JP2000333005A - パターン検出方法、装置および記録媒体 - Google Patents

パターン検出方法、装置および記録媒体

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JP2000333005A
JP2000333005A JP2000127289A JP2000127289A JP2000333005A JP 2000333005 A JP2000333005 A JP 2000333005A JP 2000127289 A JP2000127289 A JP 2000127289A JP 2000127289 A JP2000127289 A JP 2000127289A JP 2000333005 A JP2000333005 A JP 2000333005A
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フー ビン
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 書類の向きに制限されることがなく、そのよ
うな向きを最初に計算する必要もないような、書類の或
るパターンを検出する方法及び装置を提供する。 【解決手段】 複写機又はスキャナ／プリンタで実施化
することができる本パターン検出方法は、複写又は印刷
されるべき書類を調べて、該書類が１以上の目標パター
ンを含んでいるかを判定する。このパターン検出方法
は、上記目標パターンの１以上が存在するかを判定する
場合に当該書類の或る特徴及びこれら特徴の間の幾何学
関係を捜すようなアルゴリズムを含んでいる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、広くは、パターン
検出方法及び斯かる方法を実施化することができる複写
機又はスキャナ／プリンタ等の装置に関する。更に特定
的には、本発明は複写／印刷されるべき書類上に存在す
る或るパターンを検出する機能及び能力を備えるデジタ
ル複写機及びデジタルスキャナ／プリンタに関する。ま
た、本発明は入力画像と記憶された画像との比較を含む
画像処理に適用することができる。この場合、斯かる処
理は、特に、上記比較結果に基づいて当該画像を含む書
類を認証し、その複製を防止し、又は他のプリンタ／複
写機に関連する機能を開始させるためのものである。
【０００２】
【従来の技術】信憑性の検証及び偽造の防止のために、
価値ある書類を認識するための多数のシステムが提案さ
れている。これらのシステムは、通常、真正な書類の正
確な表現を記憶し、新たな書類を走査し、該走査された
書類と上記の記憶された表現とを比較することを含んで
いる。例えば、販売機及び貨幣両替機においては、望ま
れることは偽造貨幣の受入を防止することである。マシ
ンに投入された紙幣は、走査され、１以上の受入可能な
貨幣パターンと比較される。該走査されたパターンが真
正な紙幣の１つのパターンと所定の類似の程度でもって
合致した場合は、該マシンは当該紙幣を受け入れ、釣り
銭又は商品を供給する。斯かる貨幣識別システムの１つ
が、中村他へ発行された米国特許第4,386,432号に記載
されている。このようなシステムの典型として、上記中
村の発明は、貨幣券、即ち紙幣を固定の速度で固定の走
査領域を通貨させ、該紙幣の特徴を検出している。この
場合、当該紙幣上の印刷パターンを形成するのは当該印
刷インクに含まれる金属的要素である。斯様なシステム
は、典型的には、紙幣全体が所定の方向に且つ所定の向
きで走査されることを要する。このような要件は、使用
者が紙幣を固定寸法のスロットに固定した向きで挿入す
る必要があるような販売機又は両替機においては重要な
制限ではないが、例えば使用者が紙幣をプラテンガラス
上に種々の位置で載置することができる複写機上のよう
に、走査の向きが固定していない場合は、上記要件は当
該識別システムを動作不能にしてしまう。
【０００３】走査支持面上の書類の特定の向きに余り依
存しないような他のシステムが提案されている。代わり
に、これらのシステムは、複写されるべきではないもの
として固有に識別するような当該書類の特別な特徴を認
識しようと試みている。菅野他に発行された米国特許第
5,44,409号及び第5,481,378号は、秘密書類の背景の特
別な色を検出している。例えば、書類が複写されること
を意図していないならば、当該元の書類は赤い背景上に
印刷される。該複写機の書類走査部には、走査された書
類上の特定の色を除く全てをフィルタ除去する色検出機
能が設けられている。そして、該機能は色信号の濃度
を、予め記憶されたカラーテーブルと比較して、該色信
号の濃度が、複写されるべきでない書類の背景色と一致
するかが判定される。一致した場合は、複写は防止され
る。斯様なシステムは、背景色として特定の色を選択す
ることが可能な書類に応用が限られ、上記特定の色が合
法的に複写をすることが可能な書類上に現れるような状
況には適用することができない。例えば、米国紙幣上の
緑は、合法的に複写が可能な多数の書類上に現れ得る。
【０００４】橋本他及び辻他に各々発行された米国特許
第5,379,093号及び第5,515,451号は、複写されるべき書
類の１つの特徴の特性の組み合わせを検出しようと試み
ている。これらの特許に記載されている技術において
は、先ず、特定の色が検出される。次いで、該特定の色
を持つ画像パターンが、予め記憶された標準パターンと
比較され、類似性の程度を検出する。次ぎに、上記パタ
ーンが解析されて、該パターンが特定の形状、即ち円、
に一致するか判定する。これらのシステムは、書類の１
つの固有な特徴、即ち日本銀行により発行された銀行券
上の印影を検出するのに特別な用途がある。
【０００５】プラテンガラス上の書類の向きの問題に対
処するよう試みる更なたシステムが提案されている。鈴
木に発行された米国特許第5,216,724号及びＦａｎに発
行された米国特許第5,533,144号は、このようなシステ
ムの典型例である。鈴木の発明においては、例えば書類
をプラテンガラス上に如何様な向きにでも載置すること
ができる。該書類は走査され、走査された画像は、該書
類の四隅が決定されると共に、次いで、該書類の当該プ
ラテン上の角度が算出されるように処理される。次ぎ
に、該書類の１つの特別な特徴、例えば日本銀行券上の
赤の印影、が当該書類の上記の算出された角度に概ね対
応するような予め記憶された標準パターンと比較され
