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JP2002222423A - 物体認識方法および装置 - Google Patents

物体認識方法および装置

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JP2002222423A
JP2002222423A JP2001016881A JP2001016881A JP2002222423A JP 2002222423 A JP2002222423 A JP 2002222423A JP 2001016881 A JP2001016881 A JP 2001016881A JP 2001016881 A JP2001016881 A JP 2001016881A JP 2002222423 A JP2002222423 A JP 2002222423A
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JP
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Application
Patent type
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feature
position
object
coordinates
device
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Pending
Application number
JP2001016881A
Other languages
English (en)
Inventor
Nobuo Mori
信雄 森
Original Assignee
Fujitsu Ltd
富士通株式会社
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像データと辞書データとの照合処理を高速
に行って、物体を認識すること。 【解決手段】 オペレータは位置入力装置を使用して、
表示装置5に表示された物体の画像上の特徴点を指定す
る。特徴位置長さ算出手段6は、撮影装置1から物体2
までの距離データ、撮影装置1の高さデータ等を用い
て、オペレータが指定する物体設置面上の特徴点の物理
空間上の位置座標、物体設置面に対し垂直線上にある特
徴位置の位置座標、さらに、該特徴位置座標から、物体
設置面に対し水平線上もしくは鉛直線上にある特徴位置
座標を算出し、特徴位置座標間の長さを算出する。照合
手段7は算出された特徴位置間の長さと、複数の物体に
ついて各特徴位置間の長さを登録した辞書8との間で照
合を行う。オペレータはこの照合結果を見ながら物体が
特定されるまで特徴点を指定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【0001】

【発明の属する技術分野】本発明は、物体が撮影された
画像から、物体の辞書データを用いて、物体を認識する
物体認識方法および装置に関する。

【0002】

【従来の技術】「デジタルカメラ」などの撮影装置で撮
影した物体の画像は、物体を撮影する方向、撮影装置と
物体との距離、撮影倍率などにより様々な形状になる。
物体の画像から物体の3次元位置を計測する方法として
は、以下の方法がある。 (1) 能動的計測法としては、物体にスリット光などのパ
ターン光を投影し、三角測量により物体構成要素の各3
次元位置を測定する方法などがある。 (2) 受動的計測法のステレオ法としては、2台以上の撮
影装置から物体を撮影し、各撮影装置の物理的配置や各
撮影装置の視軸方向などから三角測量の原理により物体
構成要素の各3次元位置を計測する方法がある。 様々な形状を示す物体を含む画像から直接物体を認識す
る方法としては、以下の方法がある。 (3) 認識対象物体の3Dワイヤーフレームの辞書を用意
しておき、撮影環境と同じ視点からの射影画像を投影変
換計算により作成し、撮影された物体とのパターンマッ
チングを行う方法などがある。

【0003】

【発明が解決しようとする課題】上述した(1) の物体に
パターン光を投影する方法の場合、パターン光が物体に
十分に投影される撮影環境およびパターン投影装置を用
意する必要がある。また、上述した(2) のステレオ法の
場合、撮影機材を複数用意する必要がある。さらに、上
述した(3) の物体の3Dワイヤーフレームの辞書を用い
てパターンマッチングを行う方法は、射影画像と撮影画
像から領域抽出した画像とをパターンマッチングする
際、膨大なデータの照合を行うため処理時間が非常にか
かり、また、認識対象物体全ての3Dワイヤーフレーム
を用意するのは、容易ではない。本発明は上記した従来
技術の問題点を解決するためになされたものであって、
パータン光を使用したり、複数の撮影機材を用いる必要
がなく、また、辞書データとの照合処理を高速に行うこ
とができる物体認識方法および装置を提供することであ
る。

【0004】

【課題を解決するための手段】図1は本発明の概要を説
明する図である。本発明においては、次のようにして前
記課題を解決する。撮影装置1を用いて認識対象物体2
(以下物体2ということもある)を撮影する。また、撮
影装置1から物体2までの距離データ、撮影装置1の物
体2に対する高さデータを求める。撮影装置1により得
られた画像情報、上記距離データ、高さデータは、記憶
手段3に格納される。撮影装置1により撮影された画像
は表示装置5に表示され、オペレータは、マウス、トラ
ックボール等の位置入力装置を用いて、幾つかの物体の
構成要素を特徴付ける画像上の特徴点を指定する。オペ
レータが表示装置5から位置入力装置を使用して特徴点
を指定すると、特徴点指定手段4は、当該点近傍の拡大
画面を作成/表示する。オペレータは、拡大画面から特
徴点を指定することができる。マウスやトラックボール
などの位置入力装置で、画像から特徴点の点を指定する
場合、本来指定したい点からずれる可能性があるが、上
記のように拡大画面上で特徴点を指定することにより正
確かつ容易に特徴点を指定することができる。特徴位置
長さ算出手段6は、撮影装置1から認識対象物体2まで
の距離データ、撮影装置1の物体に対する高さデータ、
および、撮影装置1のレンズの焦点距離係数を用いて、
中心投影方式での画像座標系(u,v)と物理空間上の
座標系(x,y,z)との関係式から、上記特徴点指定
手段により指定された特徴点について、各物体構成要素
を特徴付ける物理空間上の特徴位置間の長さを計算す
る。照合手段7は、この算出した物理空間上の特徴位置
間の長さと、物体の各特徴位置間の長さを登録した辞書
8との間で照合を行い、撮影した物体の認識を行う。な
お、画像は、物体のある方向から撮影装置に投影された
ものなので、画像に表れない特徴点、画像から長さを計
算しずらい特徴点がある。そこで、上記特徴位置間の長
さの算出に際し、別の角度から撮影した画像も活用すれ
ば、効果的に物体を認識を行うことができる。

【0005】上記特徴位置間の長さの算出及び照合処理
は次のように行うことができる。 (1) 物体設置面上の物体構成要素の1乃至複数の特徴位
置の座標を算出し、該算出済特徴位置座標の物体設置面
に対し垂直線上にある特徴位置の座標を算出する。さら
に、該特徴位置座標から、物体設置面に対し水平線上も
しくは鉛直線上にある特徴位置座標を算出することよ
り、物体構成要素を特徴付ける物理空間上の各特徴位置
を求め、求めた水平線上および/または鉛直線上の2の
位置座標間の長さを計算する。そして、求めた長さと辞
書7との照合を行う処理を物体が特定されるまで繰り返
し、撮影した物体の認識を行う。さらに、上記位置座標
間の長さの算出に際し、特徴位置が算出された特徴点に
位置計算済識別子を表示することにより、オペレータは
2つの位置計算済識別子を指定して、特徴位置間の長さ
を算出することが可能となる。 (2) 2つの特徴位置の位置関係がほぼ同一の高さにある
場合、または、ほぼ鉛直線上にある場合で、撮影装置1
から認識対象物体2までの距離と撮影装置1の高さが、
物体の各構成要素間の長さに比べてかなり大きい場合、
具体的には、撮影装置1を望遠にして遠距離から高解像
度で物体を撮影したケースなどの場合、上記中心投影方
式での特徴位置間の長さを計算する式を簡易化し、特徴
位置間の長さを求めることができる。この場合には、画
像から物体設置面に対して水平および/または垂直線上
にある2つの特徴点を指定し、物体までの距離が物体の
高さおよび水平方向の長さより充分大きいとして簡易化
した上記関係式を用いて特徴位置間の長さを算出する。
そして、求めた長さと辞書8との照合を行う処理を、物
体が特定されるまで繰り返し撮影した物体の認識を行
う。

