶部211に記憶される。分割輪郭特徴量比較部113は、分割輪郭特徴量記憶部211に記憶されている2つ以上の物体形状に関する分割輪郭特徴量を相互に比較する。あるいは、分割輪郭特徴量比較部113は、分割輪郭特徴量検出部112によって新たに計算された1つの物体形状に関する分割輪郭特徴量と、分割輪郭特徴量記憶部211に記憶されている1つ以上の物体形状に関する分割輪郭特徴量とを比較する。比較は、1つの物体形状に関して1つ以上の分割輪郭についての特徴量を用いればよい。必ずしも、1つの物体形状に関する全ての分割輪郭についての特徴量を用いる必要はない。1または限られた数の分割輪郭について特徴量を用いることで、遮蔽に対してロバストな物体形状認識を実現できる。即ち、一部が隠れている物体の形状についても類似判定等を行うことができる。パターン出力部107は、分割輪郭特徴量比較部113による比較結果を出力する。比較結果は、例えば、1つの物体形状に最も類似すると判定された別の物体の形状、名称、タグ等を出力する。次に、図3の物体形状認識システムの動作について、図4をも参照して説明する。ここでも、図2に示す例と同様に、分割輪郭特徴量記憶部211に格納された情報の中から、新たに取得した画像情報が示す物体の形状に最も類似する物体形状に関する情報を検索する場合について説明する。輪郭分割点を決定するまでのステップS1001~1004及びS2001の途中までは、第1の実施の形態と同様である。ただし、本実施の形態では、段階的な平滑化処理S1003を行っていないので、1つの物体形状につき1つの輪郭について輪郭分割点を決定する。輪郭分割部111は、輪郭分割点検出部105と同様にして決定した輪郭分割点で、もとの輪郭を一以上の分割輪郭に分割するS2001。次に、分割輪郭特徴量検出部112は、分割されたそれぞれの分割輪郭について特徴量を検出または算出するS2002。次に、分割輪郭特徴量比較部113は、分割輪郭特徴量検出部112により検出または算出された各分割輪郭の特徴量を、分割輪郭特徴量記憶部211に格納された分割輪郭特徴量情報と比較検索するS2003。比較は、一つの物体形状について、一つ以上の分割輪郭の特徴量を用いて行うことができる。即ち、一つの物体形状に関して複数の分割輪郭が存在する場合であっても、それら複数の分割輪郭の特徴量を全て用いる必要はない。検出精度や遮蔽を含む幾何変換への対応能力等に基づいて、比較に使用する分割輪郭の数を設定するようにしてよい。比較の結果、分割輪郭特徴量記憶部211に、一致または近似する特徴量が存在する場合、その分割輪郭特徴量情報に関連付けされた画像情報、輪郭情報、若しくは名称等のタグが、パターン出力部107へ供給される。次に、パターン出力部107は、分割輪郭特徴量比較手段113から供給された画像情報、輪郭情報、若しくは名称等のタグ等の情報を出力、即ち、ディスプレイに表示等するS1007。以上のように本実施の形態に係る物体形状認識システムでは、輪郭情報を、一旦、アフィン幾何変換に不変の特徴量で表現し、その特徴量の値に基づいて分割点を定める。そして、その分割点を利用して輪郭を1以上の分割輪郭に分割し、各分割輪郭について改めて特徴量を検出または算出する。これにより、凹凸の少ない物体形状を含むどのような形状に対しても、その輪郭上に幾何変換にロバストな分割点を定め、それらの分割点を利用して得た分割輪郭の一部または全部を利用して、幾何変換にロバストに物体形状の類似判定や検索を行うことができる。こうして、本実施の形態に係る物体形状認識システムでは、部分的に遮蔽された物体の形状についても類似判定や検索を行うことができる。[第3の実施の形態]次に、本発明の第3の実施の形態に係る物体形状認識システムについて説明する。本実施の形態に係る物体形状認識システムは、第1の実施の形態に係るシステムと同様に構成される。ただし、輪郭分割点検出部105の動作が異なる。具体的には、輪郭分割点検出部105は、輪郭分割点の座標としてCSSCurvatureScaleSpace空間における座標を検出する。輪郭分割点検出部105が検出した分割点のCSS空間上における座標を表す輪郭分割点座標情報は、輪郭分割点座標記憶部201に記録される。輪郭分割点座標比較部106は、分割点のCSS空間上における座標を表す輪郭分割点座標情報を用いて類似判定及び検索を行う。本実施の形態に係る物体形状認識システムの動作は、上記の点を除いて、第1の実施の形態と同様である。