る。種々の傾き角での多数の標準パターンが予め記憶さ
れる。Ｆａｎは幾らか異なったシステムを提案してお
り、該システムにおいては書類の向きが先ず算出され、
次いで、予め記憶されたパターン、即ちテンプレート
が、走査された該書類の角度に一致するように回転され
る。これらシステムの両方とも、書類の向きが先ず算出
されねばならず、これはエッジ及び角の検出を必要とす
る。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】本発明の１つの目的
は、或る種の書類又は該書類上のパターンを認識する従
来のシステムの上記課題及び欠点を克服することにあ
る。
【０００７】また、本発明の他の目的は、書類上に存在
する或る種のパターンを同等の大量の処理を要すること
なく高い確実度で検出する改善されたシステムを提供す
ることにある。
【０００８】また、本発明の更なる目的は、走査又は複
写される際の書類の向きとは無関係に該書類を検出する
改善されたシステムを提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明の１つの特徴によ
れば、入力画像中のパターンを検出する方法が提供され
る。この発明は、各ピクセルがＮビット値で規定され、
複数の行のピクセルにより規定されるデジタルデータを
前記入力画像から生成するステップと；前記ピクセルの
行の少なくとも幾つかを、ピクセルの行を得ることによ
り１度に１行ずつ処理し、Ｍ＜Ｎとした場合、当該行に
おける各ピクセルの前記Ｎビット値をＭビット値に敷居
切りし、且つ、該Ｍビットのピクセル値を行毎にバッフ
ァに記憶するステップと；前記バッファに記憶された敷
居切りされたデジタルデータのうちの選択された数の行
に対して特定の要素の発見手順を実行して、前記特定の
要素の少なくとも一部が前記記憶されたデジタルデータ
内に存在するかを判定するステップとを有し；前記記憶
されたデジタルデータに前記特定の要素の少なくとも一
部が存在すると判定された場合は；その少なくとも一部
が前記記憶されたデジタルデータで識別された各特定の
要素の特別な特徴の座標を算出すると共に、該算出され
た座標をリストに記憶するステップと；座標が算出され
た各特定の要素に対する濃度テンプレートを、当該特定
の要素を該要素の内側を包含して含むような前記記憶さ
れたデジタルデータにおける領域を複数の区域に区画す
ると共に各区域の濃度カウントを維持することにより生
成するステップと；濃度テンプレートが生成された各特
定の要素に対してテンプレート照合を実行して、当該濃
度テンプレートが、対応する基準パターン濃度テンプレ
ートと略合致するかを判定するステップとを実行する。
【００１０】本発明の他の特徴によれば、入力画像にお
けるパターンを検出する方法が提供される。この方法
は、前記入力画像から各ピクセルがＮビット値で規定さ
れるような、複数の行及び列のピクセルにより規定され
るデジタルデータを生成するステップと；所定数の行及
び列のピクセルを処理することにより前記デジタルデー
タをサブサンプリングするステップと；前記サブサンプ
ルされたデジタルデータを敷居切りするステップと；該
敷居切りされたデジタルデータに対してエッジ検出手順
を実行して、エッジピクセルを検出及び記憶するステッ
プと；選択された数の行の記憶され且つエッジ検出され
たピクセルを有するようなデジタルデータの領域に対し
て特定の要素の識別手順を、該デジタルデータの領域
と、対応する区域テンプレートとの間の相関を算出して
前記特定の要素の少なくとも一部が前記デジタルデータ
の領域に存在するかを判定することにより実行するステ
ップとを有し；前記算出された相関が所定のトリガ敷居
より大きい場合は；その少なくとも一部が前記デジタル
データの領域において識別されたような各特定の要素を
含むデジタルデータの領域に対して受入テストを実行す
るステップと；各受け入れられた特定の要素に対して、
当該特定の要素を該要素の内側を包含して含むような前
記デジタルデータの領域を複数の区域に区画すると共に
各区域に対する濃度カウント維持することにより濃度テ
ンプレートを生成するステップと；濃度テンプレートが
生成された各特定の要素に対してテンプレート照合を実
行して、当該濃度テンプレートが、対応する基準パター
ン濃度テンプレートと略合致するかを判定するステップ
とを実行する。
【００１１】上記各方法は、プロセッサ制御型装置によ
り読み取り可能な媒体上に記憶された命令のプログラム
として具現化することができるか、又はハードウェアを
使用して実施化することができる。以下に更に詳述する
ように、上記方法の１つはソフトウェアによる実施化に
一層適しており、他の方法はハードウェアによる実施化
に一層適している。
【００１２】本発明の他の目的及び利点並びに一層完全
な理解は、添付図面に関連してなされる下記記載及び前
記請求項を参照することにより明らかとなり且つ理解さ
れるであろう。
【００１３】尚、添付図面において、同様な構成部分に
は同様な符号が付してある。
【００１４】
【発明の実施の形態】図１は、デジタルカラー複写機、
スキャナ／プリンタ等の一部とすることが可能な画像化
システム１０の概略構成を示している。図１の（Ａ）に
示すように、画像化システム１０は３つの主要な構成部
分、即ち、書類を読み込むスキャナ１２と、走査された
画像を処理すると共に、本発明では、該走査された書類
がある種のパターンを含むかを決定するための解析及び
比較動作を実行する画像プロセッサ１４と、プリンタ１
６のような出力装置とを有している。スキャナ１２は、
複写機（図１の（Ｂ））で見られる通常の光放射スキャ
ナ１２のような種々の形態をとることができ、又はプリ
ンタ１６に直接接続されたデジタルカメラ２０（図１の
（Ｅ））の形態をとることもできる。
【００１５】画像プロセッサ１４は、個別部品及び／又
はアプリケーション固有の集積回路（ＡＳＩＣ）を用い
てハードウェアにより、ソフトウェアにより、ファーム
ウェアにより、デジタル信号プロセッサにより、又はこ
れらの何れかの組み合わせによ実施化することができ
る。また、画像プロセッサ１４の機能ブロック及び関連
する構成部分は、本応用例においては説明の簡便さのみ
のために分割されている。これらブロックの機能的及び
物理的境界は、装置毎に変化するであろう。例えば、図
１の（Ｂ）は、画像プロセッサ１４が、カラー複写機の
単一筐体内でスキャナ１２及びプリンタ１６と物理的に
一体化されていることを示している。画像プロセッサ１