【0006】また、長さの算出/照合処理、および、照
合結果の評価を以下のように行うこともできる。 (a)特徴位置間の長さが少なくとも1つ計算された段
階でオペレータの操作または自動的に、辞書との照合を
行い、一致率順に照合結果(物体識別子と一致率)を表
やグラフ形式などで表示する。 (b)上記(a)において、複数の特徴位置間の長さが
求まったとき、任意の時点で各特徴位置間の長さと、各
特徴位置間の長さを登録した辞書との照合を行って、一
致率を求め、該一致率を累積して照合結果を求める。 (c)同一物体を別な角度から撮影することにより、複
数の画像を得ることができ、最初に撮影した画像に表れ
ない特徴点間の長さを、別な角度から撮影した画像から
計算することができる。この画像を利用して以下のよう
な処理を行うことにより、効率的に物体の認識を行うこ
とができる。複数の特徴位置間の長さが求まったとき、
各特徴位置間の長さと、各特徴位置間の長さを登録した
辞書との照合を行って一致率を求め、さらに、同一物体
を撮影した別の画像から計算される特徴位置間の長さ
と、各特徴位置間の長さを登録した辞書との照合を行っ
て一致率を求め、求めた一致率を累積して照合結果を求
める。 (d)複数の特徴位置間の長さが求まったとき、各特徴
位置間の長さと、各特徴位置間の長さを登録した辞書と
の照合を行って一致率を求めてその偏差値を算出し、所
定の刻みの偏差値ヒストグラムおよびその累積比率を算
出し表示する。 (e)複数の特徴位置間の長さが求まったとき、各特徴
位置間の長さと、各特徴位置間の長さを登録した辞書と
の照合を行って一致率を求めてその偏差値を算出し、最
も良い照合結果の一致率の偏差値が所定のしきい値を越
えた場合、その旨をオペレータに通知する。 上記(a)〜(e)のように、新たに物体の特徴位置間
の長さが計算された場合、辞書との照合を行って一致率
を求めて、一致率を累積する処理を、物体が特定される
まで繰り返すことにより、物体を精度よく認識すること
ができる。特に、物体を認識するために、どの特徴位置
間の長さを幾つ指定すれば物体を特定して良いのかを考
慮することなく、物体の認識を行うことができる。ま
た、照合結果を統計処理して、統計値を出力することに
より、オペレータは最もよい照合結果の偏差値等を把握
することができる。さらに、累積した照合結果のうち最
も良い照合結果の偏差値がしきい値を越えた場合、オペ
レータに通知することにより、オペレータは物体が特定
されたことを知ることができる。

【0007】

【発明の実施の形態】図2は本発明の実施例のシステム
構成を示す図である。同図に示すように本発明の実施例
のシステムは、画像処理装置10、物体20を撮影する
撮影装置21、物体20と撮影装置21の距離を測定す
るための距離測定装置22、撮影装置21により撮影さ
れた物体20の画像等を表示する表示装置23、表示装
置23上で位置を指定するための位置入力装置24から
構成される。画像処理装置10は、特徴点指定処理部1
0a、特徴位置/長さ算出処理部10b、長さマッチン
グ処理部10c、入力画像/撮影条件格納メモリ10
d、特徴点・特徴位置/長さ格納メモリ10e、辞書格
納メモリ10f、マッチング結果格納メモリ10g、統
計処理部10hを備えている。なお、上記構成におい
て、撮影装置21から物体20までの距離がシステムに
入力することができれば、距離測定装置22は、必ずし
もシステム構成に特に含める必要はない。また、撮影装
置21も、物体20を撮影した画像がシステムに入力す
ることができれば、システム構成に特に含める必要はな
い。

【0008】本実施例の物体認識装置は、CPU、メモ
リ、外部記憶装置、キーボード、ディスプレイ、プリン
タ等の入出力装置、外部媒体読み取り装置、通信インタ
フェース等を備えた通常の計算機システムで実現するこ
とができ、上記外部記憶装置に本発明の処理を行うプロ
グラムや入力画像データ、撮影条件データ、辞書等が格
納され、実行時、上記プログラム等がメモリに読み込ま
れ、物体認識処理が行われる。

【0009】本実施例の処理の流れを図3に示す。以
下、これを用いて本実施例の処理の概要を説明する。図
3の画像/撮影条件の取得処理(ステップS1)では、
撮影装置21で取得した画像、距離測定装置22で取得
した撮影装置21から物体20までの距離、撮影装置2
1の物体設置面に対する高度の3つを1組として取得
し、入力画像/撮影条件格納メモリ10dに格納する。
撮影装置21としては、例えば、デジタルカメラや赤外
線カメラなどの装置を用いることができ、また、距離測
定装置22としては、市販されているレーザビームによ
り特定地点までの距離を正確に測定できる装置等を用い
ることができる。また遠距離の場合の例として、飛行機
から搭載されているレーダで船などの物体までの距離を
測定することもできる。撮影装置21の物体設置面に対
する高度を測定する装置は特に図示していないが、メジ
ャーなどの測定機材で計測しても良いし、飛行機に搭載
された場合は、高度計のデータを使用しても良い。正確
に物体の各構成位置間の長さを算出するケースでは、物
体の存在面に対する物体の下端の点までを距離測定装置
22で測距し、かつその測距地点を中心(撮影装置の視
軸をその点に合わせる)に撮影する。また、撮影装置2
1を望遠にして遠距離から高解像度で物体20を撮影し
たケースでは、撮影装置21から物体20までの距離や
撮影装置21の高度に測定誤差がかなり含まれるので、
測距地点は、厳密に物体の下端地点でなくても良い。図
3の画像の表示処理(ステップS2)では、入力画像/
撮影条件格納メモリ10dから物体を撮影した画像を表
示装置23に表示する。

