"タガントを基材上にランダムに配置した物品を個体識別する個体識別装置であって、基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第1画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶する記憶手段と、識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第2画素数として算出する手段と、各タガント候補領域の第2画素数と前記第1画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第2画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去する手段と、ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段により抽出した対象物品の特徴点データと、前記記憶手段に記憶されている基準特徴点データとを比較することにより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か否かを判別する判別手段と、を備えることを特徴とする個体識別装置。前記特徴点抽出手段は、前記第2画素数を算出する際に抽出された画素の重心を特徴点として抽出することを特徴とする請求項1に記載の個体識別装置。前記記憶手段は、タガントの形状ごとに算出した第1画素数と、その基準特徴点データとを記憶し、前記判別手段は、タガントの形状ごとに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か否かを判別することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の個体識別装置。タガントを基材上にランダムに配置した物品を個体識別する個体識別方法であって、基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第1画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶するステップと、識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第2画素数として算出するステップと、各タガント候補領域の第2画素数と前記第1画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第2画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去するステップと、ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点抽出ステップにより抽出した対象物品の特徴点データと、記憶されている基準特徴点データとを比較することにより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か否かを判別する判別ステップと、を備えることを特徴とする個体識別方法。基材上に、前記基材とは異なる反射性を有し、タガントをランダムに配置した物品を個体識別する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、基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第1画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶するステップと、識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第2画素数として算出するステップと、各タガント候補領域の第2画素数と前記第1画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第2画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去するステップと、ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点抽出ステップにより抽出した対象物品の特徴点データと、記憶されている基準特徴点データとを比較することにより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か否かを判別する判別ステップと、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。特許文献1に開示されるラベルでは、ホログラムとタガントを組み合わせることにより偽造困難としているが、ホログラムとタガントの存在やラベルの層構造まで解析され、模倣された場合には真偽判定が難しくなる恐れがあった。また、特許文献2の手法は、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、個体表面に特徴が少ないものには適用できなかった。さらに、特許文献2の手法は、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の増大につながる恐れがあった。そのため、物品に容易に付与できるが、個々の物品から切り離せない固有の特徴に基づいて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。また、タガントを用いた識別手法は、バーコード等の符号を付す方法に比べると偽造が困難であるが、その反面、精度良く個体識別を行うためにはタガントに基づく特徴点をより正確に抽出する必要がある。本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、所定の特性を有する微小細粒タガントを物品に付与し、その分布位置に基づいて個々の物品を高精度に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、タガントを基材上にランダムに配置した物品を個体識別する個体識別装置であって、基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第1画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶する記憶手段と、識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第2画素数として算出する手段と、各タガント候補領域の第2画素数と前記第1画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第2画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去する手段と、ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段により抽出した対象物品の特徴点データと前記記憶手段に記憶されている基準特徴点データとを比較することにより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か否かを判別する判別手段とを備えることを特徴とする個体識別装置である。