４の部分は、機能的にはプリンタ１６よりはスキャナ１
２に一層関連するか、又はその逆であり得る。
【００１６】図１の（Ｃ）は、コンピュータ２２の一部
として形成された画像プロセッサ１４を備えるスキャナ
／プリンタ装置の一実施例を示し、該コンピュータはス
キャナ１２、プリンタ１６及び画像プロセッサ１４の各
動作及びそれらの間の通信を制御することができると共
に、各々がバス２３に直接的に又は間接的に接続された
Ｉ／Ｏ装置３２のような周辺装置間の通信を制御するこ
とができる。コンピュータ２２は中央処理装置（ＣＰ
Ｕ）２４を含み、該ＣＰＵは計算資源を提供すると共
に、ハードディスクのような主記憶部２６に記憶するこ
とができるプログラムに含まれた命令を取り出し、検査
し及び実行することにより当該コンピュータ２２を制御
する。上記主記憶部２６はデータも記憶する。コンピュ
ータ２２は、実行の際に上記プログラムが留まるランダ
ムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２８を更に含んでいる。Ｉ
／Ｏインターフェース３０は、データを生成し、記憶
し、伝送し及び表示するためにコンピュータ２２をアダ
プタ／コントローラ（図示略）を介してＩ／Ｏ装置３２
に接続する。該Ｉ／Ｏ装置３２は、キーボード、マウ
ス、ディスプレイ、モデム等の通信装置及び／又は外部
記憶装置を含むことができる。
【００１７】外部記憶装置３２は、オペレーティングシ
ステム、ユーティリティ及びアプリケーション用の命令
のプログラムを記録するために使用することができるデ
ィスク、磁気テープ又は光学媒体のような記憶媒体を含
むことができると共に、本発明の種々の特徴を実施化す
るプログラムの実施例を含むことができる。この場合、
これらのプログラムはＲＡＭ２８にコピーされ、ＣＰＵ
２４により実行される。
【００１８】記憶装置３２は、“走査された画像”（該
記憶装置３２に前もって記憶された）を、Ｉ／Ｏインタ
ーフェース３０を介してコンピュータ２２にロードする
ために使用することもできる。他の例として、画像はデ
ジタルカメラ２０のようなデジタル画像入力装置を用い
て捕捉することができる。
【００１９】先に述べたように、画像プロセッサ１４及
び該プロセッサが実行する機能は、個別部品、１以上の
ＡＳＩＣ及び／又はプログラム制御型プロセッサを含む
広範な種々の方法により実施化することができる。ハー
ドウェアの形態として、画像プロセッサ１４は、コンピ
ュータ２２自体内で、又は利用可能なコンピュータカー
ドスロット内に挿入することが可能なオプションカード
３４上で具現化することができる。ソフトウェアの形態
としては、画像プロセッサ１４は外部記憶装置３２から
コンピュータ２２にロードされ、ＣＰＵ２４により実行
することができる。このようなソフトウェアは、超音波
から紫外周波数までを含むスペクトルにわたり、磁気テ
ープ、磁気ディスク、光ディスク、及びベースバンド又
は変調された通信経路を含む種々のマシンにより読取可
能な媒体により伝達することができる。
【００２０】図１の（Ｄ）は画像プロセッサ１４が物理
的にスキャナ１２の一部である実施例を示す一方、図１
の（Ｅ）は画像プロセッサ１４をプリンタ１６の物理的
一部として示している。図１の（Ｅ）においては、画像
は通常のスキャナ１２というより、デジタルカメラ２０
を用いて入力される。
【００２１】本発明は種々の画像処理装置に適用可能で
はあるが、本発明の好ましい実施例は、画像プロセッサ
１４がカラー複写機又はスキャナ／プリンタ装置内で実
施化され、且つ、該画像プロセッサ１４が書類に含まれ
る１以上の目標パターンを検出するパターン認識モジュ
ール（後述する）を含むような環境である。
【００２２】パターン認識モジュール４１により実行さ
れるパターン認識の基本的処理が、画像走査／印刷及び
／又は画像複写機能を有するシステムに関連して図２に
示されている。最初に、ステップ２０１において、走査
された書類を表すデジタルデータが上記スキャナからパ
ターン認識モジュール４１に送られ、該モジュールにお
いては、上記デジタルデータは解析され（ステップ２０
２）、該書類が、当該パターン認識モジュール４１が検
出するように構成されている１以上のパターンを含んで
いるかを決定する（ステップ２０３）。目標とされたパ
ターン（又は複数のパターン）が検出された場合は、パ
ターン認識モジュール４１は成功裏の検出を示す信号を
出力する（ステップ２０４）。上記目標パターン（又は
複数のパターン）がステップ２０３で検出されなかった
場合は、該モジュール４１は検出が成功しなかったこと
を示す信号を送出する（ステップ２０５）。
【００２３】パターン認識モジュール４１に関する本発
明の基礎となるパターン検出アルゴリズムは、書類上の
パターンを認識することを目標としている。これらのパ
ターンは、以下に述べる或るパターン形式に一致する。
【００２４】〔１．基本パターン形式〕上記パターン認
識モジュール４１が認識するようになっている基本パタ
ーン形式の一例が図３に示されている。この基本パター
ン形式は、２つの同心円により規定された境界を持つ比
較的大きな円形要素と、該境界の内側に何らかの特別な
画像内容を伴って図では黒で示された中間領域とを有し
ている。該画像内容は変化してもよいが、好ましくは、
演繹的に分かるような限られた組の画像パターンを有す
るものとする。上記境界及び上記内側の画像内容は、
赤、黒及び黄色等の複数の色で生成してもよいことに注
意すべきである。更に、この基本パターンの背景は何ら
かのテクスチャを含んでいてもよく、図３に図示された
ような無地の背景に限られるものではない。何故なら、
前景のみが認識のために目標とされるからである。
【００２５】これらの前景パターンを検出するアルゴリ
ズムは、カラー複写機内又はプリンタドライバのソフト
ウェア版内において、複写／印刷されるべき書類が斯様
な前景パターンを含むか否かを示し、及び、必要なら、
斯様なパターンを含む書類の不正な複写／印刷を防止す
るように実施化することができる。
【００２６】〔２．パターン認識アルゴリズム〕本発明
の目標は、スキャナ１２のような何らかのデジタル画像
収集装置により提供されるビットマップ画像から、図３
に示されるような基本形式のパターンを検出することに
ある。これをなすために、発明者は、好ましくは複写機
システム内で実施化されるような斯かるパターンの検出
を指向するアルゴリズムを開発した。所望なら、上記基
本パターン形式に合致する少なくとも１つの目標パター
