JP2000200351A - テンプレ―トの作成方法 - Google Patents
テンプレ―トの作成方法Info
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- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 42
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- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
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- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 4
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N Silicium dioxide Chemical compound O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
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- 101000867862 Homo sapiens Carbonic anhydrase 14 Proteins 0.000 description 1
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Landscapes
- Testing Of Coins (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 テンプレートの質を一定にする。テンプレー
トの作成に要する時間を短縮する。 【解決手段】 識別すべき対象物の画像データをテンプ
レートとして用意しておき、該テンプレートと比較する
ことにより対象物を識別するようにしたパターン識別装
置におけるテンプレートの作成方法において、識別すべ
き対象物の汚れレベルの異なる多数の画像データをｍ行
ｎ列の２次元配列のデータとしてそれぞれ抽出し（ステ
ップＳ４）、それぞれのｍ行ｎ列のデータを１行（ｍ×
ｎ）列のベクトルとし、得られる全てのベクトルにより
形成される分布の分布方向を求め（ステップＳ５，
６）、該ベクトルの分布方向を基準として多数の画像デ
ータを複数のグループに分割し（ステップＳ７）、該分
割したグループごとにテンプレートを作成する（ステッ
プＳ８）。
トの作成に要する時間を短縮する。 【解決手段】 識別すべき対象物の画像データをテンプ
レートとして用意しておき、該テンプレートと比較する
ことにより対象物を識別するようにしたパターン識別装
置におけるテンプレートの作成方法において、識別すべ
き対象物の汚れレベルの異なる多数の画像データをｍ行
ｎ列の２次元配列のデータとしてそれぞれ抽出し（ステ
ップＳ４）、それぞれのｍ行ｎ列のデータを１行（ｍ×
ｎ）列のベクトルとし、得られる全てのベクトルにより
形成される分布の分布方向を求め（ステップＳ５，
６）、該ベクトルの分布方向を基準として多数の画像デ
ータを複数のグループに分割し（ステップＳ７）、該分
割したグループごとにテンプレートを作成する（ステッ
プＳ８）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、テンプレートの作
成方法に関する。更に詳述すると、本発明は、硬貨等の
画像識別を行う場合に使用するテンプレートの作成に適
したテンプレートの作成方法に関するものである。
成方法に関する。更に詳述すると、本発明は、硬貨等の
画像識別を行う場合に使用するテンプレートの作成に適
したテンプレートの作成方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、例えば硬貨やメダル等の円形金属
物体の画像識別に使用するテンプレートは、以下のよう
にして作成していた。先ず、錆や汚れ等のレベルが様々
に異なる硬貨の画像データを多数採取して画像データベ
ースを作成する。次に、採取した各画像データが一定の