【0010】次に、図3の特徴点の指定処理(ステップ
S3)を、図4を使用して説明する。オペレータは、表
示装置23に表示された画像上で、マウスやトラックボ
ールなどの位置入力装置24を使用して特徴点を指定す
る(ステップT1)。通常、特徴点は、物体の横幅、奥
行き、高さを表すような始点と終点を指定する。例え
ば、立方体であれば、頂点の点である。次に、点近傍の
拡大画像を作成し、指定された点を中心にその近傍画素
をn倍した拡大画像を入力画像に重畳表示する(ステッ
プT2,T3)。拡大処理は、近傍画素の面積のn2
のデータ領域を用意し、近傍画素の1画素をn×n画素
に順次変換することにより拡大画像データを作成する。
これにより拡大画像の作成を容易に行うことができる。
オペレータは再度、拡大画像上で特徴点を指定する(ス
テップT4)。そして、指定された特徴点を座標変換
し、特徴点・特徴位置/長さ格納メモリ10eに格納す
る(ステップT5,T6)。上記のように拡大画面上で
特徴点を指定することにより、正確かつ容易に特徴点を
指定することができる。拡大画像から入力した座標から
画像座標系への変換は、入力点の座標をnで割った商か
ら求めることができ、画面座標系の点(un ,vn )と
して特徴点の座標を取得する。

【0011】図3に戻り、特徴位置/長さの算出処理
(ステップS4)では、特徴点の指定処理(ステップS
3)で取得された特徴点の表示画面上の座標(un ,v
n )から、物理空間の特徴位置の座標および特徴位置間
の長さを算出する。なお、撮影装置1を望遠にして遠距
離から高解像度で物体を撮影したケースなどの場合に
は、後述するように、特徴位置のXYZ座標は求めず
に、簡易化した式を用いて、直接、物体の各構成要素間
の長さや高さを求めることもできる。長さマッチング
(照合)処理(ステップS5)では、上記特徴位置/長
さの算出処理で求めた長さと、辞書格納メモリ10fに
登録された認識の対象となる物体の各特徴位置間の長さ
とを照合し、照合結果をマッチング結果格納メモリ10
gに格納する。照合結果は、表示装置23に表示される
(ステップS6)。表示された照合結果から、物体の種
類を特定できない場合には、ステップS3に戻り、オペ
レータは表示装置に表示された画像上で、別の構成要素
の特徴点をを指定して上記処理を繰り返す(ステップS
7→S3)。また、同一物体の別の位置・角度から撮影
した画像等のデータが入力画像/撮影条件格納メモリ1
0dにある場合には、ステップS1に戻り上記一連の手
順を繰り返し、先の照合結果と合わせて物体認識を行う
(ステップS8→S1)。なお、同一物体を新たに撮影
できる場合には、同一物体を別の位置・角度から撮影
し、その画像データ等を上記入力画像/撮影条件格納メ
モリ10dに格納し、上記処理を行ってもよい。

【0012】次に、特徴位置/長さ算出処理部10bに
おける特徴位置/長さの算出処理、および、長さマッチ
ング処理部10cにおける長さマッチング処理について
詳述する。 (1)特徴位置/長さの算出処理 以下、図5に示す撮影対象物体を例として、上記特徴位
置/長さの算出処理について説明する。図6は図5に示
す物体を撮影した画像イメージを示している。図6中の
点線は、画像の水平/垂直の中心線を補助的に示してお
り、水平の中心線と垂直の中心線との交点は、視軸方向
の地点である。なお、撮影装置21から物体までの距離
は、物体の上記地点までの距離を測定する。ここで、物
理空間のXYZ座標系を、図7に示すように定義する。
物体存在面をXY平面、撮影装置21の視軸とXY平面
との交点(測距地点)を原点(0,0,0)、原点から
XY平面に垂直な直線をZ軸、撮影装置21から物体へ
の視軸方向をXY平面に投影した直線をY軸、Y軸に直
交した直線をX軸と定義する。撮影装置21を望遠にし
て遠距離から高解像度で物体を撮影したケースでは、物
体の測距地点が物体の下端地点として、座標を同様に定
義する。 撮影装置21の高さ=H 撮影装置21から物体(測距地点)までの距離=R とした時、俯角(β)は、β=cos -1(H/R)により
算出できる。このように定義された物体の存在する物理
空間のXYZ座標系(x,y,z)と画像座標系(u,
v)は、以下の式(1)、(2)の関係にある。式
(1)、(2)において、fは焦点距離係数である。

【0013】

【数1】

【0014】特徴点間の長さの算出は、以下に説明する
ように、物理空間の特徴位置の座標を正確に算出して特
徴位置間の長さを算出することもできるが〔以下の(i)
で説明する〕、遠距離から高解像度で物体を撮影したケ
ースなどの場合には、特徴位置のXYZ座標は求めず
に、直接、物体の各構成要素間の長さや高さを求めるこ
ともできる〔以下の(ii)で説明する〕。

【0015】(i) 各物体構成要素の座標を算出し、特徴
位置間の長さを求める場合 まず、正確に各物体構成要素の座標を算出する方法につ
いて説明する。図5に示す特徴位置AのXYZ空間の座
標は、以下の計算により求めることができる。特徴位置
AはXY平面上にあるので、次の式(3)に示すように
表される。 A(xa ,ya ,0)…(3) 前記図3の特徴点の指定処理で取得された特徴位置Aに
対応する画像上の座標を、図6に示すように次の式
(4)とする。 (ua ,va )…(4) 式(1)、(2)を変形して、以下の式(5)、(6)
を得る。

【0016】

【数2】

【0017】(3)、(4)を式(5)、(6)に代入
することにより特徴位置Aの座標(x a ,ya ,0)を
算出することができる。同様に前記図3の特徴点の指定
処理で取得された特徴位置Bに対応する画像上の座標
を、(ub ,vb )とすると、特徴位置Bの座標B(x
b ,yb ,0)を算出することができる。したがって、
AB間の長さ(RAB)は、次の式で算出することができ
る。 RAB=((xa −xb 2 +(ya −yb 2 1/2 同様に特徴位置Gの座標を算出することで、BG間の長
さRBGを求めることができる。次に、XY平面から一定
の距離にある平面上にある特徴位置F(図5参照)の座
標を、以下の式(7)とする。 F(xa ,ya ,zf )…(7) 前記図3の特徴点の指定処理で取得された特徴位置Fに
対応する画像上の座標を、以下の式(8)とする。 (uf ,vf )…(8) 前記式(2)を変形して、以下の式(9)を得る。

