"複数視点から照合用物体を撮影した画像データから、前記照合用物体の複数の特徴点を抽出する第1の特徴点抽出手段と、抽出された前記照合用物体の複数の特徴点から、前記照合用物体についての幾何学的不変量が算出可能な特徴点を選択する第1の特徴点選択手段と、選択された前記照合用物体についての特徴点の位置から、前記照合用物体についての幾何学的不変量を算出する第1の幾何学的不変量算出手段と、複数視点から対象物体を撮影した画像データから、前記対象物体の複数の特徴点を抽出する第2の特徴点抽出手段と、抽出された前記対象物体の複数の特徴点から、前記対象物体についての幾何学的不変量が算出可能な特徴点を選択する第2の特徴点選択手段と、選択された前記対象物体についての特徴点の位置から、前記対象物体についての幾何学的不変量を算出する第2の幾何学的不変量算出手段と、前記照合用物体についての幾何学的不変量と前記対象物体についての幾何学的不変量とを照合することで、前記対象物体を識別する物体識別手段と、を備える物体識別システム。前記照合用物体および前記対象物体を複数視点から撮影した画像データを取得する画像データ取得手段と、前記物体識別手段による識別結果を出力する出力手段と、をさらに備える請求項1に記載の物体識別システム。前記照合用物体についての幾何学的不変量を格納するための照合用データベースと、前記第1の幾何学的不変量算出手段により算出された前記照合用物体についての幾何学的不変量を前記照合用データベースに格納する格納手段と、をさらに備える請求項1又は2に記載の物体識別システム。物体識別システムによって実行される物体識別方法であって、複数視点から照合用物体を撮影した画像データから、前記照合用物体の複数の特徴点を抽出する第1の特徴点抽出ステップと、抽出された前記照合用物体の複数の特徴点から、前記照合用物体についての幾何学的不変量が算出可能な特徴点を選択する第1の特徴点選択ステップと、選択された前記照合用物体についての特徴点の位置から、前記照合用物体についての幾何学的不変量を算出する第1の幾何学的不変量算出ステップと、複数視点から対象物体を撮影した画像データから、前記対象物体の複数の特徴点を抽出する第2の特徴点抽出ステップと、抽出された前記対象物体の複数の特徴点から、前記対象物体についての幾何学的不変量が算出可能な特徴点を選択する第2の特徴点選択ステップと、選択された前記対象物体についての特徴点の位置から、前記対象物体についての幾何学的不変量を算出する第2の幾何学的不変量算出ステップと、前記照合用物体についての幾何学的不変量と前記対象物体についての幾何学的不変量とを照合することで、前記対象物体を識別する物体識別ステップと、を備える物体識別方法。複数視点から物体を撮影した画像データから、前記物体の複数の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、抽出された前記物体の複数の特徴点と、ステレオ画像の拘束条件と、幾何学的不変量の拘束条件とに基づいて、前記物体についての特徴点の位置を抽出する特徴点位置抽出手段と、を備える特徴点位置抽出システム。特徴点位置抽出システムによって実行される特徴点位置抽出方法であって、複数視点から物体を撮影した画像データから、前記物体の複数の特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、抽出された前記物体の複数の特徴点と、ステレオ画像の拘束条件と、幾何学的不変量の拘束条件とに基づいて、前記物体についての特徴点の位置を抽出する特徴点位置抽出ステップと、を備える特徴点位置抽出方法。前述したような従来の物体識別方法には、例えば以下のような課題がある。即ち、タグに基づいて識別する方法では、原則、物体に平面タグを装着することが必要となる。また、視点方向が異なる画像で物体を識別するためには、物体の三次元3Dモデル化や複数視点からの画像データが必要となる。特に一般画像認識では、SIFT特徴量をはじめとする局所特徴量から抽出できるBagofkeypointsを識別特徴量として物体識別する方法が提案されているが非特許文献1参照、基本的には局所特徴量の位置関係は利用していないので、必ずしも物体形状を考慮した特徴量にはなっていない。