位置に揃うように平行移動・回転移動などの変換を施
す。その後、これらの整列した画像データに対して作業
者が錆や汚れ等のレベルに応じてランク付けを行いグル
ープ分けを行う。そして、グループごとに、そのグルー
プに属する画像データに対して必要な前処理を行った後
それらを平均化してテンプレートを作成する。
物体の画像識別に使用するテンプレートは、以下のよう
にして作成していた。先ず、錆や汚れ等のレベルが様々
に異なる硬貨の画像データを多数採取して画像データベ
ースを作成する。次に、採取した各画像データが一定の
位置に揃うように平行移動・回転移動などの変換を施
す。その後、これらの整列した画像データに対して作業
者が錆や汚れ等のレベルに応じてランク付けを行いグル
ープ分けを行う。そして、グループごとに、そのグルー
プに属する画像データに対して必要な前処理を行った後
それらを平均化してテンプレートを作成する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
テンプレート作成方法では、採取した多数の画像データ
の錆や汚れ等のレベルに応じたグループ分けを作業者が
行っている。このため、グループ分けの判断に作業者の
主観が入り、同一サンプル群であっても作業者によって
グループ分けが異なることが多い。このグループ分けを
もとにテンプレートを作成することになるので、結果と
して作業者ごとにテンプレートの質がばら付き、作成し
たテンプレートが必ずしも最適であるとはいえない場合
がある。また、上述のグループ分けを人手で行うことに
なるので、テンプレート作成に長時間を要している。
テンプレート作成方法では、採取した多数の画像データ
の錆や汚れ等のレベルに応じたグループ分けを作業者が
行っている。このため、グループ分けの判断に作業者の
主観が入り、同一サンプル群であっても作業者によって
グループ分けが異なることが多い。このグループ分けを
もとにテンプレートを作成することになるので、結果と
して作業者ごとにテンプレートの質がばら付き、作成し
たテンプレートが必ずしも最適であるとはいえない場合
がある。また、上述のグループ分けを人手で行うことに
なるので、テンプレート作成に長時間を要している。
【０００４】本発明は、テンプレートの質を一定にする
ことができると共に、短時間でテンプレートの作成が可
能なテンプレートの作成方法を提供することを目的とす
る。
ことができると共に、短時間でテンプレートの作成が可
能なテンプレートの作成方法を提供することを目的とす
る。
【０００５】
【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
めに請求項１記載の発明は、識別すべき対象物の画像デ
ータをテンプレートとして用意しておき、該テンプレー
トと比較することにより対象物を識別するようにしたパ
ターン識別装置におけるテンプレートの作成方法におい
て、識別すべき対象物の汚れレベルの異なる多数の画像
データをｍ行ｎ列の２次元配列のデータとしてそれぞれ
抽出し、該それぞれのｍ行ｎ列のデータを１行（ｍ×
ｎ）列のベクトルとし、得られる全てのベクトルにより
形成される分布の分布方向を求め、該ベクトルの分布方
向を基準として多数の画像データを複数のグループに分
割し、該分割したグループごとにテンプレートを作成す
るものである。
めに請求項１記載の発明は、識別すべき対象物の画像デ
ータをテンプレートとして用意しておき、該テンプレー
トと比較することにより対象物を識別するようにしたパ
ターン識別装置におけるテンプレートの作成方法におい
て、識別すべき対象物の汚れレベルの異なる多数の画像
データをｍ行ｎ列の２次元配列のデータとしてそれぞれ
抽出し、該それぞれのｍ行ｎ列のデータを１行（ｍ×
ｎ）列のベクトルとし、得られる全てのベクトルにより
形成される分布の分布方向を求め、該ベクトルの分布方
向を基準として多数の画像データを複数のグループに分
割し、該分割したグループごとにテンプレートを作成す
るものである。
【０００６】したがって、画像データのグループ分けに
作業者の判断が介在する余地がなくなり、常に一定の基
準でグループ分けが行われる。また、グループ分けの自
動化が可能になる。