【0018】

【数3】

【0019】式(7)、(8)を式(9)に代入するこ
とにより特徴位置Fの座標(xa ,ya ,zf )を算出
することができる。なお、xa ,ya は、Aの座標から
既知である。zf が求められたので、図5に示す特徴位
置E,CなどのXY平面から一定の距離(zf )にある
平面上の全ての座標は、式(5)、(6)から求めるこ
とができる。例えば、Eの座標を、以下の式(10)と
し、前記特徴点の指定処理で取得された特徴位置Eに対
応する画像上の座標を以下の式(11)とする。 E(ze ,ye ,zf )…(10) (ue ,ve )…(11) (10)、(11)を前記式(5)、(6)に代入する
ことにより特徴位置Eの座標(xe ,ye ,zf )を算
出することができる。同様にして求めたCの座標をC
(xc ,yc ,zf )とすると、EC間の長さ(REC
は、次の式により算出することができる。 REC=((xe −xc 2 +(ye −yc 2 1/2 Cの座標が求められたので、Fを求めた時と同様にDの
座標を求めることも可能である。特徴位置C,Dの座標
を、C(xc ,yc ,zf ),D(xc ,yc ,zd
とすると、CD間の長さ(RCD)は、RCD=|zd −z
f |により算出することができる。また、XYZ空間の
座標が算出された位置は、図8に示すように画像上に位
置計算済識別子(例:A,B,…)が表示される。した
がって、オペレータは位置計算済識別子が表示された2
点を指定することにより、任置の特徴位置間の長さを求
めることが可能となる。この様にして求めた特徴位置/
長さは、特徴位置/長さ格納メモリ10eに格納され
る。

【0020】(ii)直接、物体の各構成要素間の長さや高
さを求める場合 上記の特徴位置/長さの算出処理は、正確に物体構成要
素間の距離を測定するケースで、物体の存在面に対する
物体の下端の点を測距地点とすること、かつその地点に
撮影装置の視軸を合わせて撮影することを条件に、特徴
位置間の長さの正確な計算を行った。以下では、これと
は別のケースで、撮影装置21から物体20までの距離
と、撮影装置21の高さが、物体20の各構成要素間の
長さに比べてかなり大きい場合の特徴位置/長さ算出処
理について説明する。具体的には、撮影装置21を望遠
にして遠距離から高解像度で物体20を撮影したケース
が想定される。このケースでは、撮影装置21から物体
20までの距離および撮影装置21の高さには、ある程
度の測定誤差が含まれる。なお、撮影装置21から物体
20までの距離を測定する際の測距地点は、正確な物体
の下端地点でなくても、例えば物体の中心付近の地点で
もかまわない。この場合、物体の各構成要素の特徴位置
のXYZ座標は求めずに、直接、物体の各構成要素間の
長さや高さを求める方法を取る。同一高度の2点A,B
の座標を、以下の式(12)とし、画像から取得できる
特徴位置A,Bに対応する画像上の座標を、以下の式
(13)とする。 A(x1 ,y1 ,z1 ),B(x2 ,y2 ,z1 )…(12) (u1 ,v1 ),(u2 ,v2 )…(13) 式(12)、(13)を前記式(5)、(6)に代入
し、式を変形することにより、以下の式(14)、(1
5)を得る。

【0021】

【数4】

【0022】ここで、このケースでは、Rcos β(=
H)>>z1 なので、Rcos β−z1≒Rcos βとな
る。このため、上記(14)、(15)は以下の式に近
似できる。

【0023】

【数5】

【0024】したがって、特徴位置A、B間の長さ(R
AB)は、以下の式により求めることができる。 RAB=((xa −xb 2 +(ya −yb 2 1/2 次に、XY平面に対し鉛直線の2点C,Dの座標を、次
の式(16)とする。 C(x3 ,y3 ,z3 ),D(x3 ,y3 ,z4 )…(16) 画像から取得できる特徴位置C,Dに対応する画像上の
座標を、次の式(17)とする。 (u3 ,v3 ),(u4 ,v4 )…(17) 式(16)、(17)を前記式(9)に代入し、式を変
形することにより、以下の式(18)を得る。

【0025】

【数6】

【0026】ここで、このケースでは、Rsin β>>y
3 なので、Rsin β+y3 ≒Rsinβとなり、式(1
8)は以下の式に近似できる。

【0027】

【数7】

【0028】したがって、特徴位置C、D間の長さRCD
は、RCD=|z4 −z3 |により求めることができる。

【0029】(2)長さマッチング(照合)処理 次に、長さマッチング処理について説明する。ここで
は、認識する物体を、前記図5に示した立方体とその上
に細い円筒が乗っている種類の物体で説明する。辞書格
納メモリ10fに格納されている物体の辞書データに
は、図9に示すように、立方体のサイズ、円筒の長さ、
立方体上の円筒の位置に関する24個の様々な物が登録
されているものとする。例えば、前記特徴位置/長さの
算出処理部10bで算出された立方体のサイズが、以下
の通りであったとする。 R横=20.4(=RAB) R縦=12.3(=RBG) R高さ=8.9(=RAF) 長さマッチング処理では、立方体のサイズに関する照合
(一致率の計算)を行い、照合結果を、長さマッチング
結果格納メモリ10gに格納するとともに、例えば図1
0に示すグラフ等を表示装置23に表示する。上記例で
の一致率の計算は、各長さについて、辞書と、“0.
1”違う毎に“0.01”ずつ一致率を下げ、各一致率
を以下のように積算した値で計算した。ここで、S横、
S縦、S高さは、図9に示した辞書格納メモリ10fに
格納されている立法体サイズである。 一致率1=(1−|S横−R横|/10)×(1−|S
縦−R縦|/10)×(1−|S高さ−R高さ|/1
0) 図10は、上記特徴位置/長さの算出処理部10bで算
出された立方体のサイズと辞書格納メモリ10fに格納
されている立法体Dict01〜Dict24との一致
率1(立法体の一致率)を示したものであり、この例で
はDict16との一致率が最も高い。

【0030】さらに、別の物体構成要素(円筒)に関す
る長さデータを用いて累積照合を行う。例えば、特徴位
置/長さの算出処理部10bで算出された円筒高さ(R
CD)、円筒の位置(REC)が、以下の通りであったとす
る。 R円筒高=30.1(=RCD) R円筒位置=5.2(=REC) 長さマッチング処理では、以下のように以下のように積
算した値で円筒に関する一致率2を求める。 一致率2=(1−|H−R円筒高|/10)×(1−|
P−R円筒位置|/10) そして、長さマッチング結果格納メモリ10gに格納さ
れた、立方体に関する各一致率1と、上記円筒に関する
一致率2の積算を行い、照合結果を長さマッチング結果
格納メモリ10gに格納するとともに、図11に示すグ
ラフ等により表示装置23に表示する。 一致率(累積)=一致率1×一致率2 図11は上記一致率(累積)を示したものであり、この
例では、Dict18との一致率が最も高い。従って、
撮影した物体は、立方体とその上に細い円筒が乗ってい
る種類の物体の内、Dict18である可能性が大きい
ことがわかる。