第1の発明によれば、基準物品に付与されるタガントの輪郭線を構成する第1画素数を予め記憶し、識別対象とする物品の画像から抽出されたタガント候補領域の輪郭線を構成する第2画素数と第1画素数とを対比することにより、第1画素数に近似しない第2画素数のタガント候補領域をノイズとして除去する。そして、記憶された基準物品の基準特徴点データと、識別対象とする物品の画像から算出されたタガントの特徴点とを比較することにより識別対象とする物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判別する。タガントは、表面にランダムに付与させることにより個々の個体の識別子とし、これに基づいて個体を識別するので、多様且つ模倣困難な固有値とすることができ、個体識別の精度が向上する。また、識別対象物品の画像から、タガント候補領域の輪郭線を構成する画素数第2画素数に基づいて、ノイズを除去することにより、ノイズの正確な除去を可能とし、ひいては個体識別の認証精度を向上させることができる。また、タガントを表面に付与できる物品であれば、どのような形状、構造、性質の物品であっても個体識別可能であるため、適用対象が広く、実用性に優れる。さらに、個体識別用の特別な形式のコード等を印刷する必要がないため、製品の意匠性を損なわない。また、識別用のICタグ等を付加する必要もないため、低コストで実現できる。さらに、第1の発明において、前記特徴点抽出手段は、前記第2画素数を算出する際に抽出された画素の重心を特徴点として抽出することが望ましい。これによれば、第2画素数を算出する際に抽出されたタガント候補領域に付随して求められる重心を特徴点として抽出するので、処理工程が増大することなく認証効率を向上させることができる。更に、第1の発明において、前記記憶手段は、タガントの形状ごとに算出した第1画素数と、その基準特徴点データとを記憶し、前記判別手段は、タガントの形状ごとに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か否かを判別することが望ましい。これにより、様々な形状や大きさのタガントを組み合わせて使用することができ、識別パターンが相乗的に増加し、識別精度が向上する。第2の発明は、タガントを基材上にランダムに配置した物品を個体識別する個体識別方法であって、基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第1画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶するステップと、識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第2画素数として算出するステップと、各タガント候補領域の第2画素数と前記第1画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第2画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去するステップと、ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点抽出ステップにより抽出した対象物品の特徴点データと記憶されている基準特徴点データとを比較することにより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か否かを判別する判別ステップとを備えることを特徴とする個体識別方法である。第2の発明によれば、基準物品に付与されるタガントの輪郭線を構成する画素数と、識別対象となる物品の画像から抽出されたタガント候補領域の第2画素数とを対比することにより、タガント候補領域の中から、ノイズを除去することができる。その結果、タガントの画素数と近似するタガント候補領域のみを、基準物品の特徴点と対比することにより、識別対象となる物品の真偽を識別することができるので、撮影画像のノイズの影響を受けにくく、識別精度が向上させることができ、且つ効率的な識別処理が可能となる。また、タガントを表面に付与できる物品であれば、どのような形状、構造、性質の物品であっても個体識別可能であるため、適用対象が広く、実用性に優れる。さらに、個体識別用の特別な形式のコード等を印刷する必要がないため、製品の意匠性を損なわないうえに、識別用のICタグ等を付加する必要がなく、低コストで高精度の個体識別を実現できる。第3の発明は、基材上に、前記基材とは異なる反射性を有し、タガントをランダムに配置した物品を個体識別する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、基準物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガントの輪郭線を構成する画素数を第1画素数として予め記憶し、前記第1画素数のタガントの特徴点を抽出して基準特徴点データとして予め記憶するステップと、識別対象とする物品の前記タガントが付与された基材面を撮影した画像からタガント候補領域の輪郭線を構成する画素数を第2画素数として算出するステップと、各タガント候補領域の第2画素数と前記第1画素数との差を算出し、その差が所定値以上となる第2画素数を有するタガント候補領域をノイズとみなして除去するステップと、ノイズが除去された識別対象とする物品の画像から、タガントの特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点抽出ステップにより抽出した対象物品の特徴点データと記憶されている基準特徴点データとを比較することにより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か否かを判別する判別ステップと、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、基準物品と識別対象となる物品との照合処理の前段階で、識別対象物品の画像から、タガント以外のノイズを除去する処理を施すことで、ノイズよる照合処理への影響を低減し、認証精度を向上させ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。まず、図1を参照して、本発明を適用する物品1について説明する。図1aは物品1の上面図、図1bは図1aのA-A線断面図である。物品1は、その基材10上にタガントtaggant:追跡用添加物分布層11を有する。タガント分布層11には、平面形状を有するタガント微細物質12がランダムに複数配置されている。タガントは、基材10とは異なる反射性を有する。また、タガント分布層11のタガント12は、例えば、印刷インクに混入して基材10に印刷を施したり、粘着剤等に混入して塗布したりすることで、物品1の基材10上のランダムな位置に配置される。なお、図1では、物品1は基材10及びタガント分布層11のみを図示しているが、タガント分布層11の上面を更に透明プラスチック等のオーバーコート層で被覆し、タガント分布層11を保護するようにしてもよい。更に、基材10とタガント分布層11との間に、例えば感温変色材料層等、基材10やタガント分布層11とは異なる機能を有する層を形成してもよい。また、基材10としては、物品1の機能や性質、デザイン等に応じていかなる材料を利用してもよい。また、タガント分布層11は、物品の表面の全部に設けられてもよいし、一部に設けてもよい。次に、図2~図5を参照して、タガント12について説明する。図2~図5は、様々な態様のタガント12A~12Eの断面図である。