ンが、走査された出力で検出された場合は、上記複写機
の出力は不能化される。スキャナ１２により提供される
ビットマップ画像は、上記基本パターン形式の１以上の
特別なパターンの混合を含むかもしれないことに注意さ
れたい。更に、背景はパターン毎に変化するかもしれな
い。
【００２７】好ましい実施例においては、本発明のアル
ゴリズムは行に基づくものであり、これはスキャナ１２
の出力が行毎の態様で処理されることを意味する。ま
た、好ましくは、限られた数の行のみが各パターンを検
出するために使用されるものとする。
【００２８】本発明によるパターン検出を採用したパタ
ーン認識モジュール４１のブロック図が図４に示されて
いる。デジタルデータ（通常、２４ビット／ピクセルの
データ）は、スキャナ１２から一度に１行ずつ入力され
る。該データはブロック４２において再拡縮尺された
後、パターン検出器４３に伝送される。上記再拡縮尺機
能は、パターン認識モジュール４１に送られるビットマ
ップの大きさを調整するために使用される。再拡縮尺
は、走査処理の間に発生したかも知れない拡縮尺を補償
するために必要とされる。
【００２９】パターン検出器４３は上記の再拡縮尺され
たデータを解析して、該データが上記の走査された書類
上の特別な目標パターンの存在を示すかを判定すると共
に、少なくとも１つの目標パターンが検出されたか又は
何れの目標パターンも検出されなかったの何れかを示す
信号を出力する。目標パターンの成功裏の検出が発生し
た場合に、印刷／複写機能を不能化して上記の走査され
た書類の複写を防止するために不能化ユニット４５を使
用することができる。目標パターンの何れも検出されな
い場合は、再拡縮尺されたデータは印刷又は複写される
ように伝送される。
【００３０】〔２.１ パターン検出〕本発明によれ
ば、パターン検出のための２つの異なるアルゴリズムが
ある。その一方は、汎用コンピュータ上におけるソフト
ウェアでの実施化に適しており、他方はＡＳＩＣ等のハ
ードウェアを用いた実施化に適している。
【００３１】〔２.１.１ ソフトウェアでの実施化〕図
５は、コンピュータ２２のような汎用コンピュータ上で
上記検出を実施化するために使用することができるパタ
ーン検出機能ブロックのブロック図である。該パターン
検出の全体の処理の流れは、図６に示されている。パタ
ーン検出器４３の詳細及び該検出器が実行する処理を、
これら図を参照して以下に説明する。
【００３２】前記２４ビット／ピクセルのスキャナ出力
行は、先ず、敷居切りユニット５１において量子化（即
ち、敷居切り）される（ステップ６０１）。各ピクセル
値はＭビット／ピクセルまで下降敷居切りされ、ここで
典型的には８≧Ｍ≧１である。所与の行の各ピクセルが
敷居切りされた後、該行のデータはユニット５１内のラ
インバッファに記憶される（ステップ６０２）。複数の
異なるパターンが目標とされる場合は、各スキャナ出力
行は、目標とされるパターンの数と同じ回数だけ処理さ
れる。更に、各々の異なるパターンは自身の敷居の組を
有し、この敷居の組は当該パターンの輝度変化の輪郭に
基づくものである。例えば、３つの異なるパターン
（ｘ、ｙ及びｚ）が目標とされる場合、各スキャナ出力
行は３回処理される。即ち、１回目はｘパターン用の敷
居を用いて上記２４ビットデータを敷居切りすると共に
該敷居切りされた行を内部バッファ５１ａに記憶するた
めのものであり；次には、該画像行の上記２４ビットピ
クセルが再びアクセスされると共にｙパターン用の敷居
を用いて敷居切りされた後、該敷居切りされたデータは
他のバッファ５１ｂに待避され；３回目には、該行がｚ
パターン用の敷居を用いて敷居切りされると共に結果の
敷居切りされたデータは第３バッファ５１ｃに記憶され
る。このように、上記敷居切り及び記憶処理はｎ組の敷
居切りされたデータを生成させ、各組は別個のバッファ
に記憶されるが、ここで、ｎは目標とされる異なるパタ
ーンの数である。検出されるべきパターンの各々の敷居
は、基準パターン敷居データベース５８に記憶される。
【００３３】所定の行数のデータが敷居切りされ且つ記
憶された後（通常、約８ないし１２行）、エッジに基づ
く円発見手順がエッジフィルタ及び曲線検出器５２を用
いて上記の敷居切りされたデータに適用され、これによ
り円の部分が前記の走査されたデータから検出すること
ができるかを判定する（ステップ６０３）。基準パター
ン構造規則データベース５３に記憶された中心座標及び
半径データ等の円の幾何学情報を用いて、円チェッカ及
びテンプレート発生器５４は曲線の対を解析して、所与
の対が同一のパターン境界に属すると共に目標とされる
特定のパターンの境界の既知の大きさに合致するように
見えるかを判定する（ステップ６０４）。もしそうな
ら、円チェッカ及びテンプレート発生器５４は、当該円
の中心の座標を計算すると共に、この情報が既存の円又
は新たな円に対応するかを判定する（ステップ６０
５）。この情報は、次いで、特徴リスト５５に待避され
る。ステップ６０４における判定が“ノー”の場合は、
当該処理はステップ６０３に戻り、エッジフィルタ処理
及び曲線検出が次の組の数の行データに対してなされ
る。走査された出力において、例えば、Ｒ個の基準パタ
ーンの存在を検出することが目標とされる場合は、構造
規則データベース５３はＲ組の円幾何学情報を含むであ
ろうことに注意されたい。更に、円チェッカ５４が拡縮
尺不変のものである必要がある場合は、構造規則データ
ベース５３は、各円が検出される必要のある拡縮尺の各
々に関して円幾何学情報を含むことになるであろう。例
えば、３つのパターンｘ、ｙ及びｚが検出の目標とされ
る場合、構造定規データベース５３は３組のデータを有
するであろう。更に、例えば、走査出力が１００％、７
５％、５０％、１２５％及び１５０％の拡縮尺である場
合に、これらパターンが検出されねばならない場合は、
これらパターンの各々に対して追加の４組のデータが必
要である。即ち、構造規則データベース５３におけるデ
ータ組の合計数は１５となるであろう。
【００３４】当該円の一部がステップ６０５で検出され
た場合は、敷居切りされたデータの追加の行が必要なだ
け求められ、これにより、前記境界及び該境界の内側に
含まれる特別な画像パターンを含む全円形要素を得るに
充分な大きさの領域の敷居切りされたデータを得るよう
にする。次いで、円チェッカ及びテンプレート発生器５
４は該全円形要素を扇形部に区画すると共に、各扇形部
に対して濃度カウントを維持する。特定の扇形部におけ