【0031】表示された照合結果から物体の種類を特定
できなかった場合、前記図3で説明したように、画像か
ら、別の構成要素を指定して、物体の認識を行う必要が
ある。この場合、別の構成要素について、前記したよう
に、特徴点の指定処理から、長さマッチング処理まで行
い、上述した照合の累積を繰り返す。また、前記図3で
説明したように、同一物体の別の画像などのデータが、
入力画像/撮影条件格納メモリ10dにある場合、別の
画像により上記一連の認識手順を実施し、一致率算出の
際に、既知の照合結果に累積することにより、複数の画
像を使用した認識処理が可能となる。なお、同一物体の
別の画像などのデータが入力画像/撮影条件格納メモリ
10dに無い場合でも、新たに撮影、撮影条件の取得を
行うことも考えられる。

【0032】統計処理部10hは、上記のようにして求
めた照合結果を統計処理し、表示装置23に表示する。
前記図10に示した立方体のサイズに基づく照合結果
と、前記図11に示した円筒位置/高さの照合を累積し
た照合結果を、統計的に分析した結果をそれぞれ図1
2、図13に示す。図12、図13に示すグラフのデー
タは、照合結果の一致率の偏差値を算出し、標準偏差
0.1刻みの偏差値ヒストグラムを棒グラフで、その累
積比率を折れ線グラフで表したものである。ここで、累
積比率とは、偏差値ヒストグラムを偏差値の小さい方か
ら順に累積し、総標本数で割った値を百分率で表現した
ものである。この例によると、図12に示すように立方
体のサイズのみに基づいた照合結果(一致率1)の最も
良いDict16の偏差値は“1.8”であり、また、
図13に示すように立方体+円筒の照合を累積した照合
結果(一致率(累積))の最も良いDict18の偏差
値は“2.7”であることが分かる。上記のように、照
合結果を統計処理して、統計値を出力することにより、
オペレータは最もよい照合結果の偏差値等を容易に把握
することができる。また、累積した照合結果のうち最も
良い照合結果の偏差値が予め設定した「しきい値」を越
えた場合、オペレータに通知するようにしてもよい。こ
れにより、オペレータは、どの特徴位置間の長さを幾つ
指定すれば物体を特定して良いのかを考慮することな
く、物体の認識を行うことができる。

【0033】上記説明例では、母集団が24個と小さか
ったが、母集団を、1680個として、立方体のサイズ
のみに基づいた照合結果と統計的分析を図14と図16
に示し、また、立方体+円筒の照合を累積した照合結果
と統計的分析を図15と図17に示す。母集団は、サイ
ズ(横)が18〜21、サイズ(縦)が11〜13、サ
イズ(高さ)が8〜11、円筒(高さ)が27〜33、
円筒(位置)が5〜9の範囲の全てのもの(1680
個)である。この例では、立方体のサイズのみに基づい
た照合結果(一致率)の最も良い偏差値(35標本)は
“2.0”で、円筒位置/高さの照合を累積した照合結
果(一致率)の最も良い偏差値は“3.4”であること
が分かる。網羅的に母集団が設定されている場合、照合
する特徴量(特徴位置間の長さ)が少ないと、特徴量と
誤差の少ない標本数が多くなり、照合結果(一致率)の
最も良い偏差値が低くなり、特徴量を多くとると、照合
結果(一致率)の最も良い偏差値がより本来のより高い
値になることが推定できる。さらに、前記したように、
あらかじめ一定の偏差値を「しきい値」として設定して
おき、照合を累積した照合結果(一致率)の最も良い偏
差値がその「しきい値」を越えた場合、オペレータに知
らせることにより、特徴量(特徴位置間の長さ)が物体
認識に対して十分に指定されたことを通知することも可
能である。