タガント12は、ルーペで拡大するとその形状や表面の光学的特徴を視認できる大きさ数μm~数百μm程度の微細な細粒である。具体的には、図2及び図11に示すように、タガント12は平らな構造物であり、水平方向の最大長が100μm~数100μmに対して、厚さ=垂直方向の長さは数μm程度である。また、本発明では、タガント12の輪郭線の画素数で識別する点に特徴があるため、タガント12は、少なくとも光学的に画像として読み取った場合に形状及び大きさが均一となる形状を有する。なお、タガント12は、形状及び大きさが異なる複数種類のタガントを混在させて用いても良い。この点については、後述する。本発明で用いるタガントは、画像として読み取ると、平面形状を認識できるものであれば、印刷したインクが固化したもの、紙片、プラスチック片、金属片等、材質を問わず用いることが可能であり、識別精度やコストに応じて適宜選定できる。しかし、光学的な読み取り易さ、隠匿性等の機能を高めるために、タガントは、例えば、図2に示すように反射性金属層3を有するもの、図3に示すように誘電率が異なる薄膜を多層にコート多層薄膜4したもの、図4に示すように光回折構造体層5を有するもの、図5に示すように、所定の照射光に対して特定の反射特性を有する反射層6を有するもの等を採用することが好適である。なお、図2~図5のタガント12A,12B,12C,12D,12Eは、説明のために断面形状を円形として示しているが、本発明の実施の形態では、これに限定されるものではなく、タガント12の形状は、画像データとして読み取った際に、平面形状として抽出可能であれば、任意としてよい。例えば、偏平形状のものや、薄片状のものをタガント12の基材120として用いるようにしてもよい。タガント12の形状としては、動物や乗り物等の意味のある形状にしてもよい。図2のタガント12Aは、タガント12の基材120の表面に反射性金属層3を形成したものである。反射性金属層3を不透明層とする場合は、屈折率が小さい薄膜とすればよく、一般的に使用されるアルミニウムの他に、例えば、クロム、鉄、コバルト、ニッケル、銅、銀、金、マグネシウム、鉛、錫、カドミウム、ビスマス、チタン、亜鉛、インジウム等の金属、または、その酸化物、窒化物、または、これらの金属の合金等を使用する。また、反射性金属層3を透明層とする場合は、屈折率が大きい薄膜とすればよく、硫化亜鉛、酸化チタン、酸化アルミニウム、酸化シリコン、硫化アンチモン等を使用する。反射性金属層3の形成は、真空蒸着法、スパッタリング法、イオンプレーティング法などの薄膜形成法によって行う。反射性金属層3の厚みは目的に応じて設定する。例えば、0.005μm~0.1μmの厚さとすればよい。反射性金属層3はタガント12Aの基材120の表面の全部に付与されてもよいし、一部に付与されてもよい。また、例えば、文字、図形、記号、模様等やこれらの組み合わせからなる図案として、反射性金属層3を付与するようにしてもよい。基材120には、例えば、ポリエチレンテレフタレートポリエステル,ポリ塩化ビニル、ポリカーボネート、ポリイミド、ポリアミド、セルローストリアセテート、ポリスチレン、アクリル、ポリプロピレン、ポリエチレンを使用すればよい。また、図2Bに示すタガント12Bのように、反射性金属層3を透明な被覆層31で覆い、保護するようにしてもよい。被覆層31の材料は、ポリエチレン、ワックス、シリコン、ポリエステルフィルム等のプラスチックフィルム等が好適である。タガント12A,12Bのように反射性金属層3を有することにより、後述するタガント分布解析処理図8において、特徴点として抽出しやすくなる。また、タガント12の分布が確認しやすく、ルーペ拡大鏡による真偽判定が行いやすくなる。図3のタガント12Cは、基材120の表面に誘電率の異なる薄膜を多層に形成したものである。例えば、天然雲母薄片マイカフレーク等の基材120に酸化チタン、酸化鉄などの金属酸化物をコートした顔料パール顔料や、合成アルミナフレーク、合成シリカフレーク、ホウ珪酸ガラスフレーク、酸化チタン被覆、合成マイカフレーク酸化アルミニウム、酸化マグネシウム、二酸化ケイ素、フッ素化合物等等の基材120に、酸化チタン、酸化鉄などの金属酸化物をコートした顔料エフェクト顔料等がタガント12Cとして使用できる。多層薄膜層4の厚みは目的に応じて設定する。例えば、0.005μm~0.1μmの厚さとすればよい。タガント12Cは見る角度によって色が変化するため、後述するタガント分布解析処理図8において、特徴点として抽出しやすくなる。また、ルーペによる真偽判定が行いやすくなるという効果もある。図4のタガント12Dは、基材120の表面に光回折構造体層5を形成したものである。光回折構造体層5とは、ホログラムの微細凹凸が形成された層であるが、光回折構造体層5自体は、ホログラムの微細凹凸の形成が可能な種々の素材を用いて形成できる。例えば、ポリ塩化ビニル、アクリル樹脂、ポリスチレン、ポリカーボネートなどの透明な熱可塑性樹脂、或いは、不飽和ポリエステル、メラミン、エポキシ、ポリエステルメタアクリレート、ウレタンメタアクリレート、エポキシメタアクリレート、ポリエーテルメタアクリレート、ポリオールメタアクリレート、メラミンメタアクリレート、トリアジン系アクリレート等の透明熱硬化性樹脂等を使用できる。更には、上述の熱可塑性樹脂と上述の熱硬化性樹脂とを混合して使用し、更に、ラジカル重合性不飽和基を有する熱成形性物質、或いは、これらにラジカル重合性不飽和単量体を加え電離放射線硬化性としたものなどを使用してもよい。光回折構造体層5はタガント12Dの全面に付与されてもよいし、一部に付与されてもよい。また、光回折構造体層5を透明な被覆層不図示で覆い、保護するようにしてもよい。光回折構造体5へのホログラムの微細凹凸の形成は、回折格子やホログラムの干渉縞が凹凸の形で記録された原版をプレス型として用い、基材に上述の樹脂を塗布用組成物として調製したものを、グラビアコート法、ロールコート法、バーコート法などの手段で塗布して塗膜を形成し、その上に上述の原版を重ねて加熱ロールなどの適宜手段によって両者を加熱圧着して行なうことができる。また、フォトポリマーを用いる場合は、基材上に、フォトポリマーを同様に塗布した後、上述の原版を重ねてレーザー光を照射することにより複製できる。光回折構造体層5の厚みは目的に応じて設定する。例えば、0.005μm~0.1μmの厚さとすればよい。また、図4のタガント12Dにおいて、ホログラムの微細凹凸の回折効率を高めるために、更に、反射性金属層を設けてもよい。その反射性金属層は、クロム、鉄、コバルト、ニッケル、銅、銀、金、ゲルマニウム、アルミニウム、マグネシウム、アンチモン、鉛、錫、カドミウム、ビスマス、セレン、ガリウム、インジウム、ルビジウム等の金属、または、その酸化物、窒化物、または、これらの金属の合金等を使用できる。反射性金属層は、真空蒸着法、スパッタリング法、イオンプレーティング法などの薄膜形成法によって形成することが好ましいが、メタリック顔料を含有するメタリックインクを用いて印刷することによって形成してもよい。タガント12Dのように光回折構造体層5を有することにより、後述するタガント分布解析処理において、光学的な読み取りが容易となり特徴点として抽出しやすくなる。また、ルーペによる確認がしやすくなる。その他、特定波長の光レーザ光等を照射してホログラム図案を再生し、ホログラム図案の判定をタガントの分布の判定と合わせて行うことにより、偽造防止効果が高くなる。