また、視点方向にロバストな点を考慮したアプローチではなく、視点方向の変化に対する評価がほとんどされていない。局所特徴量の位置関係を考慮したアプローチとしてConstellationModel局所特徴量および位置の出現確率を用いた方法があるが非特許文献3参照、多様な種類のデータを用意する必要がある。また、Bagofkeypoint局所特徴量のヒストグラムから規定パターンを抽出するとともに言語モデルやコンテキストモデルや関心領域を自動的に抽出し、randompyramid表現を用いてSVMrandomforestで80という高精度で物体を識別する方法もある非特許文献2参照。ところが、上述した従来の方法は、そもそも単一カメラ画像を対象にしたものがほとんどであり、複数視点からのカメラ画像を対象にしたものはほとんどない。本発明は、上記の課題を解決するために成されたものであり、物体にタグを装着することなく、複数視点からのカメラ画像を対象にしつつカメラの視点方向に依存しない物体識別を行うことができる物体識別システムおよび方法を提供することを目的とする。また、本発明は、上記のような物体識別やその他の用途に利用でき、物体の特徴点位置を精度良く抽出することができる特徴点位置抽出システムおよび方法を提供することを目的とする。本発明に係る物体識別システムは、複数視点から照合用物体を撮影した画像データから、前記照合用物体の複数の特徴点を抽出する第1の特徴点抽出手段と、抽出された前記照合用物体の複数の特徴点から、前記照合用物体についての幾何学的不変量が算出可能な特徴点を選択する第1の特徴点選択手段と、選択された前記照合用物体についての特徴点の位置から、前記照合用物体についての幾何学的不変量を算出する第1の幾何学的不変量算出手段と、複数視点から対象物体を撮影した画像データから、前記対象物体の複数の特徴点を抽出する第2の特徴点抽出手段と、抽出された前記対象物体の複数の特徴点から、前記対象物体についての幾何学的不変量が算出可能な特徴点を選択する第2の特徴点選択手段と、選択された前記対象物体についての特徴点の位置から、前記対象物体についての幾何学的不変量を算出する第2の幾何学的不変量算出手段と、前記照合用物体についての幾何学的不変量と前記対象物体についての幾何学的不変量とを照合することで、前記対象物体を識別する物体識別手段と、を備えることを特徴とする。このような物体識別システムでは、複数視点から照合用物体を撮影した画像データから照合用物体の複数の特徴点が抽出され、照合用物体の複数の特徴点から、照合用物体についての幾何学的不変量が算出可能な特徴点が選択され、さらに、選択された照合用物体についての特徴点の位置から、照合用物体についての幾何学的不変量が算出される。同様に、対象物体についても、複数視点から対象物体を撮影した画像データから対象物体の複数の特徴点が抽出され、対象物体の複数の特徴点から、対象物体についての幾何学的不変量が算出可能な特徴点が選択され、さらに、選択された対象物体についての特徴点の位置から、対象物体についての幾何学的不変量が算出される。そして、照合用物体についての幾何学的不変量と対象物体についての幾何学的不変量とを照合することで、対象物体が識別される。なお、上記の物体識別システムは、照合用物体および対象物体を複数視点から撮影した画像データを取得する画像データ取得手段と、物体識別手段による識別結果を出力する出力手段と、をさらに備えてもよい。また、上記の物体識別システムは、照合用物体についての幾何学的不変量を格納するための照合用データベースと、第1の幾何学的不変量算出手段により算出された照合用物体についての幾何学的不変量を照合用データベースに格納する格納手段と、をさらに備えてもよい。上記の物体識別システムに係る発明は、物体識別方法に係る発明として捉えることもでき、以下のように記述することができる。