【0034】(付記1) 撮影装置で撮影した画像か
ら、幾つかの物体の構成要素を特徴付ける画像上の特徴
点を入力し、撮影装置から物体までの距離データ、撮影
装置の物体に対する高さデータ、焦点距離係数を用い
て、中心投影方式での画像座標系(u,v)と物理空間
上の座標系(x,y,z)との関係式から、各物体構成
要素を特徴付ける物理空間上の特徴位置間の長さを計算
し、この算出した特徴位置間の長さと、認識の対象とな
る物体の各特徴位置間の長さを登録した辞書との間で照
合を行うことにより、物体の認識を行う物体認識方法で
あって、画像上で上記特徴点が入力されたとき、物体設
置面上の物体構成要素の1乃至複数の特徴位置の座標を
算出し、該特徴位置座標の物体設置面に対し垂直線上に
ある特徴位置の座標を算出し、求めた物体設置面上およ
び/または垂直線上の2の位置座標間の長さを計算し、
さらに、上記垂直線上にある特徴位置座標から、物体設
置面に対して水平線上もしくは垂直線上にある特徴位置
座標を算出し、求めた水平線上および/または垂直線上
の2の位置座標間の長さを計算することにより特徴位置
間の長さの算出し、上記辞書との照合を行う処理を、物
体が特定されるまで繰り返して物体を認識することを特
徴とする物体認識方法。 (付記2) 特徴位置間の長さの算出は、特徴位置が算
出された特徴点に位置計算済識別子を表示し、オペレー
タが2つの位置計算済識別子を指定することにより、特
徴位置間の長さを算出することを特徴とする付記1の物
体認識方法。 (付記3) 撮影装置で撮影した画像から、幾つかの物
体の構成要素を特徴付ける画像上の特徴点を入力し、撮
影装置から物体までの距離データ、撮影装置の物体に対
する高さデータ、焦点距離係数を用いて、中心投影方式
での画像座標系(u,v)と物理空間上の座標系(x,
y,z)との関係式から、各物体構成要素を特徴付ける
物理空間上の特徴位置間の長さを計算し、この算出した
特徴位置間の長さと、認識対象となる物体の各特徴位置
間の長さを登録した辞書との間で照合を行うことによ
り、物体の認識を行う物体認識方法であって、画像上で
物体設置面に対して水平および/または垂直線上にある
2つの特徴点を指定し、物体までの距離が物体の高さお
よび水平方向の長さより充分大きいとして簡易化した上
記関係式を用いて、上記指定された2つの特徴点につい
て特徴位置間の長さを算出し、求めた特徴位置間の長さ
と上記辞書との照合を行う処理を物体が特定されるまで
繰り返すことにより、物体を認識することを特徴とする
物体認識方法。 (付記4) オペレータが画像上の点を指定したとき、
当該画素近傍の拡大画面を自動的に表示し、当該拡大画
面から点の指定を行い、画像座標を取得することを特徴
とする付記1,2または付記3の物体認識方法。 (付記5) 特徴位置間の長さが少なくとも1つ計算さ
れたとき、各特徴位置間の長さを登録した辞書との照合
を行うことを特徴とする付記1,2,3または付記4の
物体認識方法。 (付記6) 複数の特徴位置間の長さが求まったとき、
各特徴位置間の長さと、各特徴位置間の長さを登録した
辞書との照合を行って、一致率を求め、該一致率を累積
して照合結果を求めることを特徴とする付記1,2,3
または付記4の物体認識方法。 (付記7) 複数の特徴位置間の長さが求まったとき、
各特徴位置間の長さと、各特徴位置間の長さを登録した
辞書との照合を行って、一致率を求め、さらに、同一物
体を撮影した別の画像から計算される特徴位置間の長さ
と、各特徴位置間の長さを登録した辞書との照合を行っ
て一致率を求め、求めた一致率を累積して照合結果を求
めることを特徴とする付記1,2,3,4または付記5
の物体認識方法。 (付記8) 複数の特徴位置間の長さが求まったとき、
各特徴位置間の長さと、各特徴位置間の長さを登録した
辞書との照合を行って、一致率を求めてその偏差値を算
出し、所定の刻みの偏差値ヒストグラムおよびその累積
比率を算出し表示することを特徴とする付記6または付
記7の物体認識方法。 (付記9) 複数の特徴位置間の長さが求まったとき、
各特徴位置間の長さと、各特徴位置間の長さを登録した
辞書との照合を行って、一致率を求めてその偏差値を算
出し、最も良い照合結果の一致率の偏差値が所定のしき
い値を越えた場合、その旨をオペレータに通知すること
を特徴とする付記6,7または付記8の物体認識方法。 (付記10) 撮影装置で撮影した画像から、物体の認
識を行う物体認識装置であって、幾つかの物体の構成要
素を特徴付ける画像上の特徴点を指定する特徴点指定手
段と、撮影装置から物体までの距離データ、撮影装置の
物体に対する高さデータ、焦点距離係数を用いて、中心
投影方式での画像座標系(u,v)と物理空間上の座標
系(x,y,z)との関係式から、上記特徴点指定手段
により指定された特徴点について、各物体構成要素を特
徴付ける物理空間上の特徴位置間の長さを計算する特徴
位置間長さ算出手段と、この算出した物理空間上の特徴
位置間の長さと、物体の各特徴位置間の長さを登録した
辞書との間で照合を行う照合手段とを備えた物体認識装
置であって、上記特徴位置間長さ算出手段は、物体設置
面上の物体構成要素の1乃至複数の特徴位置の座標を算
出し、該算出済特徴位置座標の物体設置面に対し垂直線
上にある特徴位置の座標を算出し、さらに、該特徴位置
座標から、物体設置面に対し水平線上もしくは鉛直線上
にある特徴位置座標を算出することより、物体構成要素
を特徴付ける物理空間上の各特徴位置を求め、求めた水
平線上および/または鉛直線上の2の位置座標間の長さ
を計算することを特徴とする物体認識装置。 (付記11) 上記特徴位置間長さ算出手段は、特徴位
置が算出された特徴点について、表示装置上に位置計算
済識別子を表示する手段を備え、オペレータが指定した
2つの位置計算済識別子について、特徴位置間の長さを
算出することを特徴とする付記10の物体認識装置。 (付記12) 撮影装置で撮影した画像から、物体の認
識を行う物体認識装置であって、幾つかの物体の構成要
素を特徴付ける画像上の特徴点を指定する特徴点指定手
段と、撮影装置から物体までの距離データ、撮影装置の
物体に対する高さデータ、焦点距離係数を用いて、中心
投影方式での画像座標系(u,v)と物理空間上の座標
系(x,y,z)との関係式から、各物体構成要素を特
徴付ける物理空間上の特徴位置間の長さを計算する特徴
位置間長さ算出手段と、この算出した特徴位置間の長さ
と、認識対象となる物体の各特徴位置間の長さを登録し
た辞書との間で照合を行う照合手段とを備え、上記特徴
位置間長さ算出手段は、画像から物体設置面に対して水
平および/または垂直線上にある2つの特徴点が指定さ
れたとき、物体までの距離が物体の高さおよび水平方向
の長さより充分大きいとして簡易化した上記関係式を用
いて特徴位置間の長さを算出することを特徴とする物体
認識装置。 (付記13) 上記特徴点指定手段は、オペレータが位
置入力装置から画像上の点を指定したとき、当該画素近
傍の拡大画面を自動的に表示し、当該拡大画面から点が
指定されたとき、画像座標を取得することを特徴とする
付記10,11または付記12の物体認識装置。 (付記14) 上記照合手段は、長さが少なくとも1つ
計算されたとき、各特徴位置間の長さを登録した辞書と
の照合を行い、照合結果を求めることを特徴とする付記
10,11,12または付記13の物体認識装置。 (付記15) 上記照合手段は、複数の特徴位置間の長
さが求まったとき、各特徴位置間の長さと、各特徴位置
間の長さを登録した辞書との照合を行って、一致率を求
め、該一致率を累積して照合結果を求めることを特徴と
する付記10,11,12または付記13の物体認識装
置。 (付記16) 複数の特徴位置間の長さが求まったと
き、各特徴位置間の長さと、各特徴位置間の長さを登録
した辞書との照合を行って一致率を求め、さらに、同一
物体を撮影した別の画像から計算される特徴位置間の長
さと、各特徴位置間の長さを登録した辞書との照合を行
って一致率を求め、求めた一致率を累積して照合結果を
求めることを特徴とする付記10,11,12,13ま
たは付記14の物体認識装置。 (付記17) 統計処理手段を備え、該統計処理手段
は、上記照合手段により求めた一致率の偏差値を算出
し、所定の刻みの偏差値ヒストグラムおよびその累積比
率を算出し表示することを特徴とする付記15または付
記16の物体認識装置。 (付記18) 統計処理手段を備え、該統計処理手段
は、上記照合手段が求めた一致率の偏差値を算出し、最
も良い照合結果の一致率の偏差値が所定のしきい値を越
えた場合、その旨をオペレータに通知することを特徴と
する付記15,16または付記17の物体認識装置。 (付記19) 撮影装置で撮影した画像から、幾つかの
物体の構成要素を特徴付ける画像上の特徴点を入力し、
撮影装置から物体までの距離データ、撮影装置の物体に
対する高さデータ、焦点距離係数を用いて、中心投影方
式での画像座標系(u,v)と物理空間上の座標系
(x,y,z)との関係式から、各物体構成要素を特徴
付ける物理空間上の特徴位置または特徴位置間の長さを
計算し、この算出した特徴位置間の長さと、認識の対象
となる物体の各特徴位置間の長さを登録した辞書との間
で照合を行うことにより、物体の認識を行うプログラム
を記録した記録媒体であって、上記プログラムは、画像
上で上記特徴点が入力されたとき、物体設置面上の物体
構成要素の1乃至複数の特徴位置の座標を算出し、該特
徴位置座標の物体設置面に対し垂直線上にある特徴位置
の座標を算出し、求めた物体設置面上および/または垂
直線上の2の位置座標間の長さを計算し、さらに、上記
垂直線上にある特徴位置座標から、物体設置面に対して
水平線上もしくは垂直線上にある特徴位置座標を算出
し、求めた水平線上および/または垂直線上の2の位置
座標間の長さを計算することにより特徴位置間の長さの
算出し、上記辞書との照合を行う処理を、物体が特定さ
れるまで繰り返して物体を認識することを特徴とする物
体の認識を行うプログラムを記録した記録媒体。 (付記20) 撮影装置で撮影した画像から、幾つかの
物体の構成要素を特徴付ける画像上の特徴点を入力し、
撮影装置から物体までの距離データ、撮影装置の物体に
対する高さデータ、焦点距離係数を用いて、中心投影方
式での画像座標系(u,v)と物理空間上の座標系
(x,y,z)との関係式から、各物体構成要素を特徴
付ける物理空間上の特徴位置(以降「特徴位置」と表
現)または特徴位置間の長さを計算し、この算出した特
徴位置間の長さと、認識の対象となる物体の各特徴位置
間の長さを登録した辞書との間で照合を行うことによ
り、物体の認識を行うプログラムを記録した記録媒体で
あって、上記プログラムは、画像上で物体設置面に対し
て水平および/または垂直線上にある2つの特徴点を指
定されたとき、物体までの距離が物体の高さおよび水平
方向の長さより充分大きいとして定めた上記関係式を用
いて、上記指定された2つの特徴点について、特徴位置
間の長さを算出し、求めた特徴位置間の長さと上記辞書
との照合を行う処理を物体が特定されるまで繰り返すこ
とにより、物体を認識することを特徴とする物体の認識
を行うプログラムを記録した記録媒体。

