JP2007122494A - 画像分類装置および画像分類方法 - Google Patents

Abstract

【課題】物体の模様の画像を用いて鑑別を行う際に、処理に要する時間を短縮すること。
【解決手段】テンプレート記憶部１５０は、それぞれの国のすべての金種に共通する特徴領域に関する画像集計データを国ごとのテンプレートとして記憶している。加算区間指示部１７１は、特徴領域となる加算区間をヒストグラム作成部１７２に指示する。ヒストグラム作成部１７２は、加算区間のヒストグラムを作成する。自己相関算出部１７３は、ヒストグラムの自己相関を算出し、画像集計データとして自己相関曲線を得る。正規化相関算出部１７４は、入力画像の自己相関曲線とテンプレートの自己相関曲線との正規化相関を算出する。照合値算出部１７５は、各加算区間に関する正規化相関から国ごとの照合値を算出する。最大値選択部１８０は、入力画像の硬貨が照合値の最大値に対応する国の硬貨であるという分類結果を出力する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、物体の模様を含む入力画像とテンプレートとの比較により複数のカテゴリーから物体が属するカテゴリーを特定する画像分類装置および画像分類方法に関し、特に、物体の模様の画像を用いて鑑別を行う際に、処理に要する時間を短縮することができる画像分類装置および画像分類方法に関する。

従来、例えば硬貨など表面に模様が形成された物体の画像をスキャンして、模様のスキャン結果とテンプレートとのパターンマッチングにより、物体の種別や真贋を判定する装置が考案されている。例えば特許文献１には、硬貨の中心を通る直線をスキャンラインとし、硬貨の中心を通る３６０度全方向の直線に関して用意されたテンプレートそれぞれと、スキャンラインにおけるスキャン結果との相関値を求めて照合することにより、硬貨の種別を判定することが記載されている。

さらに特許文献１には、例えば硬貨の製造年のように同種の硬貨でも模様が異なる部分があることを考慮して、スキャンライン全体のスキャン結果に関する相関値が低い場合にはスキャン結果を複数の部分に分割し、いずれかの部分で相関値が高ければスキャン結果がテンプレートに合致していると判定することが開示されている。

特開２００３−１８７２８９号公報

しかしながら、上述のような判定を行って物体の種別または真贋を鑑別する場合には、物体の模様の種類が豊富になるにつれ、処理時間が増大するという問題がある。すなわち、例えばユーロ硬貨のように、金種ごとかつ国ごとに異なる多数の模様の硬貨がある場合、１つの硬貨の種別または真贋を鑑別するためには、スキャン結果をすべての種類の模様に関するテンプレートと比較しなければならず、非常に長い処理時間を必要とする。

また、１種類の模様に関するテンプレートの比較においても、上述したように３６０度全方向の直線に関して用意されたすべてのテンプレートとスキャン結果を比較することになる。このため、最終的に１つの硬貨を鑑別するまでには、１種類の模様に関するテンプレート数に物体の模様の種類数を乗じた回数の比較を行う必要があり、膨大な処理時間を要することになる。

本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、物体の模様の画像を用いて鑑別を行う際に、処理に要する時間を短縮することができる画像分類装置および画像分類方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明は、物体の模様を含む入力画像とテンプレートとの比較により複数のカテゴリーから前記物体が属するカテゴリーを特定する画像分類装置であって、同一カテゴリーに属する複数の物体の模様に共通する特徴領域の画像集計データをカテゴリーごとのテンプレートとしてあらかじめ記憶する記憶手段と、前記入力画像の特徴領域ごとの画像集計データを算出する第１の算出手段と、前記第１の算出手段によって算出された画像集計データと前記記憶手段によって記憶されたテンプレートとを相関演算してテンプレートごとの照合値を算出する第２の算出手段と、前記第２の算出手段によって算出された照合値が最大のテンプレートに対応するカテゴリーを前記物体の分類結果として出力する出力手段とを有することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記第１の算出手段は、前記入力画像を極座標変換する極座標変換部と、前記極座標変換部によって極座標変換された入力画像中の特徴領域におけるヒストグラムを作成するヒストグラム作成部と、前記ヒストグラム作成部によって作成されたヒストグラムの自己相関曲線を算出する自己相関算出部とを有し、前記第２の算出手段は、前記自己相関算出部によって算出された自己相関曲線と前記記憶手段によって記憶されたテンプレートの自己相関曲線との正規化相関からテンプレートごとの照合値を算出することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記第１の算出手段は、前記入力画像中の特徴領域におけるヒストグラムを作成するヒストグラム作成部を有し、前記第２の算出手段は、前記ヒストグラム作成部によって作成されたヒストグラムと前記記憶手段によって記憶されたテンプレートのヒストグラムとの正規化相関からテンプレートごとの照合値を算出することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記出力手段は、前記第２の算出手段によって算出された照合値が所定の閾値以上のテンプレートに対応するカテゴリーを前記物体の分類結果として出力することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記記憶手段は、１つのカテゴリーに対して複数の特徴領域の画像集計データをテンプレートとして記憶し、前記第２の算出手段は、複数の特徴領域それぞれにおける相関演算結果を重み付け加算してテンプレートごとの照合値を算出することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記入力画像から物体のサイズを検出する検出手段をさらに有し、前記第２の算出手段は、前記検出手段によって検出されたサイズの物体が属するカテゴリーのみのテンプレートを照合値の算出に用いることを特徴とする。