即ち、本発明に係る物体識別方法は、物体識別システムによって実行される物体識別方法であって、複数視点から照合用物体を撮影した画像データから、前記照合用物体の複数の特徴点を抽出する第1の特徴点抽出ステップと、抽出された前記照合用物体の複数の特徴点から、前記照合用物体についての幾何学的不変量が算出可能な特徴点を選択する第1の特徴点選択ステップと、選択された前記照合用物体についての特徴点の位置から、前記照合用物体についての幾何学的不変量を算出する第1の幾何学的不変量算出ステップと、複数視点から対象物体を撮影した画像データから、前記対象物体の複数の特徴点を抽出する第2の特徴点抽出ステップと、抽出された前記対象物体の複数の特徴点から、前記対象物体についての幾何学的不変量が算出可能な特徴点を選択する第2の特徴点選択ステップと、選択された前記対象物体についての特徴点の位置から、前記対象物体についての幾何学的不変量を算出する第2の幾何学的不変量算出ステップと、前記照合用物体についての幾何学的不変量と前記対象物体についての幾何学的不変量とを照合することで、前記対象物体を識別する物体識別ステップと、を備えることを特徴とする。ところで、上記のような物体識別やその他の用途に利用できる特徴点位置抽出に係る発明として、以下の特徴点位置抽出システムおよび方法を挙げることができる。即ち、本発明に係る特徴点位置抽出システムは、複数視点から物体を撮影した画像データから、前記物体の複数の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、抽出された前記物体の複数の特徴点と、ステレオ画像の拘束条件と、幾何学的不変量の拘束条件とに基づいて、前記物体についての特徴点の位置を抽出する特徴点位置抽出手段と、を備えることを特徴とする。なお、ステレオ画像の拘束条件としては、例えば、ステレオ画像一例として2視点の場合、左右それぞれの画像におけるkeypoints特徴点の対応付けにつき、keypoints同士の類似性だけでなく、エピポーラ拘束を利用したテンプレートマッチングによって、keypoints特徴点の対応関係の整合性を図っていることが挙げられる。幾何学的不変量の拘束条件としては、例えば、幾何学的不変量が算出できるための特徴点の配置条件一例として隣接3平面がそれぞれ凸型の矩形になる条件を満たすこと、および、ステレオ画像一例として2視点の場合、左右画像それぞれから抽出された特徴点の対応が正しく取れていれば幾何学的不変量が一致すること、が挙げられる。また、本発明に係る特徴点位置抽出方法は、特徴点位置抽出システムによって実行される特徴点位置抽出方法であって、複数視点から物体を撮影した画像データから、前記物体の複数の特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、抽出された前記物体の複数の特徴点と、上記のようなステレオ画像の拘束条件と、上記のような幾何学的不変量の拘束条件とに基づいて、前記物体についての特徴点の位置を抽出する特徴点位置抽出ステップと、を備えることを特徴とする。本発明に係る物体識別システムおよび方法によれば、物体にタグを装着することなく、複数視点からのカメラ画像を対象にしつつカメラの視点方向に依存しない物体識別を行うことができる。本発明に係る特徴点位置抽出システムおよび方法によれば、物体の特徴点位置を精度良く抽出することができる。以下、図面を用いて発明の実施形態を説明する。以下では、複数視点からのカメラ画像を対象としてカメラの視点方向に依存しない物体識別を行う物体識別システムおよび方法、並びに、物体識別に利用される特徴点位置抽出技術を実現する特徴点位置抽出システムおよび方法に関する一実施形態を説明する。なお、以下では、複数視点数が2である場合を例にとって説明するが、複数視点数が3以上の場合も同様に適用できる。[物体識別システムの構成]図1には、物体識別システム1の一構成例を示す。図1に示すように、物体識別システム1は、識別すべき対象の物体以下対象物体というおよび照合用物体を複数視点から撮影した画像データを取得するステレオカメラ10と、画像データからの特徴点位置の抽出や幾何学的不変量の算出や物体識別などを行う物体識別サーバ20と、照合用物体の幾何学的不変量を格納するための照合用データベース30と、物体識別の結果を表示するための表示装置40と、を備えている。ステレオカメラ10には、ステレオカメラ間のキャリブレーションを実行する前処理部11と、照合用物体および対象物体を複数視点から撮影する撮影部12と、撮影で得られた複数視点一例として2つの視点からの画像以下ステレオ画像というの画像データを物体識別サーバ20へ送信する画像データ送信部13とが搭載されている。