また、個々のタガント12Dに付与されるホログラム図案は、同一としてもよいし、異なっていてもよい。異なるホログラム図案を付与する場合は、よりセキュリティ効果が高くなる。一方、同一のホログラム図案を付与する場合は、異なるホログラム図案を付与する場合と比べてコストダウンが可能となる。図5のタガント12Eは、所定の照射光に対し、特定波長の光を放出する反射層6を形成したものである。反射層6は、例えば、基材120の表面に蛍光顔料を含む樹脂を塗布するか、印刷インクに蛍光顔料を混入して印刷することにより形成される。蛍光顔料として使用される無機蛍光体に用いられる材料は、例えば、紫外線発光蛍光体または赤外線発光蛍光体等である。紫外線発光蛍光体は紫外線により励起され、それよりも低いエネルギー準位に戻るときに発するスペクトルのピークが青、緑、赤等の波長域にあるもので、例えばCa2B5O9Cl:Eu2、CaWO4、ZnO:Zn2SiO4:Mn、Y2O2S:Eu、ZnS:Ag、YVO4:Eu、Y2O3:Eu、Gd2O2S:Tb、La2O2S:Tb、Y3Al5O12:Ce等があり、単体又はこれらから数種を選択し混合して使用することができる。その蛍光スペクトルはピークを青、赤、緑の波長域以外に持つものである。また赤外線発光蛍光体は波長λ1の励起光を受けて、波長λ2の可視光を発光する特性を示し、λ1≠λ2かつλ1>λ2なる性質を有するものとして、その組成は例えば、YF3:ErYb、Y3OCl7:ErYb、NaLnF4:ErYbLn=Y,Gd,La、BaY2F8:ErYb、PbF2-GeO2:ErYb、PbF2-GeO2:TmYb等があり、いずれも励起光λ1800~1000nmの赤外線を受けて450nm~650nmに発光スペクトルの顕のピークを有する可視光線λ2を発光するものである。反射層6はタガント12Eの全面に付与されてもよいし、表面の一部に付与されてもよい。また、例えば、文字、図形、絵柄、模様等の図案として、反射層6を付与するようにしてもよい。また、反射層6を透明な被覆層で覆い、保護するようにしてもよい。反射層6の厚みは目的に応じて設定する。例えば、0.005μm~0.1μmの厚さとすればよい。タガント12Eのように特定照射光による反射層6を有することにより、後述するタガント分布解析処理において、光学的な読み取りが容易となり、特徴点として抽出しやすくなる。また、通常の白色光の下では発光しないため、隠匿性が高く、模倣を防止しやすい。また、特徴点の抽出が容易となり、個体識別精度が高くなる。次に、物品1の個体識別方法について説明する。まず、図6に示すように、検査用の所定の照射光を照射する検知器等を用いて、物品1のタガント分布層11に付与されたタガント12の放射光を放射させ、ルーペ等を用いて拡大し、視認することでその特性を判断することにより、大まかに真偽が判定されるステップS1。ステップS1で真と判定された物品1について、更に、コンピュータ等の個体識別装置100を用いたタガント分布解析処理ステップS2を施すことにより、真偽が判定される。タガント分布解析処理では、物品1にランダムに付与されたタガント12の特徴点情報を読み取り、複数の特徴点の分布をその個体の特徴量として照合に利用する。なお、例えば、タガント12を印刷インクに混入して付与した場合は、たとえ同じ機種の印刷装置であっても個々の印刷装置には固有の癖があり、厳密には同じ仕上がり状態を得られない。そのため、印刷装置や、用いるインク、インクの残存量、印刷の設定、更には、印刷時の気温や湿度等の諸条件によって、異なる印刷結果を得る。また、タガントの混入の割合等によってもタガントの分布は異なる。本発明は、真の物品のタガント12の分布位置を求め、基準特徴点データとして記憶しておくとともに、識別対象とする物品の画像からノイズを除去しておく。その後、識別対象とする物品のタガント12の分布と基準特徴点データとを照合することにより個体の一致、不一致真偽を判別しようとするものである。そして、本発明は、識別対象とする物品から得られた画像におけるノイズ除去方法に特徴がある。この点についてはタガントの分布解析の説明とともに後述する。次に、タガント分布解析処理を行う個体識別装置100について説明する。図7は、個体識別装置100のハードウエア構成を示すブロック図である。図7に示すように、個体識別装置100は、制御部101、記憶部102、入力部103、表示部104、メディア入出力部105、通信I/F部106、周辺機器I/F部107等がバス109を介して接続されて構成される。また、周辺機器I/F部107には画像読取装置108及び光源110が接続されている。個体識別装置100の制御部101、記憶部102、入力部103、表示部104、メディア入出力部105、通信I/F部106、周辺機器I/F部107及びバス109を含む各装置は、例えばコンピュータ等によって構成される。制御部101は、CPUCentralProcessingUnit、ROMReadOnlyMemory、RAMRandomAccsessMemory等により構成される。CPUは、記憶部102、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109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101が後述する各種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102は、HDDハードディスクドライブであり、制御部101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101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103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101へ出力する。表示部104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101の制御により入力された表示情報をディスプレイ装置に表示させる。なお、入力部103と表示部104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105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/F106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107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/F107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/F107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108撮像装置は、スキャナ、CCDカメラ等であり、画像を光学的に読み取り、画像データとして取得する装置である。画像読取装置108は、周辺機器I/F107を介して個体識別装置100に接続される。或いは、画像読取装置108は、通信I/F106を介して個体識別装置100と通信接続される構成としてもよい。画像読取装置108は読み取った画像データを制御部101へ出力する。制御部101は取得した画像データをRAMまたは記憶部102の所定のメモリ領域に記憶する。