る濃度カウントは、該扇形部における１の数を該扇形部
の面積で割ったものである。全ての領域が同一の寸法で
ある場合は、濃度カウントは、単純に、各扇形部におけ
る１の数である。全円形要素の扇形部への区画を示す一
例が、図７に図示されている。好ましい実施例において
は、検出された各円形要素は、３０ｘ１０の行列として
編成された３００の扇形部に区画される。当該データに
おいて複数の円形要素が検出される場合は、データの対
応する含む領域は、これら円形要素の相対的な位置に応
じて、完全に異なるか、重なり合うか又は同一の広がり
を持つかであろう。しかしながら、各々の異なる円形要
素は別個に区画される。全ての走査された画像が処理さ
れた後、該走査された画像における円形要素の各々を表
す３０ｘ１０の濃度行列が、テンプレート発生器により
発生される（ステップ６０６）と共に、特徴リスト５５
に記憶される（ステップ６０７）。この場合、これらの
濃度行列がパターン候補となる。
【００３５】少なくとも１つのパターン候補を形成する
と、濃度行列テンプレート照合器５６は、テンプレート
発生器５４において算出された各濃度行列を基準パター
ン濃度行列テンプレートデータベース５７に記憶された
対応する基準行列と比較することにより、テンプレート
照合を行う（ステップ６０８）。或る実施例において
は、１つの３０ｘ１０基準行列テンプレートが、目標と
される各パターンに対して使用される。このように、３
つのパターン（ｘ、ｙ及びｚ）が目標とされる場合に対
しては、３つの３０ｘ１０基準パターン行列が存在し、
それらの１つはｘパターンに関するものであり、２番目
のものはｙパターンに関するものであり、３番目のもの
はｚパターンに関するものである。しかしながら、当該
パターン検出が回転不変であるためには、当該行列照合
は、各基準パターンの種々の向きに対して実施されねば
ならない。このように、好ましい実施例においては、各
基準パターンに対して単一の３０ｘ１０行列を記憶する
代わりに、１度の増加により回転を捕捉するために、１
２個の行列が記憶される。ステップ６０８においては、
各３０ｘ１０円行列の成分が、テンプレートデータベー
ス５７に記憶されたこれらの３０ｘ１０基準行列のうち
の１以上のものの成分と比較される。テンプレート照合
器５６がステップ６０９において上記円行列の１つが基
準行列と一致したと判定した場合は、該基準行列に対応
するパターンが成功裏に検出されたことになる（ステッ
プ６１０）。ステップ６０９において一致がなかった場
合は、目標パターンは検出されなかったことになる（ス
テップ６１１）。
【００３６】ステップ６０８及び６０９において実行さ
れる上記テンプレート照合及びパターン検出の詳細を、
以下に説明する。テンプレート発生器５４により出力さ
れる３０ｘ１０濃度行列を、成分Ｓ[I][J]とし、ここ
で、Ｉ＝１、２、…、１０及びＪ＝１、２、…、３０と
する。この濃度行列が、例えば、テンプレートデータベ
ース５７内の濃度マトリクス成分がxref[I][J]（但し、
Ｉ＝１、２、…、１０及びＪ＝１、２、…、３０）であ
るようなパターンｘ用の対応する基準行列と一致するか
を判定するためには、テンプレート照合は下記のステッ
プを含む： ａ） xmatch_count=0と初期化する。 ｂ） Ｉ＝１、２、…、１０及びＪ＝１、２、…、３０
に対して、Ｓ[I][J]とxref[I][J]との間の差が敷居Ｔよ
り小さい場合は、xmatch_countを１だけ増加させる。 ｃ） xmatch_countが敷居MATCHより大きい場合は、テ
ンプレート照合器５６は基準パターンｘに対する一致を
宣言し、パターン検出器４３の出力は合格となる。ステ
ップａ）ないしｃ）は、パターン検出器４３が設計され
ている基準パターンの各々に対して繰り返されねばなら
ないことに注意されたい。上記敷居Ｔ及びMATCHは各基
準パターンに対して固有のものであり、テンプレートデ
ータベース５７に含まれる。
【００３７】或る実施例においては、ソフトウェアでの
実施化のためのパターン検出器４３は、最初の円の検出
に対して、８ビット／ピクセルにおいて８行及び行当た
り最大で１００ピクセルしか必要としない。しかしなが
ら、上記３０ｘ１０濃度行列を生成させるためには、典
型的には、識別される円形要素の大きさに依存して、も
っと多くのデータが必要とされる。テンプレートデータ
ベース５７は、スキャナ出力から検出されるべき各基準
パターンに対して上記３０ｘ１０基準テンプレート行列
を含む。スクラッチパッドメモリも必要である。
【００３８】〔２.１.２ ＡＳＩＣでの実施化〕図８
は、上記のような検出をＡＳＩＣ上で実施化するために
使用することができるパターン検出構成要素のブロック
図である。基本的構成は図５のものと同様であるが、こ
の実施例は円を検出する際に異なる照合技術を実施する
ために、エッジフィルタ及び曲線検出器５２並びに円チ
ェッカ及びテンプレート発生器５４の代わりに、エッジ
検出器８０と、扇形テンプレート照合器８１と、円チェ
ッカ８３とを採用している。濃度行列テンプレート照合
手順は、ソフトウェアでの実施化実施例における図６の
ステップ６０８で述べたものと同一である。かくして、
この実施化において円を検出するために当該パターン検
出器４３により使用される該照合技術の詳細は、以下に
図６、８及び１０を参照して説明する。
【００３９】円検出に含まれるステップの系列は下記の
通りである： （ａ）サブサンプリングユニット７９において実行され
る画像データのサブサンプリング（ステップ1001）； （ｂ）サブサンプルされた画像データを敷居切りユニッ
ト５１においてＭビット／ピクセルにまで敷居切りし
（ここで、８≧Ｍ≧１）、該敷居切りされたデータをバ
ッファ５１ａ、５１ｂ及び５１ｃに記憶する（ステップ
1002）； （ｃ）エッジ検出器８０において、上記の敷居切りされ
た画像のエッジ検出を実行する（ステップ1003）； （ｄ）扇形テンプレート照合器８１における扇形テンプ
レート照合により候補円の識別を実行する（ステップ10
04）； （ｅ）候補円のリストを特徴リスト８４に維持する（ス
テップ1005）； （ｆ）円チェッカ８３における円パラメータの推定及び
検証（ステップ1006）。
【００４０】〔（ａ）画像データのサブサンプリング〕
２４ビットの入力画像データは、サブサンプリングユニ
ット７９において整数係数によりサブサンプルされる。
サブサンプリング係数が例えばＱである場合は、入力画
像の大きさは、当該入力画像のＱ行置きの行及びＱ列置