物体識別サーバ20には、ステレオ画像の画像データをステレオカメラ10から受信する画像データ受信部21と、ステレオ画像の画像データから特徴点情報を抽出する特徴点抽出部22と、抽出された特徴点情報に基づいて幾何学的不変量を算出可能な特徴点を選択する特徴点選択部23と、選択された特徴点に基づいて幾何学的不変量を算出する幾何学的不変量算出部24と、照合用物体の幾何学的不変量を照合用データベース30へ格納する格納部25と、対象物体の幾何学的不変量を、事前に照合用データベース30に格納された照合用物体の幾何学的不変量と照合することで、物体を識別する識別部26と、物体識別結果を表示装置へ送信する結果送信部27とが搭載されている。なお、特徴点抽出部22は特許請求の範囲における第1、第2の特徴点抽出手段に対応し、特徴点選択部23は第1、第2の特徴点選択手段に対応し、幾何学的不変量算出部24は第1、第2の幾何学的不変量算出手段に対応する。識別部26は物体識別手段に対応し、撮影部12は画像データ取得手段に対応し、表示装置40は出力手段に対応する。また、照合用データベース30は照合用データベースに対応し、格納部25は格納手段に対応する。上記の幾何学的不変量算出部24は、後述するステレオ画像の幾何学的不変量一致性チェックを行う一致性チェック部24Aと、物体識別用特徴量算出のための幾何学的不変量を算出する不変量算出部24Bと、物体識別用特徴量を算出する特徴量算出部24Cとを含んでいる。詳細は後述するが、一例として、格納部25は、特徴量算出部24Cにより算出された照合用物体の物体識別用特徴量に対しSVM学習を行って識別器を得て、この識別器により、照合用物体がどのカテゴリに識別できるかを学習させ、得られた学習済みのSVM識別情報を照合用データベース30へ格納する。識別部26は、照合用データベース30に格納された学習済みのSVM識別情報を用いて対象物体がどのカテゴリに入るかを判定する。なお、ここではSVM学習を行う例を示したが、SVM学習に代わり、他の機械学習を行ってもよい。ところで、図1には、照合用データベース30および表示装置40が物体識別サーバ20とは別体である構成例を示したが、照合用データベース30と表示装置40のうち一方又は両方は物体識別サーバ20と一体であってもよい。また、物体識別サーバ20は、ハードウェアとしては通常の情報処理装置の基本構成と同様であり、特別なハードウェア構成を必要とするものではない。例えば、図4に示すように、物体識別サーバ20は、CPU20A、RAM20B、ROM20C、キーボードやマウス等の入力装置20D、外部との通信を行う通信装置20E、ハードディスク等の補助記憶装置20F、および、ディスプレイやプリンタ等の出力装置20Gを備える。図1の照合用データベース30と表示装置40を物体識別サーバ20と一体に構成する場合、補助記憶装置20Fにより照合用データベース30を構成し、出力装置20Gにより表示装置40を構成してもよい。[物体識別方法に係る処理]以下、物体識別方法に係る処理として、照合用データベースの作成に係る処理と、対象物体の物体識別に係る処理とを順に説明する。図2に示すように、照合用データベースの作成に係る処理はステップA1~A12を備える。ステップA1では、ステレオカメラ10の前処理部11が、事前に既知の方法で、カメラキャリブレーションならびに画像データにおけるエピポーララインの位置合わせをする。ここで、得られたステレオ画像をそれぞれILxL,yL、IRxR,yRと表現する。ステップA2では、撮影部12により照合用物体を任意の複数のここでは一例として2つの視点から撮影し、得られたステレオ画像ILxL,yL、IRxR,yRを画像データ送信部13が物体識別サーバ20へ送信する。ステップA3では、物体識別サーバ20の画像データ受信部21がステレオ画像の画像データをステレオカメラ10から受信し、特徴点抽出部22が、以下のようにしてステレオ画像の画像データから特徴点情報を抽出する。ステレオ画像ILxL,yL、IRxR,yRのそれぞれに対してエッジ特徴抽出処理を実施する。エッジ特徴抽出処理の方法は問わないが、ここでは既知の方法であるSURF特徴抽出を利用する。抽出された128次元ベクトルであるSURF特徴量を、それぞれ、とおくただし、i=xR,yR、j=xL,yL。