作業者の判断が介在する余地がなくなり、常に一定の基
準でグループ分けが行われる。また、グループ分けの自
動化が可能になる。
【０００７】また、請求項２記載のテンプレートの作成
方法は、ベクトルの分布方向を主成分分析を用いて決定
するものである。即ち、画像データのグループ分けに統
計的手法である主成分分析を用いることになり、グルー
プ分けの判断の客観性が担保される。
方法は、ベクトルの分布方向を主成分分析を用いて決定
するものである。即ち、画像データのグループ分けに統
計的手法である主成分分析を用いることになり、グルー
プ分けの判断の客観性が担保される。
【０００８】また、請求項３記載のテンプレートの作成
方法は、識別すべき対象物の画像データは円形パターン
の画像データであり、２次元配列のデータは円形パター
ンの中心座標を中心として形成されたデータであり、２
次元配列のデータを要素数がｍ×ｎ個の１次元のベクト
ルデータとして、ベクトルの分布方向を求めるものであ
る。したがって、硬貨等の画像識別を行う場合に使用す
るテンプレートを作成するのに適したテンプレート作成
方法が提供される。
方法は、識別すべき対象物の画像データは円形パターン
の画像データであり、２次元配列のデータは円形パター
ンの中心座標を中心として形成されたデータであり、２
次元配列のデータを要素数がｍ×ｎ個の１次元のベクト
ルデータとして、ベクトルの分布方向を求めるものであ
る。したがって、硬貨等の画像識別を行う場合に使用す
るテンプレートを作成するのに適したテンプレート作成
方法が提供される。
【０００９】さらに、請求項４記載のテンプレートの作
成方法は、分割したグループごとに対応するデータを重
ね合わせて平均をとり、テンプレートを作成するように
したものである。即ち、各グループごとに重ね合わせ平
均を行ってテンプレートが作成される。
成方法は、分割したグループごとに対応するデータを重
ね合わせて平均をとり、テンプレートを作成するように
したものである。即ち、各グループごとに重ね合わせ平
均を行ってテンプレートが作成される。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下、本発明の構成を図面に示す
最良の形態に基づいて詳細に説明する。
最良の形態に基づいて詳細に説明する。
【００１１】図１に本発明を適用したテンプレートの作
成方法の実施形態の一例を、図２にテンプレートの作成
に使用する装置の概略構成をそれぞれ示す。このテンプ
レート作成方法は、識別すべき対象物の画像データをテ
ンプレートとして用意しておき、該テンプレートと比較
することにより対象物を識別するようにしたパターン識
別装置におけるテンプレートの作成方法であって、識別
すべき対象物の汚れレベルの異なる多数の画像データを
ｍ行ｎ列の２次元配列のデータとしてそれぞれ抽出し
（ステップＳ４）、それぞれのｍ行ｎ列のデータを１行
（ｍ×ｎ）列のベクトルとし、得られる全てのベクトル
により形成される分布の分布方向を求め（ステップＳ
５，６）、該ベクトルの分布方向を基準として多数の画
像データを複数のグループに分割し（ステップＳ７）、
該分割したグループごとにテンプレートを作成する（ス
テップＳ８）ものである。
成方法の実施形態の一例を、図２にテンプレートの作成
に使用する装置の概略構成をそれぞれ示す。このテンプ
レート作成方法は、識別すべき対象物の画像データをテ
ンプレートとして用意しておき、該テンプレートと比較
することにより対象物を識別するようにしたパターン識
別装置におけるテンプレートの作成方法であって、識別
すべき対象物の汚れレベルの異なる多数の画像データを
ｍ行ｎ列の２次元配列のデータとしてそれぞれ抽出し
（ステップＳ４）、それぞれのｍ行ｎ列のデータを１行
（ｍ×ｎ）列のベクトルとし、得られる全てのベクトル
により形成される分布の分布方向を求め（ステップＳ
５，６）、該ベクトルの分布方向を基準として多数の画
像データを複数のグループに分割し（ステップＳ７）、
該分割したグループごとにテンプレートを作成する（ス
テップＳ８）ものである。
【００１２】本実施形態では、識別対象物が例えば硬貨
である場合を例に説明する。ただし、識別対象物は硬貨