きの列に属するピクセルのみを取り出してサブサンプル
された画像を形成することにより、減少される。該サブ
サンプル係数は、円形境界の太さに依存する。太い円形
境界は、大きなサブサンプリング係数でも信頼性を以て
検出することができる。当該説明上のパターン形式に関
しては、円形境界の太さは３又は４ピクセルであり、サ
ブサンプリング係数は２又は３である。
【００４１】〔（ｂ）画像データの敷居切り〕上記のサ
ブサンプルされた画像データは、少なくとも８ビット／
ピクセルまで低下するよう敷居切りされるが、好ましく
は敷居切りユニット５１において各ピクセルの色と検出
されるべき円の色とを比較することにより１ビット／ピ
クセルまで低下するよう敷居切りされる。当該パターン
の色座標は赤、緑及び青のトリプレットとして特定され
るか、又は装置に独立な色空間において特定される。好
ましい実施例においては、サブサンプリングにおける各
ピクセルの二進値には色空間における当該ピクセルの色
と当該パターンの色との間の距離が特定の敷居より短い
場合は１が割り当てられ、それ以外では該二進値には０
が割り当てられる。使用される離隔距離（distance met
rics）はＬ１及びＬ２ノルムに基づくものである。他の
距離も使用することができる。
【００４２】〔（ｃ）エッジ検出〕好ましい実施例にお
いては、エッジ検出は、敷居切りユニット５１により生
成された前記二進画像データに対しエッジ検出器ユニッ
ト８０により実行される。ピクセルは、その値が１であ
り且つ該ピクセルの近傍に０なる値のピクセルが存在す
る場合にエッジピクセルと指定される。選択される上記
近傍の構造は、４連結又は８連結とすることができる。
【００４３】〔（ｄ）扇形テンプレート照合による候補
円の識別〕サブサンプルされた画像の所与の数のエッジ
の検出された行が収集されると（典型的には８ないし１
２行）、扇形テンプレート照合器、即ちテンプレート相
関器８１が、図９に図示した扇形テンプレート内に示さ
れる円の開始に対応するような形状を当該画像データ内
で発見しようと試みる。該扇形テンプレートの寸法及び
形状は、当該検索が実施される収集された行の数と、検
出されるべき円の半径とに依存する。図９に示す扇形テ
ンプレートにおける円の太さは、サブサンプルされた画
像のエッジマップにおけるノイズのレベルにより決定さ
れ、これはスキャナの特性と前記入力媒体へのパターン
のレンダリングの品質に依存する。
【００４４】扇形テンプレートと画像領域との間の相関
が特定のトリガ敷居よりも大きい場合は、この領域に対
応する新たな候補円が、可能性のある円候補のリストに
加えられる。上記トリガ敷居は構造規則データベース８
２に記憶されている。各基準パターンに対しては、少な
くとも１つのトリガ敷居が存在するであろう。該扇形テ
ンプレートは、各候補円の大凡の半径及び位置を決定す
るので、各候補円を含むエッジマップ画像の部分を該情
報に基づいて得ることができる。候補円が特定の位置で
多数生じる場合は、新たな候補は該位置の狭い近傍では
多数生じさせることはできず、これにより特定のパター
ンの同一の事実に対応する多数の候補が生じるのを防止
する。
【００４５】〔（ｅ）候補円のリストの維持〕候補円リ
スト内の各候補円が、当該候補円を含む領域、即ち境界
ボックスに対応するエッジデータの収集を完了するにつ
れて、円チェッカ８３により、上記境界ボックス内のエ
ッジマップが確かに円に対応するかを決定するための仮
説テストが実行される。先ず、当該候補円の大凡の半径
及び位置の周囲で検索を実行して、上記エッジマップに
最も合致する円を決定する。該最も合致する円と上記エ
ッジマップデータとの間の相関が合格敷居を越える場合
は、該候補円は検出された円として印される。上記相関
が合格敷居より小さい場合は、当該候補円は、円候補の
リストから削除される。上記合格敷居は構造規則データ
ベース８２内で得られ、各基準パターンに対しては１つ
の合格敷居が存在する。
【００４６】上記円のリストが現在の数を超え始める場
合は、除去ステップを実行して当該円候補のリストから
不良な候補を除去し、これによりメモリを保護する。こ
の除去ステップは下記のように進む。所与の候補円が、
今まで、その境界ボックス内でｘ％のエッジマップを得
ていると仮定する。合格敷居（例えば、α％）を満たす
ためには、このデータに対する最も合致した部分円の相
関は（（α＋ｘ−100）／ｘ）％の最少相関を有さなけ
ればならない。候補円が、この最少相関基準を満たすこ
とができない場合は、該候補円は候補円のリストから除
去される。候補円は特徴リスト８４に維持される。
【００４７】〔（ｆ）円パラメータの推定及び検証〕上
記扇形テンプレートは、各候補円に対して大凡の半径及
び位置を規定する。真の円パラメータは、大凡の初期の
推定の近傍内で、二次元円位置及び一次元円半径の小さ
な範囲にわたり歩進させることにより推定される。各円
とエッジマップとの間の相関が計算され、最良の相関を
伴う円が円チェッカ８３により最も適合した円として返
送される。この最も適合した円の相関が合格敷居より大
きい場合は、該円は検出された円として印され、このデ
ータが特徴リスト８４に該円の位置と共に記録される。
この検出された円の内側のピクセルに関する二進化され
た値も、テンプレート照合器５６において使用するため
に上記特徴リストに記録される。
【００４８】テンプレート照合手順は、図５及び６に関
連して説明したものと同様である。
【００４９】
【発明の効果】上記説明が示すように、本発明のパター
ン検出技術は、カラー複写機又はスキャナ／プリンタ装
置においてハードウェア又はソフトウェアを用いて実施
化するのに特に適しており、且つ、ハードウェア及びソ
フトウェアの組み合わせを用いて実施化することもでき
る。これを心に留めて、本発明の技術を説明するために
使用されたブロック図及びフローチャートが、或る特定
の機能の性能及びそれらの関係を示していることを理解
すべきである。これらの機能ブロックの境界は、説明の
便宜上任意に規定されている。上記特定の機能及びそれ
らの関係が適切に形成される限り、他の境界も規定する
ことができる。図面及び付属の説明は、上記所要の処理
を実施するシステムを実施化するために当業者が必要と
するであろう機能的情報を提供している。ブロック図に
図示された機能の各々は、例えば、ソフトウェア、個別
部品のような機能的に等価な回路、アプリケーション固
有の集積回路（ＡＳＩＣ）又はこれらの組み合わせによ
り実施化することができる。