また、この時のヘッセ行列式DetLj、DetRiも算出する。ここで、である。ここで、Dxxはx方向のラプラシアンガウシアンを、Dyyはy方向のラプラシアンガウシアンを、Dxyはガウス関数をx方向とy方向のそれぞれに一次微分したものを、そして,kは正の定数を表す。そして、ヘッセ行列式DetLjとDetRiの大きいもの順に、それぞれをソートする。次のステップA4~A7では、特徴点選択部23が、抽出された特徴点情報に基づいて幾何学的不変量を算出可能な特徴点を選択する。まず、ステップA4では、特徴点選択部23は、ステレオ画像におけるSURF特徴量が近いものを選択するためにベクトルとの差分ベクトルのユークリッド距離を算出する。そして、disti,jを最小にするなる組imin,jminを探索する。ステップA5では、特徴点選択部23は、上記で得られた組imin,jminについて、SURF特徴量が抽出されたステレオ画像のそれぞれの点の局所領域LARiとLALjとのエピポーラ線上のテンプレートマッチングを実施する。テンプレートマッチングにあたっては、下記の類似度を算出する。ここで、は、局所領域i∈δiならびにj∈δjでの画素値の平均を表す。この類似度が最小になるときのを抽出する。ステップA6では、特徴点選択部23は、上記で求めたimin,jminとimax,jmaxが同一であり、かつ、SURF特徴量の差分distimin,jminとテンプレートマッチングの類似度Corrimax,jmaxが閾値ThdistとThcorrに対して下記の条件を満たした点を幾何学的不変量算出用の特徴点候補Pkとして抽出する。また、上記の条件を満たした点が7点に満たない場合は、ヘッセ行列式DetLjとDetRiの大きいものから順に選択し、LARiもしくはLALjを用いてエピポーラライン上をテンプレートマッチングすることで対応する局所領域の中心点を探索する。その時、算出されたCorri,jが、Corri,j>Thcorrという条件を満たせば、幾何学的不変量算出用の特徴点候補Pkとして抽出する。ステップA7では、特徴点選択部23は、上記で得られた幾何学的不変量算出用特徴点から7点の全ての組み合わせを抽出するために7組の組み合わせを作成する。はじめに、7点Pkk=1,2,...,7の重心Oを算出する。そして、ベクトルと画像の水平ベクトル1,0とのなす角の大きさ順に点をソートする。次に、重心Oに最も距離の近い点をCとする。そして、残りの点をなす角の小さい順からA,B,D,E,F,Kと名付ける。ここで、各点を頂点とする多角形ABCDEFKを考えると、3つの面ABDC、DFEC、CEKAが同一平面にある条件、即ち下記の条件を満たすものを幾何学的不変量が算出可能な7点の組として選択する。ただし、は、それぞれ直線ADとBCの交点、直線DEとFCの交点、直線CKとEAの交点を表し、tは正の定数を表す。ステップA8では、幾何学的不変量算出部24の一致性チェック部24Aが以下のようなステレオ画像の幾何学的不変量一致性チェックを行う。即ち、一致性チェック部24Aは、上記で特徴点候補として残った7点の組み合わせごとに、既知である以下の3つの不変量をステレオ画像ごとに算出する。また、Gは、であり、Hは、である。ただし、PABCは、点A、B、Cの画像面内での座標をそれぞれxA,yA、xB,yB、xC,yCである時、下記のように計算される。この時、7点の組み合わせが左右画像のそれぞれで適切に対応関係がとれていれば、上記の3つの幾何学的不変量は一致するはずであるから、下記の条件を満たすか否かをチェックする。ここで、Thεは誤差の閾値を表す。ステップA9では、不変量算出部24Bが、上記で抽出された左右画像それぞれの3つの幾何学的不変量の平均をとったものを識別特徴量用の値として利用する。ステップA10では、特徴量算出部24Cが、上記で算出された3つの識別特徴量用の幾何学的不変量は、それぞれ底が10の対数をとり事前に作成されたデータベースで用いた閾値を用いて01から09の間で規格化することで、物体識別用特徴量を算出する。ステップA11では、格納部25は、特徴量算出部24Cにより算出された照合用物体の物体識別用特徴量に対し既知の機械学習ここでは一例としてSVM学習を行って識別器を得て、この識別器により、照合用物体がどのカテゴリに識別できるかを学習させる。