に限るものではないことは勿論である。先ず、ＣＣＤカ
メラ等の画像入力装置１１を使用してサンプルとしてｊ
枚（例えば１００枚）の硬貨を撮影し、撮影した円形パ
ターンの画像データをコンピュータ１２に入力して画像
データベースを作成する（ステップＳ１，Ｓ２）。この
状態では、撮影した硬貨の向きが異なっていることから
各画像データの位置が異なっている。このため、ステッ
プＳ３において、画像データベースの各画像が一定の位
置に揃うように平行移動・回転移動などの処理を施して
整列させる。なお、このテンプレートの作成方法はコン
ピュータ１２のソフトウェアとしてプログラム化されて
おり、各ステップはコンピュータ１２において自動的に
実行される。
である場合を例に説明する。ただし、識別対象物は硬貨
に限るものではないことは勿論である。先ず、ＣＣＤカ
メラ等の画像入力装置１１を使用してサンプルとしてｊ
枚（例えば１００枚）の硬貨を撮影し、撮影した円形パ
ターンの画像データをコンピュータ１２に入力して画像
データベースを作成する（ステップＳ１，Ｓ２）。この
状態では、撮影した硬貨の向きが異なっていることから
各画像データの位置が異なっている。このため、ステッ
プＳ３において、画像データベースの各画像が一定の位
置に揃うように平行移動・回転移動などの処理を施して
整列させる。なお、このテンプレートの作成方法はコン
ピュータ１２のソフトウェアとしてプログラム化されて
おり、各ステップはコンピュータ１２において自動的に
実行される。
【００１３】次に、ステップＳ４では、整列後のｊ個の
円形の画像データ（円形パターン）の各々について、そ
の中心座標を中心とする円形状もしくはリング状に画像
を切り出してｍ行ｎ列（例えば１０行２５６列）の２次
元配列の帯状画像データを抽出する（ステップＳ４）。
本実施形態では、図３（Ａ）に示すように、円形パター
ン２１を斜線で示すリング状に切り出し、必要な処理例
えばエッジ強調、データ圧縮を行ってｍ行ｎ列の２次元
配列のデータ２２を得る（図３（Ｂ））。この場合、例
えば図５（Ａ）に示すようにリング状に切り出す部分を
ｍ行ｎ列の細リングに分割し、これを図５（Ｂ）に示す
ように、ｍ行ｎ列の２次元配列データ２２に展開する。
円形の画像データ（円形パターン）の各々について、そ
の中心座標を中心とする円形状もしくはリング状に画像
を切り出してｍ行ｎ列（例えば１０行２５６列）の２次
元配列の帯状画像データを抽出する（ステップＳ４）。
本実施形態では、図３（Ａ）に示すように、円形パター
ン２１を斜線で示すリング状に切り出し、必要な処理例
えばエッジ強調、データ圧縮を行ってｍ行ｎ列の２次元
配列のデータ２２を得る（図３（Ｂ））。この場合、例
えば図５（Ａ）に示すようにリング状に切り出す部分を
ｍ行ｎ列の細リングに分割し、これを図５（Ｂ）に示す
ように、ｍ行ｎ列の２次元配列データ２２に展開する。
【００１４】この様にして得られる２次元配列データ２
２を、要素数がｍ×ｎ個の１次元配列のベクトルデータ
２３に展開し、１行（ｍ×ｎ）列のベクトルを得る（図
３（Ｃ））。この場合の概念を図６に示す。例えば図６
（Ａ）に示すように、ラスタスキャンによってデータ要
素を展開してベクトルデータ２３を得るようにしても良
い。ただし、これに限るものではなく、図６（Ｂ）に示
す矢印の方向にデータ要素を展開してベクトルデータ２
３を得るようにしても良いし、又は（Ｃ）に示す矢印の
方向にデータ要素を展開してベクトルデータ２３を得る
ようにしても良い。そして、同様にしてｊ個の全サンプ
ルについてベクトルデータ２３を展開する（図３
（Ｄ））。なお、図中Ｘ１は１番目のベクトルデータ２
３を、Ｘｊはｊ番目のベクトルデータ２３を意味する。
この要素数がｍ×ｎ個の１次元配列のベクトルデータ
（サンプル）２３は、ｍ×ｎ次元の空間の中で、円形パ
ターン２１の固定的な特徴（傾向）と、その表面の錆や
汚れに代表される変動要素によるばらつきを含んだ分布
を示す（ステップＳ５）。この分布の概念を図４に示
す。ただし、ｍ×ｎ（例えば１０×２５６＝２５６０）
次元ベクトルでの概念を図示することは困難であるた
め、図４においては説明の便宜の為に２次元ベクトルで
の概念を示している。各ベクトルデータ２３の分布のば
らつき方は各画像データの錆や汚れなどの変動要素の程