【００５０】以上、本発明を幾つかの特定の実施例に関
連して説明したが、上記説明に照らして、当業者には多
くの他の代替え例、修正例及び変形例が明らかであろ
う。例えば、ここで述べたパターン認識技術は、通貨、
債券、流通証券等に存在する或るパターンを検出すると
共に、目標パターンが検出された書類を当該装置が複写
又は印刷するのを防止する貨幣認識方法及び装置に適用
することができる。このように、ここで述べた本発明
は、請求項の趣旨及び範囲内に入るであろう全ての代替
え例、修正例、用途例及び変形例を含むことを意図する
ものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】（Ａ）乃至（Ｅ）は、本発明が実施される環境
を説明する種々の概略構成を表すブロック図である。
【図２】本発明によるパターン認識モジュールにより実
行される基本パターン認識処理を説明するフローチャー
トである。
【図３】本発明により検出することができる基本パター
ン形式を図示する。
【図４】本発明の実施例によるパターン検出を採用した
パターン認識モジュールのブロック図である。
【図５】本発明の実施例による、汎用コンピュータ上で
の実施化に適したパターン検出器の機能ブロックを示す
ブロック図である。
【図６】図５のブロック図に対応する、本発明のパター
ン検出処理のフローチャートである。
【図７】図６に図示されたパターン検出処理により扇形
部に区画された円形要素を示す。
【図８】本発明の実施例による、ＡＳＩＣ上での実施化
に適したパターン検出構成要素を示すブロック図であ
る。
【図９】図８の扇形テンプレート照合器用に使用される
テンプレートを図示する。
【図１０】図８のブロック図に対応する、本発明のパタ
ーン検出処理のフローチャートである。
【符号の説明】
１０…画像化システム １２…スキャナ １４…画像プロセッサ １６…プリンタ ４１…パターン認識モジュール ４３…パターン検出器 ５１…敷居切りユニット ５２…エッジフィルタ及び曲線検出器 ５３…基準パターン構造規則データベース ５４…円チェッカ及びテンプレート発生器 ５５…特徴リスト ５６…濃度行列テンプレート照合器 ５７…基準パターン濃度行列テンプレートデータベース
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考）

Claims (16)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 入力画像におけるパターンを検出する方
    法において、 各ピクセルがＮビット値で規定され、複数の行のピクセ
    ルにより規定されるデジタルデータを前記入力画像から
    生成するステップと、 前記ピクセルの行の少なくとも幾つかを、ピクセルの行
    を得ることにより１度に１行ずつ処理し、Ｍ＜Ｎとした
    場合、当該行における各ピクセルの前記Ｎビット値をＭ
    ビット値に敷居切りし、該Ｍビットのピクセル値を行毎
    にバッファに記憶するステップと、 前記バッファに記憶された敷居切りされたデジタルデー
    タのうちの選択された数の行に対して特定の要素の発見
    手順を実行して、前記特定の要素の少なくとも一部が前
    記記憶されたデジタルデータ内に存在するかを判定する
    ステップと、を有し、 前記記憶されたデジタルデータに前記特定の要素の少な
    くとも一部が存在すると判定された場合に、 その少なくとも一部が前記記憶されたデジタルデータで
    識別された各特定の要素の特別な特徴の座標を算出する
    と共に、該算出された座標をリストに記憶するステップ
    と、 座標が算出された各特定の要素に対する濃度テンプレー
    トを、当該特定の要素を該要素の内側を包含して含むよ
    うな前記記憶されたデジタルデータにおける領域を複数
    の区域に区画すると共に各区域の濃度カウントを維持す
    ることにより生成するステップと、 濃度テンプレートが生成された各特定の要素に対してテ
    ンプレート照合を実行して、当該濃度テンプレートが、
    対応する基準パターン濃度テンプレートと略合致するか
    を判定するステップと、を実行することを特徴とするパ
    ターン検出方法。
  2. 【請求項２】 請求項１に記載の方法において、前記Ｎ
    が２４であり、前記Ｍが１以上８以下であることを特徴
    とする方法。
  3. 【請求項３】 請求項２に記載の方法において、前記Ｍ
    が、検出されるべき前記パターンに基づいていることを
    特徴とする方法。
  4. 【請求項４】 請求項１に記載の方法において、前記特
    定の要素が円であり、前記特定の要素の発見手順が、前
    記バッファに記憶された前記選択された数の行の敷居切
    りされたデジタルデータに対して実行されて前記記憶さ
    れたデジタルデータに円の少なくとも一部が存在するか
    を判定するエッジに基づく円発見手順であることを特徴
    とする方法。
  5. 【請求項５】 請求項４に記載の方法において、前記特
    定の要素の発見手順を実行するステップにおいて前記記
    憶されたデジタルデータに円の少なくとも一部が存在す
    ると判定された場合に、 その少なくとも一部が前記記憶されたデジタルデータに
    存在すると判定された前記円の前記特別な特徴の前記算
    出された座標に基づいて、当該円が既存の円に対応する
    か又は新たな円に対応するかを判定する、ような追加の
    ステップが実行されることを特徴とする方法。
  6. 【請求項６】 請求項１に記載の方法において、前記濃
    度テンプレートを生成するステップにおいて、生成され
    る各濃度テンプレートが濃度行列であり、対応する各基
    準パターン濃度テンプレートが基準パターン濃度行列で
    あることを特徴とする方法。
  7. 【請求項７】 請求項６に記載の方法において、前記テ
    ンプレート照合を実行するステップが、生成された各濃
    度行列を前記対応する基準パターン濃度行列と比較する
    ステップを有していることを特徴とする方法。
  8. 【請求項８】 入力画像におけるパターンを検出する方
    法において、 各ピクセルがＮビット値で規定され、複数の行及び列の
    ピクセルにより規定されるデジタルデータを前記入力画
    像から生成するステップと、 所定数の行及び列のピクセルを処理することにより前記