光源110は、撮影対象とする物品1を撮影する際に、物品1に対して所定の方向から光を照射する。バス109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、タガント分布解析処理の流れを説明する。図8は、タガント分布解析処理の流れを説明するフローチャート、図9、図10は基準物品及び対象物品の画像データの読み取る範囲の例、図11は、撮影画像に含まれるタガント12について説明する図、図12は、タガント12の影について説明する図である。個体識別装置100の制御部101は、図8に示すように、まず事前処理ステップS101~ステップS104を行う。事前処理では、まず画像読取装置108を用いて基準物品真の物品に付与されたタガント分布層11を光学的に読み取るステップS101。読み取り対象とする部位は、タガント分布層11の全部としてもよいし、一部としてもよい。一例として図9に示すように、タガント分布層11の一部領域15を読み取るものとする。制御部101は、画像読取装置108によって読み取った画像データ階調画像を基準画像データとしてRAMに保持するステップS101。次に、制御部101は、読み取った基準画像データに対して、タガントの輪郭線の画素数第1画素数並びに特徴点の抽出のための画像処理を行う。この画像処理としては、例えば、A中央値による二値化処理、B平均値による二値化処理等を採用することができる。以下、各処理について説明する。A中央値による二値化処理以下の式1により算出される閾値Scにより、読み取った画像データ階調画像を二値化する。閾値Sc=画像内の最大輝度値‐画像内の最少輝度値/21B平均値による二値化処理以下の式2により算出される閾値Saにより、読み取った画像データ階調画像を二値化する。閾値Sa=Σ各画像の輝度値/画素総数2次に、二値化された画像データにおいて、各タガントの輪郭線を抽出して第1画素数を得ることにより、タガントの形状を数量化処理し、各タガントの領域の中心となる重心を求め、これを各タガントの特徴点として抽出するS102。タガントの重心は、以下の式3により算出される。ここで、タガントの輪郭線を構成する画素数をnとし、輪郭の各画素の座標をxi,yiとする。本明細書において、特徴点とは、式3で得られた重心の座標で表される画素を言う。上述の画像処理により基準物品のタガントの輪郭線の画素数第1画素数を算出しステップS102、画素数を算出する過程で得られたデータに基づきタガントの特徴点重心を求めるステップS103。なお、特徴点は、絶対位置情報でもよいし、相対位置情報でもよい。絶対位置情報を採用する場合は、図9に示すように、画像データの読取範囲は、基準物品と後に読み取る対象物品とで同じ位置、同じ向き、同じ範囲同じ形状、同じ面積とする必要がある。そのため、物品1に読取位置を示すマーカ等を予め付与しておくことが望ましい。また、絶対位置情報は、読み取った画像データを所定の画素数で正規化し、正規化後画像データの、例えば中心点を原点として各特徴点の2次元絶対位置座標X,Yを求めればよい。また、相対位置情報を採用する場合は、画像データの読取範囲は、図10a、図10bに示すように、基準物品1Aと後に読み取る対象物品1Bとで同じとする必要がない。このステップS102及びステップS103の処理の際、画像読取装置108によって読み取った基準画像データをHSV変換し、その後、タガント12の輪郭抽出及び各特徴点の抽出を行っても良い。また、HSVに代えて、RGBの3次元色空間座標系を用いてもよいし、他の3次元色空間座標系に変換して用いてもよい。タガントの形状及び画素数の特定手法は、公知技術を用いればよい。この時、タガント12の色情報を基準特徴点データとして併せて特定しても良い。色情報は、色相、明度、彩度に基づき、特徴点の色を数値化する。なお、数値化される色情報は、色相の値のみでもよいし、色相に、明度や彩度の値を加えて数値化しても良い。また、各タガントの特徴点重心における色情報を数値化例えば、赤色を1、緑色を2、青色を3等して数値化し、基準特徴点データとして加えても良い。RGBを用いるのであれば、RGBの3次元色空間座標系を区分して、赤色、緑色、青色に対応づけて、同じように、赤色を1、緑色を2、青色を3として数値化して、特徴点のRGBの値が赤色の範囲に入れば、特徴点情報を1と数値化し、基準特徴点データとして加えても良い。このように、基準特徴点データに色情報を含むものとすると、識別精度を一層高めることができる。次に、制御部101は、抽出した各タガント12の画素数と、各タガント12の特徴点重心を基準特徴点データとしてRAMに記憶するステップS104。ところで、物品1のタガント分布層11には、タガント12が含まれている。そのため、光源から光を照射して画像を読み取る撮影すると、各タガント12に影が生じ、撮影画像にはタガントの影9も映り込むこととなる。図11は、撮影画像の例であり、符号9の領域が影を示している。尚、図11aと図11bとでは光源位置が異なるため、影9の位置も異なるものとなっている。図1b及び図12に示すように、タガント12は、基材10の表面に対して略平行となるように分布され、例えば、透明プラスチックを固着剤として用いることによって、基材10の表面と略平行に固着される。つまり、タガント12は、タガント分布層11の中で、基材10の表面と略平行に位置する。そして、図12に示すように、タガント12と基材10との間を光が散乱することにより、タガント12の影9が出来る。一般に、物体の色相は、物体から反射する光の波長を持つ色相になるので、タガント12と同じ色相の影9が出来る。ここで、影9とは、光によって、物体の他にできる、その物体の姿を意味する。つまり、その色相は黒に限定されない。本発明におけるタガントの影は、前述した通り、タガント12と基材10との間で散乱される光によって生じるものである。一般に、物体の色相は、物体から反射する光の波長をもつ色相であるので、影9の色相はタガント12の色相と同一となる。ただし、彩度はタガント12よりも影9の方が低いものとなる。例えば、タガント12が青であれば、影9は淡い青となる。ここで、本発明では、ノイズの除去処理に際し、輪郭線の画素数によるノイズ除去処理を行うため、タガントとノイズを判別する精度を高めることができる。具体的に、タガントの面積における画素数に基づき、ノイズを判別する場合と対比する。例えば、図11に示すような影9をタガント候補領域に含めて抽出した場合、面積によるタガント候補領域の画素数は、影9の部分の面積の分も画素数が加算され、第2画素数の値が大きくなる。この結果、タガントが実在し、本来識別対象となるべきタガント候補領域がノイズと判別される可能性が高くなる。これに対し、タガント候補領域の輪郭線に基づく画素数を第2画素数とすると、上記面積による算出された画素数に比べて、影9の第2画素数の値への影響が小さい。その結果、影9が含まれた状態でタガント候補領域として抽出された場合でも、輪郭線を構成する画素数からなる第2画素数は、第1画素数の所定の近似値の範囲となりやすく、タガントとして判別され得る。特に平面形状を有するタガントを使用する場合は、図1bのようにタガント分布層11の厚さがタガントのサイズ程度であれば、タガントは基材10に対してほぼ平行に配置されるため、タガントを撮影したときの輪郭線を構成する画素数は大きく変動しない。したがって、本発明におけるノイズの除去処理方法では、タガントとノイズの判別精度が高いという効果を奏する。