【0035】

【発明の効果】以上説明したように、本発明においては
以下の効果を得ることができる。 (1)物体の照合に、物体構成要素間の実際の長さデー
タを使用しているので、辞書データが10万件を越えて
いても高速に照合処理を行うことができ、効率的に物体
認識を行うことができる。 (2)物体を構成する構成要素の長さが少しでも求めら
れた段階で照合し、照合結果を表示し、この処理を物体
が特定されるまで繰り返すことにより、全ての特徴点を
指定せずに、認識を行うことができる。また、様々の角
度から取得した別の画像に対しても累積して照合すれ
ば、画像に表れない特徴点間の長さを、別な角度から撮
影した画像から計算することができ、物体を精度よく認
識することができる。 (3)オペレータが画像からの特徴点を指定するとき
に、特徴点の近傍画素を自動的に拡大表示することによ
り、特徴点を容易かつ正確に指定することができる。 (4)照合結果の統計値を表示することにより、最も良
い照合結果の偏差を標準値を把握することができ、さら
に、あらかじめ偏差値のしきい値を設定しておくことに
より、累積照合時に十分な偏差が得られたことを把握す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図1】本発明の概要を示す図である。

【図2】本発明の実施例のシステム構成図である。

【図3】本発明の実施例の処理フローである。

【図4】本発明の実施例の特徴点指定処理部における処
理フローである。

【図5】本発明の実施例の説明で使用する撮影対象の物
体を示す図である。

【図6】本発明の実施例の説明で使用する物体の撮影画
像の一例である。

【図7】本発明の実施例における物理空間のXYZ座標
系の定義図である。

【図8】画像に表示される位置計算済識別子の例を示す
図である。

【図9】本発明の実施例の辞書に格納されている物体の
データを示す図である。

【図10】本発明の実施例における立方体のサイズに基
づく照合結果を示す図である。

【図11】本発明の実施例における立方体+円筒の照合
を累積した照合結果を示す図である。

【図12】本発明の実施例の照合結果(立方体)の統計
的分析図である。

【図13】本発明の実施例の照合結果(立方体+円筒位
置)の統計的分析図である。

【図14】本発明の実施例において、使用する母集団を
多くした場合の立方体のサイズに基づく照合結果であ
る。

【図15】本発明の実施例において、使用する母集団を
多くした場合の立方体+円筒位置の照合を累積した照合
結果である。

【図16】本発明の実施例において使用する母集団を多
くした場合の照合結果(立方体)の統計的分析図であ
る。

【図17】本発明の実施例において使用する母集団を多
くした場合の照合結果(立方体+円筒位置)の統計的分
析図である。

【符号の説明】

1 撮影装置 2 認識対象物体 3 記憶手段 4 特徴点指定手段 5 表示装置 6 特徴位置長さ算出手段 7 照合手段 8 辞書 10 画像処理装置 10a 特徴点指定処理部 10b 特徴位置/長さ算出処理部 10c 長さマッチング処理部 10d 入力画像/撮影条件格納メモリ 10e 特徴点・特徴位置/長さ格納メモリ 10f 辞書格納メモリ 10g マッチング結果格納メモリ 10h 統計処理部 20 物体 21 撮影装置 22 距離測定装置 23 表示装置 24 位置入力装置