度を反映している。
２を、要素数がｍ×ｎ個の１次元配列のベクトルデータ
２３に展開し、１行（ｍ×ｎ）列のベクトルを得る（図
３（Ｃ））。この場合の概念を図６に示す。例えば図６
（Ａ）に示すように、ラスタスキャンによってデータ要
素を展開してベクトルデータ２３を得るようにしても良
い。ただし、これに限るものではなく、図６（Ｂ）に示
す矢印の方向にデータ要素を展開してベクトルデータ２
３を得るようにしても良いし、又は（Ｃ）に示す矢印の
方向にデータ要素を展開してベクトルデータ２３を得る
ようにしても良い。そして、同様にしてｊ個の全サンプ
ルについてベクトルデータ２３を展開する（図３
（Ｄ））。なお、図中Ｘ１は１番目のベクトルデータ２
３を、Ｘｊはｊ番目のベクトルデータ２３を意味する。
この要素数がｍ×ｎ個の１次元配列のベクトルデータ
（サンプル）２３は、ｍ×ｎ次元の空間の中で、円形パ
ターン２１の固定的な特徴（傾向）と、その表面の錆や
汚れに代表される変動要素によるばらつきを含んだ分布
を示す（ステップＳ５）。この分布の概念を図４に示
す。ただし、ｍ×ｎ（例えば１０×２５６＝２５６０）
次元ベクトルでの概念を図示することは困難であるた
め、図４においては説明の便宜の為に２次元ベクトルで
の概念を示している。各ベクトルデータ２３の分布のば
らつき方は各画像データの錆や汚れなどの変動要素の程
度を反映している。
【００１５】次に、ステップＳ６において、上述のベク
トルデータ２３の分布に対してばらつきが最大となる軸
Ｌ、即ちベクトルの分布方向を求める。本実施形態で
は、統計的手法である主成分分析を用いてベクトルデー
タ２３の分布方向（軸Ｌ）を求めている。この後、ばら
つきが最大となる軸Ｌに沿って、サンプルを等数分割す
る。即ち、軸Ｌに対してｊ個のサンプルの点を射影し、
軸Ｌ上に射影した点をもとにしてｊ個のサンプルを等数
分解する。例えば、図４に示すように、２分割する場合
は、ｊ／２個ずつになるようにサンプルを分割する。
トルデータ２３の分布に対してばらつきが最大となる軸
Ｌ、即ちベクトルの分布方向を求める。本実施形態で
は、統計的手法である主成分分析を用いてベクトルデー
タ２３の分布方向（軸Ｌ）を求めている。この後、ばら
つきが最大となる軸Ｌに沿って、サンプルを等数分割す
る。即ち、軸Ｌに対してｊ個のサンプルの点を射影し、
軸Ｌ上に射影した点をもとにしてｊ個のサンプルを等数
分解する。例えば、図４に示すように、２分割する場合
は、ｊ／２個ずつになるようにサンプルを分割する。
【００１６】そして、ステップＳ８において、分割した
各領域に属するサンプルを重ね合わせて平均を取り、そ
れらをテンプレートとする。即ち、分割したグループご
とに各サンプルの対応するデータを重ね合わせて平均を
とり、テンプレートを作成する。
各領域に属するサンプルを重ね合わせて平均を取り、そ
れらをテンプレートとする。即ち、分割したグループご
とに各サンプルの対応するデータを重ね合わせて平均を
とり、テンプレートを作成する。
【００１７】この様にして作成された各テンプレート
は、統計的手法により画像データの錆や汚れなどの変動
要素の程度を反映してグループ分けされたデータ群に基
づいて作成されているので、常に一定の品質となる。即
ち、サンプルのグループ分けに作業者の主観に基づいた
判断が介在する余地がなく、統計的手法を用いた錆や汚
れなどの変動要素を含んだサンプルの分布に基づいた一
定の基準でグループ分けが行われることになり、合理的
且つ最適なテンプレートを作成することができる。ま
た、作業者がサンプルを見て判断しながらグループ分け
を行うのではなく、本アルゴリズムがプログラミングさ
れた処理装置（コンピュータ等）が自動的にグループ分
けを行うので、テンプレート作成が簡略化され、処理に
要する時間が短縮化できる。
は、統計的手法により画像データの錆や汚れなどの変動
要素の程度を反映してグループ分けされたデータ群に基
づいて作成されているので、常に一定の品質となる。即
ち、サンプルのグループ分けに作業者の主観に基づいた
判断が介在する余地がなく、統計的手法を用いた錆や汚
れなどの変動要素を含んだサンプルの分布に基づいた一
定の基準でグループ分けが行われることになり、合理的