個体識別装置は、特徴点抽出処理図8のステップS103、ステップS108では、物品1の画像データをHSV変換し、所定の色相範囲の画素をタガント領域として抽出し、タガント領域の重心を算出することによって、タガント12に由来する特徴点を抽出することとしても良い。従って、タガント12の周囲の影9をタガント領域として抽出したとしても、影9の領域が小さければ、タガント領域の重心の座標はあまり変わらず、特徴点の抽出結果に大きな影響を与えない。タガント12の輪郭線を構成する画素数を算出する場合、物品1の画像の読み取り条件を所定のものとし、基準物品及び対象物品の読み取り条件を一定とすると、タガント12の影9の誤差による影響を抑制できる。また、所定の読み取り条件とすれば、タガント12の輪郭線と影9の輪郭線は、色相により明確に判別できる。基準物品のタガント12の画素数を算出ステップS102の際、タガント12の輪郭線を構成する画素の色相を決定し、タガント12の画素数を算出すれば良い。タガントの形状及び画素数の特定手法は、公知技術を用いれば良い。なお、タガント分布層11に分布する各タガントの形状や大きさは、すべて同一のものとしてもよいし、異なるものとしてもよい。しかし、本発明に用いるタガントは、埃や塵等と識別可能なものとするために、人為的に所定の形状が付与されたものが好ましい。例えば、図11に示す例では、画像が円形、ハート形、楕円形となるタガント12が混在する。このように、異なる形状のタガント12を混ぜ合わせ、タガント分布層11にランダムに配置しても良い。この場合、例えば、円形のタガントに関する画素数を第1a画素数、ハート形のタガントに関する画素数を第1b画素数という具合に設定し、各形状のタガントごとに、ステップS102からステップS111までの処理を行う。このように、複数種類の形状のタガントを用いることで、物品固有のタガント分布のパターンを格段に増やすことができる。また、異なる形状のタガントを分布させる場合は、個体識別処理による個体識別の精度が向上する。一方、同一形状のタガントを分布させる場合は、異なる形状のタガントを付与する場合と比べて低コストで実現できる。また、タガントは、その外形状を所定の形状とする場合の他、所定の文字、図形、記号、模様もしくはこれらを結合したもの以下、図案というを採用しても良い。図14は、タガント82の一例であり、aは上面図、bは側面図、cは図14bのA-A線断面図である。図14では、タガント82の形状を六角柱とし、一部にDの文字図案7が付与されている。また、タガント82を光学反射性のある材料によって形成するか、表面に光学反射性のある反射材料層71を設けるようにしてもよい。すなわち、図14cに示すように、基材73の表面に図案形成層72を設け、更にその上面に反射材料層71を形成するようにしてもよい。タガント82の基材73には、金属や樹脂等を用いる。図案形成層72は、印刷、刻印等により図案7が付与される。図案7は、基材73と異なる色の染料等を用いて形成される。このように、図案7を有するタガント82を用いる場合、図案7の輪郭から得られた画素数を第1画素数として用いる。なお、画像のHSV変換後に各特徴点を抽出し易いように、基材73は、発色の低い染料等を用いることが好ましい。反射材料層71は、物品8の基材81及び図案72の染料75とは異なる反射性を有する材料を用いて形成される。例えば、反射性金属層3を有するもの図2、誘電率が異なる薄膜を多層にコート多層薄膜4したもの図3、光回折構造体層5を有するもの図4、所定の照射光に対して特定の反射特性を有する反射層6を有するもの図5等を採用することが好適である。このように、各タガント12が、異なる形状や図案を有する場合、ステップS2のタガント分布解析処理を行う際に、物品の真偽を正確に判定することが容易となる。すなわち、各タガント12の第1画素数とその特徴点に加えて、m種の形状情報を組み合わせることにより、タガントの判定要素の組み合わせが広がり、対象とする物品の真偽をより正確に判定することが可能となる。また、ルーペを用いた視認による真偽の判定も容易となる。このように、本発明は、ランダムに分散させたタガントの画素数及び特徴点の情報を用いて固体識別を行う前に、対象物品の画像から抽出された微細物質タガント候補領域の中から、タガントの画素数に近似する画素数を有するものをタガントに相当するタガント候補とし、このタガント候補領域以外に存在する微細物質タガント候補領域をノイズとして、画像から除去する処理を予め行う。その結果、基準特徴点データと、識別対象となる物品のデータとを照合する処理ステップS109において、ノイズ除去の精度が高く、照合すべきタガントの数を抑えられ、従来の照合方法のようなノイズの影響を受け難い。したがって、処理効率及び識別精度を高く保つことができる。ステップS101~ステップS104の処理により基準物品から読み取った画像データから基準特徴点データを取得、記憶すると、次に、制御部101は、対象物品との照合処理ステップS105~ステップS112へ移行する。照合処理において、個体識別装置100は、対象物品に付与されたタガント分布層11を光学的に読み取るステップS105。基準特徴点データ算出時ステップS103に特徴点の絶対位置情報を求めた場合は、ステップS105の対象物品の読み取りは、基準物品の読み取りと同じ画像読取装置108を用い、同じ条件で読み取る。また、図9に示すように、読み取りの向き、位置、範囲も、基準物品の読み取りと同一とする。制御部101は、読み取った画像データを対象物画像データとしてRAMに保持する。一方、基準特徴点データ算出時ステップS103に特徴点の相対位置情報を求めた場合は、ステップS107の対象物品の読み取りは、基準物品の読み取りと同じ画像読取装置108を用い、同じ条件で読み取るが、読み取りの向き、位置、範囲は、図10a、bに示すように、基準物品の読み取りの向き、位置、範囲と異なっていてもよい。制御部101は、読み取った画像データを対象物画像データとしてRAMに保持する。次に、制御部101は、読み取った対象物画像データからタガント12を含む微細物質の画素数を算出するステップS111。ここでいう微細物質とは、タガント12の他、塵、その他の印刷物質等の様に、識別処理上は望まれない物質を含む。この対象物品の微細物質の画素数の算出方法は、基準特徴点データの算出処理ステップS102と同様に行う。すなわち、対象物画像データからタガント12を含む微細物質タガント候補領域を抽出し、その微細物質タガント候補領域の輪郭線を構成する画素数第2画素数を算出する。また、基準物品の画素数並びに特徴点の算出過程で、HSV変換処理後の色情報を特定した場合は、対象物画像データもHSV変換し、HSV変換された画像において各タガントの特徴点における色相を特定する処理を行う。ここで、対象物品のタガント12を含む微細物質の特徴点を抽出する際、対象物品に対して行う画像処理は、基準物品に対して行った画像処理と同一のものとする。すなわち、基準物品から読み取った基準画像データに対して上述のA中央値による二値化処理を行った場合は、対象物品から読み取った対象物画像データに対してもAの画像処理を行う。同様に、基準物品から読み取った基準画像データに対して上述のBによる画像処理を行った場合は、対象物品から読み取った対象物画像データに対してもBの画像処理を行う。基準特徴点データとして絶対位置情報を算出している場合は、対象物特徴点データとして絶対位置情報を求める。