    デジタルデータをサブサンプリングするステップと、 前記サブサンプルされたデジタルデータを敷居切りする
    ステップと、 前記敷居切りされたデジタルデータに対してエッジ検出
    手順を実行して、エッジピクセルを検出及び記憶するス
    テップと、 選択された数の行の記憶され且つエッジ検出されたピク
    セルを有するようなデジタルデータの領域に対して特定
    の要素の識別手順を、該デジタルデータの領域と、対応
    する区域テンプレートとの間の相関を算出して前記特定
    の要素の少なくとも一部が前記デジタルデータの領域に
    存在するかを判定することにより実行するステップと、
    を有し、 前記算出された相関が所定のトリガ敷居より大きい場合
    に、 その少なくとも一部が前記デジタルデータの領域におい
    て識別されたような各特定の要素を含むデジタルデータ
    の領域に対して受入テストを実行するステップと、 各受け入れられた特定の要素に対して、当該特定の要素
    を該要素の内側を包含して含むような前記デジタルデー
    タの領域を複数の区域に区画すると共に各区域に対する
    濃度カウント維持することにより濃度テンプレートを生
    成するステップと、 濃度テンプレートが生成された各特定の要素に対してテ
    ンプレート照合を実行して、当該濃度テンプレートが、
    対応する基準パターン濃度テンプレートと略合致するか
    を判定するステップと、を実行することを特徴とする方
    法。
  9. 【請求項９】 請求項８に記載の方法において、Ｍ＜Ｎ
    とした場合、前記敷居切りするステップが、前記サブサ
    ンプルされたデジタルデータの各ピクセルの前記Ｎビッ
    ト値をＭビット値に敷居切りするステップを有している
    ことを特徴とする方法。
  10. 【請求項１０】 請求項９に記載の方法において、前記
    Ｎが２４であり、前記Ｍが１以上８以下であることを特
    徴とする方法。
  11. 【請求項１１】 請求項１０に記載の方法において、前
    記Ｍが、検出されるべき前記パターンに基づいているこ
    とを特徴とする方法。
  12. 【請求項１２】 請求項８に記載の方法において、前記
    濃度テンプレートを生成するステップにおいて、生成さ
    れる各濃度テンプレートが濃度行列であり、対応する各
    基準パターン濃度テンプレートが基準パターン濃度行列
    であることを特徴とする方法。
  13. 【請求項１３】 請求項１２に記載の方法において、前
    記テンプレート照合を実行するステップが、生成された
    各濃度行列を前記対応する基準パターン濃度行列と比較
    するステップを有していることを特徴とする方法。
  14. 【請求項１４】 複数のＮビット値ピクセルにより規定
    されるデジタルデータにより表される入力画像における
    少なくとも１つのパターンを検出する装置において、 Ｍ＜Ｎとした場合、前記複数のＮビット値ピクセルの少
    なくとも幾つかをＭビット値ピクセルに敷居切りすると
    共に、該敷居切りされたＭビット値ピクセルを記憶する
    敷居切りユニットと、 前記敷居切りユニットと通信すると共に、少なくとも１
    つの基準パターンに対する敷居値を記憶する第１データ
    ベースと、 特定の要素の少なくとも一部が前記記憶されたデジタル
    データ内に存在するかを判定する手段と、 前記記憶されたデジタルデータに前記特定の要素の少な
    くとも一部が存在すると判定された場合に、該特定の要
    素の特徴を決定すると共に、該決定された特徴を記憶す
    る手段と、 前記特徴が決定された各特定の要素に対する濃度テンプ
    レートを生成すると共に、前記濃度テンプレートを対応
    する基準パターン濃度テンプレートと比較して、該濃度
    テンプレートが前記対応する基準パターン濃度テンプレ
    ートと略合致するかを判定するテンプレート照合器と、
    を有していることを特徴とするパターン検出装置。
  15. 【請求項１５】 請求項１４に記載の装置において、前
    記対応する基準パターン濃度テンプレートの各々を記憶
    する第２データベースを更に有していることを特徴とす
    る装置。
  16. 【請求項１６】 入力画像におけるパターンを検出する
    方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記
    録したコンピュータによって読取可能な記録媒体であっ
    て、 前記方法が、 前記入力画像から、各ピクセルがＮビット値で規定され
    るような、複数の行のピクセルにより規定されるデジタ
    ルデータを生成するステップと、 前記ピクセルの行の少なくとも幾つかを、ピクセルの行
    を得ることにより１度に１行ずつ処理し、Ｍ＜Ｎとした
    場合、当該行における各ピクセルの前記Ｎビット値をＭ
    ビット値に敷居切りし、該Ｍビットのピクセル値を行毎
    にバッファに記憶するステップと、 前記バッファに記憶された敷居切りされたデジタルデー
    タのうちの選択された数の行に対して特定の要素の発見
    手順を実行して、前記特定の要素の少なくとも一部が前
    記記憶されたデジタルデータ内に存在するかを判定する
    ステップと、を有し、前記記憶されたデジタルデータに
    前記特定の要素の少なくとも一部が存在すると判定され
    た場合に、 その少なくとも一部が前記記憶されたデジタルデータで
    識別された各特定の要素の特別な特徴の座標を算出する
    と共に、該算出された座標をリストに記憶するステップ
    と、 座標が算出された各特定の要素に対する濃度テンプレー
    トを、当該特定の要素を該要素の内側を包含して含むよ
    うな前記記憶されたデジタルデータにおける領域を複数
    の区域に区画すると共に各区域の濃度カウントを維持す
    ることにより生成するステップと、 濃度テンプレートが生成された各特定の要素に対してテ
    ンプレート照合を実行して、当該濃度テンプレートが、
    対応する基準パターン濃度テンプレートと略合致するか
    を判定するステップと、を実行することを特徴とする媒
    体。
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