且つ最適なテンプレートを作成することができる。ま
た、作業者がサンプルを見て判断しながらグループ分け
を行うのではなく、本アルゴリズムがプログラミングさ
れた処理装置（コンピュータ等）が自動的にグループ分
けを行うので、テンプレート作成が簡略化され、処理に
要する時間が短縮化できる。
【００１８】なお、上述の形態は本発明の好適な形態の
一例ではあるがこれに限定されるものではなく本発明の
要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能であ
る。例えば、上述の説明では、サンプルを２分割（ｊ／
２）していたが、２分割に限るものではなく、３分割あ
るいは４以上に分割しても良いことは勿論である。
一例ではあるがこれに限定されるものではなく本発明の
要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能であ
る。例えば、上述の説明では、サンプルを２分割（ｊ／
２）していたが、２分割に限るものではなく、３分割あ
るいは４以上に分割しても良いことは勿論である。
【００１９】また、各グループのサンプル数を同数にす
る必要はなく、各グループのサンプル数を相違させても
良い。
る必要はなく、各グループのサンプル数を相違させても
良い。
【００２０】さらに、分割して得られたグループを個々
に注目し、各グループについてグループ単独の分布にお
ける変動最大の軸を決定し、当該グループ内をさらに分
割しても良い。この様にさらに分割された領域内に属す
るサンプルを重ね合わせて平均を取り、より細分化され
たグループに基づくテンプレートを作成する。グループ
内をさらにグループ分けすることで作成するテンプレー
トの数が増えることになるが、これらのテンプレートは
サンプルの錆や汚れ等の特徴をより細分化したものにな
るので、画像認識の精度をより高めることができる。そ
して、グループ内をさらにグループ分けする処理を繰り
返してテンプレートをさらに細分化しても良い。
に注目し、各グループについてグループ単独の分布にお
ける変動最大の軸を決定し、当該グループ内をさらに分
割しても良い。この様にさらに分割された領域内に属す
るサンプルを重ね合わせて平均を取り、より細分化され
たグループに基づくテンプレートを作成する。グループ
内をさらにグループ分けすることで作成するテンプレー
トの数が増えることになるが、これらのテンプレートは
サンプルの錆や汚れ等の特徴をより細分化したものにな
るので、画像認識の精度をより高めることができる。そ
して、グループ内をさらにグループ分けする処理を繰り
返してテンプレートをさらに細分化しても良い。
【００２１】
【発明の効果】以上説明したように、請求項１記載のテ
ンプレートの作成方法では、識別すべき対象物の汚れレ
ベルの異なる多数の画像データをｍ行ｎ列の２次元配列
のデータとしてそれぞれ抽出し、該それぞれのｍ行ｎ列
のデータを１行（ｍ×ｎ）列のベクトルとし、得られる
全てのベクトルにより形成される分布の分布方向を求
め、該ベクトルの分布方向を基準として多数の画像デー
タを複数のグループに分割し、該分割したグループごと
にテンプレートを作成するようにしたので、画像データ
のグループ分けに作業者の判断が介在する余地がなくな
り、サンプルの錆や汚れなどの変動要素を含んだベクト
ルの分布をもとにグループ分けを行うことになるので、
テンプレートとして品質に優れ、合理的かつ最適なもの
を作成することができる。また、作業者がサンプルを見
て判断しながらグループ分けを行うのではなく、本アル
ゴリズムをプログラミングしてコンピュータ等の処理装
置で自動化することが可能になり、テンプレート作成が
簡略化され、処理時間を短縮化することができる。
ンプレートの作成方法では、識別すべき対象物の汚れレ
ベルの異なる多数の画像データをｍ行ｎ列の２次元配列
のデータとしてそれぞれ抽出し、該それぞれのｍ行ｎ列
のデータを１行（ｍ×ｎ）列のベクトルとし、得られる
全てのベクトルにより形成される分布の分布方向を求
め、該ベクトルの分布方向を基準として多数の画像デー
タを複数のグループに分割し、該分割したグループごと
にテンプレートを作成するようにしたので、画像データ