一方、基準特徴点データとして相対位置情報を算出している場合は、図10cのように、対象物特徴点データの読取範囲Bから、まず基準特徴点データと同一形状、同一面積となる比較領域19-1を切出し、この比較領域19-1についての対象物品における微細物質タガント候補領域の画素数第2画素数を求める。次に、切出し位置を例えばx方向に1画素ずらして別の比較領域19-2を切出し、この比較領域19-2についての対象物特徴点データとして各微細物質タガント候補領域の輪郭線の画素数第2画素数を求める。これを繰り返すことにより、各比較領域19-1,19-2,,19-Nについて、それぞれ微細物質の第2画素数を求める。制御部101は、算出した対象物品の各微細物質12の第2画素数をRAMに記憶する。次に、対象物品の画像からノイズを除去するステップS107。すなわち、ステップS106で算出された対象物品の各微細物質の画素数第2画素数のデータとステップS104で記憶された基準特徴点データのタガントの画素数第1画素数との差を算出する。そして、第1画素数との差が、所定範囲を超える画素数を有する微細物質はノイズと判断され、対象物品の画像データから、その微細物質領域を除去する画像処理を行う。第1画素数と第2画素数の差からノイズを判断する際、第1画素数と第2画素数とが一致する場合の他、画像の誤差や、影9の存在による影響を考慮して、所定の閾値を設けることにより、識別精度を高めることができる。タガント12は、所定の画素数を有するものを用いており、このタガント12の画素数第1画素数に基づき、対象物品の微細物質の中から、タガント12とノイズとを判別して、ノイズを除去する。この結果、後の照合処理ステップS109の際、ノイズとなる微細物質と基準物品のタガント12とを対比する処理が省かれるので、照合処理ステップS109におけるノイズの影響を抑制することができる。また、照合処理が効率良く行える。次に、制御部101は、RAMまたは記憶部102に記憶されている基準特徴点データと、ステップS108で求めた対象物特徴点データとを照合しステップS109、一致するか否かを判断するステップS110。基準特徴点データと対象物特徴点データとの照合は、例えば、正規化相互相関NCC;NormalizedCross-Correlation、またはZNCC;Zero-meanNormalizedCross-Correlation等を求めることにより行える。具体的には、基準特徴点データの各タガント特徴点と、各特徴点に対応する位置の対象物特徴点データにおける各タガントの特徴点との相関値を求める。全ての比較領域について求めた相関値のうち、最大の値が所定閾値以上相関値が類似度の場合であれば、対象物品は真と判定する。一方、相関値の最大値が所定閾値を下回る場合は、基準物品と対象物品とが異なる個体偽であると判定する相関値が類似度の場合。なお、照合の一致とは、厳密な一致に限定する必要はなく、所定の許容範囲内にあるものも含むものとする。また、その許容範囲は真偽判定に必要な精度に応じて、任意に設定できるようにしてもよい。制御部101は、照合結果が一致であればステップS110;Yes、真と判定し、その結果を例えば表示部104に表示したり、所定の結果送信先へ送信したり、或いは所定のリストに登録する等の出力処理を行うステップS111。また、照合結果が不一致であればステップS112;No、偽と判定し、その結果を例えば表示部104に表示したり、所定の結果送信先へ送信したり、或いは所定のリストに登録する等の出力処理を行うステップS111。その後、次の対象物品があれば、ステップS105からステップS112の照合処理を繰り返し行い、結果を出力して、タガント分布解析処理を終了する。次に、図9を参照して上述の個体識別処理の具体例を説明する。図9に示すように、基準物品から読み取った画像データ15を試料No.1とし、試料No.1と同じ基準物品を同じ条件で再読取した画像データ16を試料No.1Rとする。また、基準物品試料No.1と異なる条件でタガント分布層11が形成された物品から読み取った画像データ17,18をそれぞれ試料No.2,No.3とする。なお、画像データの読み取りの際は、付与したタガントの光学的特徴に応じて適切な照射光を照射し、特定の性質を有する反射光が放射された状態で、読み取りを行う。ここで、例えば、図2、図3に示すタガント12A,12Bの場合は、照射光の角度に応じて、その反射光や発光色が異なる分布状態として読み取れることがあるため、基準物品の画像読み取りの際と対象物品の画像読み取りの際とで光の照射角度を特定しておくことが望ましい。以上のように、取得した画像データについて、事前処理図8のステップS101~ステップS104として、まず試料No.1基準物品の画像データに対して、例えば上述の画像処理Aの中央値で二値化処理を行う。そして、抽出された各タガントの画素数及び重心座標基準特徴点データを算出する。次に、対象物品の画像のノイズ除去処理として、抽出された各微細物質の画素数第2画素数の中から、基準特徴点データのタガントの画素数と対比し、画素数が近似しない微細物質を、対象物品の画像から除去する処理を行うステップS107。この処理を試料No.1Rから順に行う。次に、照合処理として、試料No.1R図9参照に対して、事前処理と同じ画像処理例えば画像処理Aを行って特徴点を抽出し、抽出された各点各画素の絶対位置情報対象物特徴点データを算出するステップS108。次に、ステップS103で基準物品の画像をHSV変換した場合は、ステップS103と同様に、対象物品の画像をHSV変換し、ステップS104と同じ処理を行い、変換した画像において、各特徴点の色相等の値を特定し、タガントの色情報を算出する。続いて、ステップS103と同じ処理を行い、対象物品の特徴点を算出するステップS108。ここで、基準物品の特徴量として、タガントの色相に関する情報を含む場合は、対象物品の特徴量についても、同じようにタガントの色相に関する情報を含むものとする。次に、制御部101は算出した対象物特徴点データと基準特徴点データとの相関値を算出し、相関値が所定閾値以上である否かを判定することにより照合し、照合結果を出力するステップS111,ステップS112。また、上述のステップS107からステップS112と同じ処理を、試料No.2及び試料No.3図9参照に対して行い、特徴点を抽出し、抽出された各点各画素の絶対位置情報対象物特徴点データの算出と、試料No.2及び試料No.3の特徴点を算出する。制御部101は算出した対象物特徴点データと基準特徴点データとをそれぞれ照合し、照合結果を出力する。また、相対位置情報を用いる場合は、まず画像読取装置108を用いて基準物品真の物品に付与されたタガント分布層11を光学的に読み取る。読み取り対象とする範囲読取範囲Aは、タガント分布層11の一部とする。制御部101は、画像読取装置108によって読み取った画像データに対し、所定の画像処理例えば画像処理Aを行って第1画素数及び特徴点を抽出し、抽出した各特徴点について、まず任意の特徴点を着目特徴点Aに設定する。そして、その着目特徴点Aに隣接するt個の隣接特徴点を選択し、着目特徴点Aから各隣接特徴点までの各距離を算出し、着目特徴点Aとの距離が近い順に、予め算出された各特徴点を配列させて、着目特徴点Aの特徴量として算出する。次に、着目特徴点を変更し、その着目特徴点に隣接するt個の隣接点を新たに選択し、着目特徴点Aと同様に、着目特徴点からの距離が近い順に、各隣接特徴点情報を配列させて特徴量を算出する。これを全ての特徴点について繰り返し、各特徴点と隣接するt個の特徴点との相対距離の集合データを求める。