本実施の形態に係る物体形状認識システムによれば、従来のCSS空間を利用するパターン認識方法が有する以下の課題を解決することができる。即ち、従来のCSS空間を利用する方法では、輪郭上の変曲点を分割点として検出する。この方法は、下記の数式1によって定義される曲率ユークリッド曲率κtを利用する。ここで、tは、輪郭上における任意の一点を始点として輪郭を一周するように取る上記数式1によって定義されたユークリッド曲率の値がゼロとなる点が変曲点、極値となる点が臨界点と定義される。これらの点を用いて、物体形状の輪郭を分割し、分割されたそれぞれの分割輪郭を、輪郭長さという特徴量によって表現する。さらに、この表現をCSS空間に変換することによって表現しなおす。図5に示す物体形状の輪郭をCSSにより表現した例を図6に示す。図6のCSSの横軸は輪郭座標t輪郭上の位置を表し、縦軸は輪郭形状を輪郭座標tに沿って平滑化した平滑化度合い平滑化度を表している。CSS中の線図は、輪郭における変曲点の集合であると考えることができる。輪郭形状は、平滑化度合いが高くなるにしたがって徐々に変曲点の少ない形状となり、最終的に変曲点の数はゼロに収束する。このため、CSS下方では、変曲点が多く確認できるが、CSS上方へ向かうほど変曲点の数が減少し、最上部では変曲点は消滅する。変曲点の座標は、背景技術の欄で述べたとおり幾何変換に対してロバストである。しかし、変曲点の座標を利用して分割された分割輪郭の特徴量を求め、その特徴量を用いたパターン認識は、凹凸の少ない図形に対して以下のような課題を持つ。図7A~7Eは、凹凸が少ない輪郭形状であるが、人間であれば容易に差異が認識できる図形の例を示す図である。これらの図形を、CSS空間上に表現するとCSSイメージは図8A~8Eのようになる。図8A~8Eを見ると、CSSの下方に極めて小さな変曲点の集合の存在が認められる。しかしなら、これら図8A~8Eに対応する図形が似ているのか否か判断したり、類似度を求めたりすることは困難である。図8D及び図8Eには、それぞれ大きな変曲点の集合を一つ確認することができるので、これらのCSSイメージに対応する図形は互いに類似するように思われる。しかし、これらのCSSイメージに対応する図形は、一方は四角形に近く、他方は三角形に近い形状であって、互いに類似するとは言い難い。このように、従来のCSSを用いる方法では、凹凸の少ない形状に対して、有効な類比判断ができないという課題がある。つまり、従来の技術では、凹凸の少ない図形を含むどんな図形に対しても効果的にCSS空間を描画する技術がないという課題がある。こうした課題に対して、本実施の形態に係る物体形状認識システムは、以下のようにして解決策を与える。上述したように、本実施の形態に係るシステムでは、輪郭形状を、これまで用いられていた曲率という特徴量ではなく、以下の数式2に示される局所アフィン弧長によって表現する。ついての一階微分及び二階微分を表す。アフィン弧長は、輪郭座標t上の区間t1,t2を定めることによって決定される。この区間t1,t2を微小区間にすることによって、それぞれの微小区間でのアフィン弧長、即ち局所アフィン弧長の値dsを導出することができる。図7A~7Eに示す図形についてそれぞれ求めた局所アフィン長dsの値を表すグラフを図9A~9Eにそれぞれ示す。次に、これらの微小区間での局所アフィン弧長の値dsが特徴的な点を検出し、輪郭分割点と定める。特徴的な点として、局所アフィン弧長の値dsがユーザの指定した値に等しい点や、局所アフィン弧長の値dsが極値を取る点、等を採用することができる。図7A~7Eに示す各図形に関して、局所アフィン長dsの値がユーザの指定する値に等しい点ds=-0.4をCSS空間に表現した例を図10A~10Eにそれぞれ示す。図10A~10Eの各々において、複数の特徴的な点の集合が認められる。したがって、図7A~7Eに示すような凹凸の少ない図形に対しても、これらの特徴的な点を利用した分割が可能である。以上のように、本実施の形態に係る物体形状認識システムによれば、凹凸の少ない物体の形状を含むどのような形状に対してもCSS空間を利用した幾何変換遮蔽を含むにロバストなパターン認識が可能になる。この出願は、2010年12月28日に出願された日本出願特願2010-291631号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。"