のグループ分けに作業者の判断が介在する余地がなくな
り、サンプルの錆や汚れなどの変動要素を含んだベクト
ルの分布をもとにグループ分けを行うことになるので、
テンプレートとして品質に優れ、合理的かつ最適なもの
を作成することができる。また、作業者がサンプルを見
て判断しながらグループ分けを行うのではなく、本アル
ゴリズムをプログラミングしてコンピュータ等の処理装
置で自動化することが可能になり、テンプレート作成が
簡略化され、処理時間を短縮化することができる。
【００２２】また、請求項２記載のテンプレートの作成
方法では、ベクトルの分布方向は主成分分析を用いて決
定しているので、画像データのグループ分けに統計的手
法である主成分分析を用いることになり、グループ分け
の判断の客観性が担保される。
方法では、ベクトルの分布方向は主成分分析を用いて決
定しているので、画像データのグループ分けに統計的手
法である主成分分析を用いることになり、グループ分け
の判断の客観性が担保される。
【００２３】また、請求項３記載のテンプレートの作成
方法では、識別すべき対象物の画像データは円形パター
ンの画像データであり、２次元配列のデータは円形パタ
ーンの中心座標を中心として形成されたデータであり、
２次元配列のデータを要素数がｍ×ｎ個の１次元のベク
トルデータとして、ベクトルの分布方向を求めるので、
硬貨等の画像識別を行う場合に使用するテンプレートを
作成するのに適したテンプレート作成方法が提供され
る。
方法では、識別すべき対象物の画像データは円形パター
ンの画像データであり、２次元配列のデータは円形パタ
ーンの中心座標を中心として形成されたデータであり、
２次元配列のデータを要素数がｍ×ｎ個の１次元のベク
トルデータとして、ベクトルの分布方向を求めるので、
硬貨等の画像識別を行う場合に使用するテンプレートを
作成するのに適したテンプレート作成方法が提供され
る。
【００２４】さらに、請求項４記載のテンプレートの作
成方法では、分割したグループごとに対応するデータを
重ね合わせて平均をとり、テンプレートを作成するよう
にしたので、各グループごとに重ね合わせ平均を行って
テンプレートが作成される。
成方法では、分割したグループごとに対応するデータを
重ね合わせて平均をとり、テンプレートを作成するよう
にしたので、各グループごとに重ね合わせ平均を行って
テンプレートが作成される。
【図１】本発明を適用したテンプレートの作成方法の手
順を示す図である。
順を示す図である。
【図２】本発明を適用したテンプレートの作成方法を実
施する装置の概念図である。
施する装置の概念図である。
【図３】円形パターンのデータから要素数がｍ×ｎ個の
１次元配列のベクトルデータを得る手順を示し、（Ａ）
は円形パターンからデータをリング状に切り出す様子を
示す概念図、（Ｂ）はｍ行ｎ列の２次元配列のデータの
概念図、（Ｃ）は要素数がｍ×ｎ個の１次元配列のベク
トルデータの概念図、（Ｄ）はｊ個分のベクトルデータ
の概念図である。
１次元配列のベクトルデータを得る手順を示し、（Ａ）
は円形パターンからデータをリング状に切り出す様子を
示す概念図、（Ｂ）はｍ行ｎ列の２次元配列のデータの
概念図、（Ｃ）は要素数がｍ×ｎ個の１次元配列のベク
トルデータの概念図、（Ｄ）はｊ個分のベクトルデータ
の概念図である。
【図４】サンプルの分布を説明するために便宜的に２次
元ベクトルで表したサンプル分布の概念図である。
元ベクトルで表したサンプル分布の概念図である。
【図５】円形パターンからリング状に切り出した領域を
ｍ行ｎ列の２次元配列データに展開する概念を示し、
（Ａ）はリング状に切り出した領域の部分的な概念図、
（Ｂ）はｍ行ｎ列の２次元配列データの概念図である。
ｍ行ｎ列の２次元配列データに展開する概念を示し、
（Ａ）はリング状に切り出した領域の部分的な概念図、
（Ｂ）はｍ行ｎ列の２次元配列データの概念図である。
【図６】２次元配列データを要素数がｍ×ｎ個の１次元
配列のベクトルデータに展開する概念を示し、（Ａ）は
ラスタスキャンによってデータ要素を展開する方法の概
念図、（Ｂ）は行方向にデータ要素を展開する方法の概
念図、（Ｃ）は列方向にデータ要素を展開する方法の概
念図である。
配列のベクトルデータに展開する概念を示し、（Ａ）は