これを基準特徴点データとして記憶部102に記憶する。次に、対象物品に付与されたタガント分布層11を光学的に読み取る。ここで、対象物品の読取範囲Bは、図9bに示すように、基準物品の読取範囲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101は、図9cに示すように読取範囲B内の任意の点例えば、読取範囲Bの左上を切出し位置に設定し、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19-1として切り出す。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を切出す。1画素の大きさは、スキャナの読み取り精度に依存する。なお、比較領域すなわち、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。次に、制御部108で、切出した比較領域19-1について、ノイズの除去を行う。基準特徴点データに含まれるタガントの画素数第1画素数と比較領域19-1において抽出された各微細物質の画素数第2画素数との差を求める。第2画素数が第1画素数と大幅に異なる場合、その微細物質はノイズと判断され、対象物品の画像から除去される。その結果、比較領域19-1の画像には、第1画素数と近似する第2画素数を有する微細物質のみがタガント12として表示される。制御部101は、ノイズ処理後の比較領域19-1について、各タガントの特徴点の相対距離の集合データを求める。そして、切出し位置を移動しながら別の比較領域19-2,19-3,,19-Nを切出し、各比較領域について各特徴点対象物特徴点データを求める。そして、基準特徴点データと対象物特徴点データとを照合する際は、各比較領域の基準特徴点データと対象物特徴点データと比較し、一致する許容範囲内のものも含む対象物特徴点データがあれば、同一と判別する。なお、上述の実施の形態において、画像処理の結果、抽出される特徴点の点数が多い場合は、図2のステップS103及びステップS108の特徴点抽出処理において、図12に示す間引き処理を適用してもよい。制御部101は、まず、読み取った画像データ基準画像データ及び対象物画像データを圧縮一定間隔でサンプリングするステップS201。次に、元の画素数に戻し、間引き画像を作成するステップS202。その後、制御部101は間引き画像に上述のA、B等の画像処理を施して特徴点を抽出するステップS203。このように圧縮画像を用いることにより、特徴点を間引くことができ、照合に適した数の特徴点を抽出できる。その結果、照合の精度を向上させることが可能となり、また演算を高速化できる。以上説明したように、本実施の形態の個体識別装置100によれば、基準物品及び対象物品にそれぞれ付与されたタガント分布層11を光学的に読み取った画像データに対して所定の画像処理を施してタガント12の画素数及び特徴点タガント12の位置を抽出して両者を対比することにより対象物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判別し、その結果を出力する。この対比処理の事前処理として、また識別対象とする対象物品に付与されたタガント分布層11を基準画像データの読み取りと同様の手法で読み取った対象画像データに対して同一の画像処理を施し、その画像上の各微細物質の画素数を算出した後、基準特徴点データのタガントの画素数第1画素数との差を求め、その差が大きい対象物品についてノイズと判断して、画像処理により対象画像データから除去する。その結果、対比すべきタガント12の対象物特徴点データのみを、記憶部102に記憶されている基準特徴点データと比較照合することとなるので、識別処理の効率及び識別精度が向上する。これにより、対象物品と基準物品とを照合する際、対象物品の画像に現れたノイズの影響を抑えて、物品の真偽を正確に判定することが可能となる。また、照合の対象は物品の表面にランダムに付与されたタガント12の分布であるため、タガント12として、反射性金属層を有するもの、多層薄膜を有するもの、光回折構造体を有するもの、特定の照射光に対して特定の放射光を発するもの等の特殊な反射性を有するものを用いれば、個体識別精度をさらに向上させることができる。また、タガント12は印刷や塗布といった簡単な方法で付与できるため、容易に製造でき、本発明の個体識別処理を適用することで、高い精度で個体識別を行うことが可能となる。更に、タガント12が反射性金属層3を有することにより、タガント12の分布が確認しやすく、ルーペによる真偽判定が行いやすくなる。また、個体識別装置100を用いたタガント分布解析処理において、特徴点として抽出しやすくなる。また、タガント12に誘電率が異なる多層薄膜4を形成した場合には、見る角度によって色が変化するため、ルーペによる真偽判定が行いやすくなる。また、タガント分布解析処理において、特徴点として抽出しやすくなる。また、タガント12が光回折構造体層5を有する場合には、反射性がよく、特徴点を抽出しやすくなるだけでなく、ホログラム図案による判定を併せて行えるため、個体識別精度が高くなる。また、各タガントに異なるホログラム図案となる光回折構造体を付与すれば、セキュリティ効果がより高くなる。一方、同一の図案となる光回折構造体を各タガントに付与する場合は、異なるホログラム図案の光回折構造体を付与する場合と比べてコストダウンが可能となる。また偽造防止効果だけでなく、意匠性も向上する。また、タガント12が、所定の照射光に対し、異なる波長の光を放出する特性を有する反射層6を有することにより、白色光のもとでの隠匿性を持たせることができ、偽造を防ぎやすくなる。また、ルーペによる真偽判定やタガント分布解析処理において、光学的な読み取りが容易となり、特徴点として抽出しやすくなる。以上説明したように、本発明では、基材11上に、該基材11とは異なる反射性を有し、所定の平面形状を有するタガント12や、所定図案を有するタガント82をランダムに配置した物品1の真偽を判定するために、個体識別装置100によって、基準物品に付与されたタガントの特徴点を基準特徴点データとして記憶部102に記憶しておき、識別対象とする物品に付与されたタガント12の特徴点を抽出し、抽出された対象物特徴点データと記憶されている基準特徴点データとを比較することにより識別対象とする物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判別する。そのため、個々の物品1から切り離せない固有の特徴であるタガント12の画素数及び特徴点に基づいて個体識別や真偽判定を行うことが可能となる。タガント12は、物品に容易に付与できるとともに、ランダムに配置するので、偽造が困難となり、様々な物品に対して広く適用でき実用性に優れる。また、タガント82として、所定の図案文字、図形、記号、模様もしくはこれらを結合したものを有するものを採用すれば、物品8をルーペによる拡大した際に、埃や塵等とタガント82とを容易に識別でき、視認による偽造判定精度も高くなる。従って、本発明によれば、物品に容易に付与でき、また個々の物品から切り離せない固有の特徴に基づいて個体識別や真偽判定を高精度に行えるようになる。なお、本発明を適用する物品やタガントの形状、性質、形成方法、付与する図案等は一例であり、上述の実施形態に記載されるものに限定されない。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。"