ステップA12では、格納部25は、学習されて得られたSVM識別情報を照合用データベース30へ格納する。以上で、図2に示す照合用データベースの作成に係る処理を終了する。次に、図3に示す対象物体の物体識別に係る処理を説明する。図3に示すように、対象物体の物体識別に係る処理はステップB1~B12を備える。このうちステップB1~B10では、対象物体について前述した図2のステップA1~A10と同様の処理を行う。即ち、ステップA1~A10は照合用物体を対象としていたのに対し、ステップB1~B10は対象物体を対象とする点で、両者は異なるが、両者の処理内容は同様である。ここでは、重複した説明を省くため、ステップB1~B10の説明を省略する。ステップB11では、識別部26が、対象物体の幾何学的不変量を、事前に照合用データベース30に格納された照合用物体の幾何学的不変量と照合することで、対象物体について識別を行う。具体的に本実施形態では、図2の処理により、照合用物体の幾何学的不変量として、学習済みのSVM識別情報を格納したので、識別部26は、以下のようにして、照合用データベース30に格納された学習済みのSVM識別情報を用いて対象物体がどのカテゴリに属するかを判定する。識別部26は、学習済みのSVM識別情報を用いた上記の判定を、7つの特徴点の組の全てについて実施し、最も多くの判定結果を得たカテゴリnmaxを、対象物体が属するカテゴリとして判定する。ただし、Cnは、物体識別IDがnの総数を表し、Thctは、物体識別の割合に関する閾値を表す。ステップB12では、結果送信部27が、上記の判定結果物体識別結果を表示装置40に送信する。これにより、上記の判定結果物体識別結果が表示装置40に表示される。以上で、図3に示す対象物体の物体識別に係る処理を終了する。以上説明した本実施形態によれば、複数視点からのカメラ画像情報ならびに幾何学的不変量の拘束条件を用いることで,物体形状の固有な情報であるエッジ特徴量を精度良く抽出することができる。また、上記で抽出された特徴点の組み合わせの中で、特徴点を頂点とする多面体が構成できるもののみを抽出しているので、幾何学的不変量を安定して算出することができる。また、視点方向に不依存な幾何学的不変量を物体識別のための特徴量とすることで、撮影方向にロバストな物体識別が可能となる。ところで、上記実施形態における物体識別システムおよび方法では、ステレオ画像の拘束条件および幾何学的不変量の拘束条件に基づいて、物体の複数の特徴点から当該物体についての特徴点の位置を精度良く抽出する技術が利用されている。この技術を実現する要素は、図1の特徴点抽出部22、特徴点選択部23および一致性チェック部24Aに相当する。そのため、図1の物体識別システム1は、上記3つの要素を含んで構成される特徴点位置抽出システム50を内包していると捉えることができる。なお、特徴点抽出部22が特許請求の範囲における特徴点抽出手段に対応し、特徴点選択部23および一致性チェック部24Aが特徴点位置抽出手段に対応する。このような特徴点位置抽出システム50により実行される特徴点位置抽出方法は、図2のステップA3~A8および図3のステップB3~B8の処理に相当する。前述したステレオ画像の拘束条件としては、例えば、ステレオ画像一例として2視点の場合、左右それぞれの画像におけるkeypoints特徴点の対応付けにつき、keypoints同士の類似性だけでなく、エピポーラ拘束を利用したテンプレートマッチングステップA5およびB5によって、keypoints特徴点の対応関係の整合性を図っていることが挙げられる。幾何学的不変量の拘束条件としては、例えば、幾何学的不変量が算出できるための特徴点の配置条件一例として隣接3平面がそれぞれ凸型の矩形になる条件を満たすことステップA7およびB7、および、ステレオ画像一例として2視点の場合、左右画像それぞれから抽出された特徴点の対応が正しく取れていれば幾何学的不変量が一致することステップA8およびB8、が挙げられる。このような特徴点位置抽出システムおよび方法は、上記実施形態のような物体の識別で利用されるパターンマッチングに関わる以外に、パノラマ画像の合成、物体トラッキングのためのkeypoints抽出、ステレオ画像の距離計測などに広く利用することができる。"