ラスタスキャンによってデータ要素を展開する方法の概
念図、（Ｂ）は行方向にデータ要素を展開する方法の概
念図、（Ｃ）は列方向にデータ要素を展開する方法の概
念図である。
２１ 円形パターン ２２ ｍ行ｎ列の２次元配列のデータ ２３ 要素数がｍ×ｎ個の１次元配列のベクトルデータ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 中村 宏 長野県諏訪郡原村10801番地の２ 株式会 社三協精機製作所諏訪南工場内 (72)発明者 矢島 正男 長野県諏訪郡原村10801番地の２ 株式会 社三協精機製作所諏訪南工場内 Ｆターム(参考） 3E002 AA06 BD01 CA02 CA03 CA04 CA06 5L096 AA06 BA08 BA18 CA14 EA14 EA16 EA23 GA08 JA09 KA13
Claims (4)
- 【請求項１】 識別すべき対象物の画像データをテンプ
レートとして用意しておき、該テンプレートと比較する
ことにより上記対象物を識別するようにしたパターン識
別装置におけるテンプレートの作成方法において、上記
識別すべき対象物の汚れレベルの異なる多数の画像デー
タをｍ行ｎ列の２次元配列のデータとしてそれぞれ抽出
し、該それぞれのｍ行ｎ列のデータを１行（ｍ×ｎ）列
のベクトルとし、得られる全てのベクトルにより形成さ
れる分布の分布方向を求め、該ベクトルの分布方向を基
準として上記多数の画像データを複数のグループに分割
し、該分割したグループごとにテンプレートを作成した
ことを特徴とするテンプレートの作成方法。 - 【請求項２】 上記ベクトルの分布方向は主成分分析を
用いて決定することを特徴とする請求項１記載のテンプ
レートの作成方法。 - 【請求項３】 上記識別すべき対象物の画像データは円
形パターンの画像データであり、上記２次元配列のデー
タは上記円形パターンの中心座標を中心として形成され
たデータであり、上記２次元配列のデータを要素数がｍ
×ｎ個の１次元のベクトルデータとして、ベクトルの分
布方向を求めることを特徴とする請求項１又は２記載の
テンプレートの作成方法。 - 【請求項４】 上記分割したグループごとに対応するデ
ータを重ね合わせて平均をとり、上記テンプレートを作
成するようにしたことを特徴とする請求項１から３のい
ずれか記載のテンプレートの作成方法。
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| JP00128299A JP3713156B2 (ja) | 1999-01-06 | 1999-01-06 | テンプレートの作成方法 |
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|---|---|
| JP2000200351A true JP2000200351A (ja) | 2000-07-18 |
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|---|---|---|---|---|
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| JP2016004332A (ja) * | 2014-06-13 | 2016-01-12 | オムロン株式会社 | モデル画像生成装置及びモデル画像生成方法 |
| JP2016134073A (ja) * | 2015-01-21 | 2016-07-25 | 旭精工株式会社 | ディスク識別装置およびディスク識別方法 |
| JP2020093146A (ja) * | 2016-05-31 | 2020-06-18 | 株式会社ユニバーサルエンターテインメント | 遊技機 |
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1999
- 1999-01-06 JP JP00128299A patent/JP3713156B2/ja not_active Expired - Fee Related
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