Claims (5)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 撮影装置で撮影した画像から、幾つかの
    物体の構成要素を特徴付ける画像上の特徴点を入力し、 撮影装置から物体までの距離データ、撮影装置の物体に
    対する高さデータ、焦点距離係数を用いて、中心投影方
    式での画像座標系(u,v)と物理空間上の座標系
    (x,y,z)との関係式から、各物体構成要素を特徴
    付ける物理空間上の特徴位置間の長さを計算し、 この算出した特徴位置間の長さと、認識の対象となる物
    体の各特徴位置間の長さを登録した辞書との間で照合を
    行うことにより、物体の認識を行う物体認識方法であっ
    て、 画像上で上記特徴点が入力されたとき、物体設置面上の
    物体構成要素の1乃至複数の特徴位置の座標を算出し、
    該特徴位置座標の物体設置面に対し垂直線上にある特徴
    位置の座標を算出し、求めた物体設置面上および/また
    は垂直線上の2の位置座標間の長さを計算し、 さらに、上記垂直線上にある特徴位置座標から、物体設
    置面に対して水平線上もしくは垂直線上にある特徴位置
    座標を算出し、求めた水平線上および/または垂直線上
    の2の位置座標間の長さを計算することにより特徴位置
    間の長さの算出し、 上記辞書との照合を行う処理を、物体が特定されるまで
    繰り返して物体を認識することを特徴とする物体認識方
    法。
  2. 【請求項2】 撮影装置で撮影した画像から、物体の認
    識を行う物体認識装置であって、 幾つかの物体の構成要素を特徴付ける画像上の特徴点を
    指定する特徴点指定手段と、 撮影装置から物体までの距離データ、撮影装置の物体に
    対する高さデータ、焦点距離係数を用いて、中心投影方
    式での画像座標系(u,v)と物理空間上の座標系
    (x,y,z)との関係式から、上記特徴点指定手段に
    より指定された特徴点について、各物体構成要素を特徴
    付ける物理空間上の特徴位置間の長さを計算する特徴位
    置間長さ算出手段と、 この算出した物理空間上の特徴位置間の長さと、物体の
    各特徴位置間の長さを登録した辞書との間で照合を行う
    照合手段とを備えた物体認識装置であって、 上記特徴位置間長さ算出手段は、物体設置面上の物体構
    成要素の1乃至複数の特徴位置の座標を算出し、該算出
    済特徴位置座標の物体設置面に対し垂直線上にある特徴
    位置の座標を算出し、さらに、該特徴位置座標から、物
    体設置面に対し水平線上もしくは鉛直線上にある特徴位
    置座標を算出することより、物体構成要素を特徴付ける
    物理空間上の各特徴位置を求め、求めた水平線上および
    /または鉛直線上の2の位置座標間の長さを計算するこ
    とを特徴とする物体認識装置。
  3. 【請求項3】 撮影装置で撮影した画像から、物体の認
    識を行う物体認識装置であって、 幾つかの物体の構成要素を特徴付ける画像上の特徴点を
    指定する特徴点指定手段と、 撮影装置から物体までの距離データ、撮影装置の物体に
    対する高さデータ、焦点距離係数を用いて、中心投影方
    式での画像座標系(u,v)と物理空間上の座標系
    (x,y,z)との関係式から、各物体構成要素を特徴
    付ける物理空間上の特徴位置間の長さを計算する特徴位
    置間長さ算出手段と、 この算出した特徴位置間の長さと、認識対象となる物体
    の各特徴位置間の長さを登録した辞書との間で照合を行
    う照合手段とを備え、 上記特徴位置間長さ算出手段は、画像から物体設置面に
    対して水平および/または垂直線上にある2つの特徴点
    が指定されたとき、物体までの距離が物体の高さおよび
    水平方向の長さより充分大きいとして簡易化した上記関
    係式を用いて特徴位置間の長さを算出することを特徴と
    する物体認識装置。
  4. 【請求項4】 撮影装置で撮影した画像から、幾つかの
    物体の構成要素を特徴付ける画像上の特徴点を入力し、 撮影装置から物体までの距離データ、撮影装置の物体に
    対する高さデータ、焦点距離係数を用いて、中心投影方
    式での画像座標系(u,v)と物理空間上の座標系
    (x,y,z)との関係式から、各物体構成要素を特徴
    付ける物理空間上の特徴位置(以降「特徴位置」と表
    現)または特徴位置間の長さを計算し、 この算出した特徴位置間の長さと、認識の対象となる物
    体の各特徴位置間の長さを登録した辞書との間で照合を
    行うことにより、物体の認識を行うプログラムであっ
    て、 画像上で上記特徴点が入力されたとき、物体設置面上の
    物体構成要素の1乃至複数の特徴位置の座標を算出し、
    該特徴位置座標の物体設置面に対し垂直線上にある特徴
    位置の座標を算出し、求めた物体設置面上および/また
    は垂直線上の2の位置座標間の長さを計算し、 さらに、上記垂直線上にある特徴位置座標から、物体設
    置面に対して水平線上もしくは垂直線上にある特徴位置
    座標を算出し、求めた水平線上および/または垂直線上
    の2の位置座標間の長さを計算することにより特徴位置
    間の長さの算出し、上記辞書との照合を行う処理を、物
    体を特定されるまで繰り返して物体を認識することを特
    徴とする物体の認識を行うプログラム。
  5. 【請求項5】 撮影装置で撮影した画像から、幾つかの
    物体の構成要素を特徴付ける画像上の特徴点を入力し、 撮影装置から物体までの距離データ、撮影装置の物体に
    対する高さデータ、焦点距離係数を用いて、中心投影方
    式での画像座標系(u,v)と物理空間上の座標系
    (x,y,z)との関係式から、各物体構成要素を特徴
    付ける物理空間上の特徴位置または特徴位置間の長さを
    計算し、 この算出した特徴位置間の長さと、認識の対象となる物
    体の各特徴位置間の長さを登録した辞書との間で照合を
    行うことにより、物体の認識を行うプログラムであっ
    て、 画像上で物体設置面に対して水平および/または垂直線
    上にある2つの特徴点を指定されたとき、物体までの距
    離が物体の高さおよび水平方向の長さより充分大きいと
    して簡易化した上記関係式を用いて、上記指定された2
    つの特徴点について、特徴位置間の長さを算出し、 求めた特徴位置間の長さと上記辞書との照合を行う処理
    を物体が特定されるまで繰り返すことにより、物体を認
    識することを特徴とする物体の認識を行うプログラム。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2008033819A (ja) * 2006-07-31 2008-02-14 Omron Corp 物体認識装置、監視システム、物体認識方法、物体認識プログラム、および該プログラムを記録した記録媒体
WO2014006832A1 (ja) * 2012-07-02 2014-01-09 パナソニック株式会社 サイズ測定装置及びサイズ測定方法
WO2017179728A1 (ja) * 2016-04-14 2017-10-19 シャープ株式会社 画像認識装置、画像認識方法および画像認識プログラム

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008033819A (ja) * 2006-07-31 2008-02-14 Omron Corp 物体認識装置、監視システム、物体認識方法、物体認識プログラム、および該プログラムを記録した記録媒体
WO2014006832A1 (ja) * 2012-07-02 2014-01-09 パナソニック株式会社 サイズ測定装置及びサイズ測定方法
GB2519006A (en) * 2012-07-02 2015-04-08 Panasonic Ip Man Co Ltd Size measurement device and size measurement method
JPWO2014006832A1 (ja) * 2012-07-02 2016-06-02 パナソニックIpマネジメント株式会社 サイズ測定装置及びサイズ測定方法
US9607406B2 (en) 2012-07-02 2017-03-28 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Size measurement device and size measurement method
WO2017179728A1 (ja) * 2016-04-14 2017-10-19 シャープ株式会社 画像認識装置、画像認識方法および画像認識プログラム

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