また、本発明は、硬貨の模様を含む入力画像とテンプレートとの比較により前記硬貨がいずれの国のものであるか特定する画像分類装置であって、各国の硬貨の模様に特徴的な特徴領域の画像集計データを国ごとのテンプレートとしてあらかじめ記憶する記憶手段と、前記入力画像の特徴領域ごとの画像集計データを算出する第１の算出手段と、前記第１の算出手段によって算出された画像集計データと前記記憶手段によって記憶されたテンプレートとを相関演算してテンプレートごとの照合値を算出する第２の算出手段と、前記第２の算出手段によって算出された照合値が最大のテンプレートに対応する国を分類結果として出力する出力手段とを有することを特徴とする。

また、本発明は、物体の模様を含む入力画像とテンプレートとの比較により複数のカテゴリーから前記物体が属するカテゴリーを特定する画像分類方法であって、同一カテゴリーに属する複数の物体の模様に共通する特徴領域の画像集計データを示すカテゴリーごとのテンプレートを読み出す読出工程と、前記入力画像の特徴領域ごとの画像集計データを算出する第１の算出工程と、前記第１の算出工程にて算出された画像集計データと前記読出工程にて読み出されたテンプレートとを相関演算してテンプレートごとの照合値を算出する第２の算出工程と、前記第２の算出工程にて算出された照合値が最大のテンプレートに対応するカテゴリーを前記物体の分類結果として出力する出力工程とを有することを特徴とする。

本発明によれば、同一カテゴリーに属する複数の物体の模様に共通する特徴領域の画像集計データをカテゴリーごとのテンプレートとしてあらかじめ記憶しておき、入力画像の特徴領域ごとの画像集計データを算出し、算出された画像集計データとテンプレートとを相関演算してテンプレートごとの照合値を算出し、算出された照合値が最大のテンプレートに対応するカテゴリーを前記物体の分類結果として出力するよう構成したので、あらかじめ物体が属するカテゴリーを特定して候補を絞ることができ、物体の模様の画像を用いて鑑別を行う際に、処理に要する時間を短縮することができる。

また、本発明によれば、入力画像を極座標変換し、極座標変換された入力画像中の特徴領域におけるヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムの自己相関曲線を算出し、算出された自己相関曲線とテンプレートの自己相関曲線との正規化相関からテンプレートごとの照合値を算出するよう構成したので、物体とテンプレートとの回転方向のずれを合わせる必要が無く、さらに処理時間を短縮することができる。

また、本発明によれば、入力画像中の特徴領域におけるヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムとテンプレートのヒストグラムとの正規化相関からテンプレートごとの照合値を算出するよう構成したので、物体とテンプレートとの回転方向のずれを合わせておけば、入力画像を極座標変換せずに直交座標系における処理が可能となる。

また、本発明によれば、照合値が所定の閾値以上のテンプレートに対応するカテゴリーを物体の分類結果として出力するよう構成したので、閾値を適宜設定することにより、柔軟な分類を行うことができる。

また、本発明によれば、１つのカテゴリーに対して複数の特徴領域の画像集計データをテンプレートとして記憶し、複数の特徴領域それぞれにおける相関演算結果を重み付け加算してテンプレートごとの照合値を算出するよう構成したので、特徴領域が１つでは完全に分類ができない場合でも、特徴領域の数を増やして容易に照合値を求め、確実に物体を分類することができる。

また、本発明によれば、入力画像から物体のサイズを検出し、検出されたサイズの物体が属するカテゴリーのみのテンプレートを照合値の算出に用いるよう構成したので、分類結果とはなり得ないカテゴリーのテンプレートを除外して照合値を算出することができ、さらに処理時間を短縮することができる。

また、本発明によれば、各国の硬貨の模様に特徴的な特徴領域の画像集計データを国ごとのテンプレートとしてあらかじめ記憶しておき、入力画像の特徴領域ごとの画像集計データを算出し、算出された画像集計データとテンプレートとを相関演算してテンプレートごとの照合値を算出し、算出された照合値が最大のテンプレートに対応する国を分類結果として出力するよう構成したので、あらかじめ硬貨がどの国のものであるか特定することができ、硬貨の模様の画像を用いて鑑別を行う際に、処理に要する時間を短縮することができる。

また、本発明によれば、同一カテゴリーに属する複数の物体の模様に共通する特徴領域の画像集計データを示すカテゴリーごとのテンプレートを読み出し、入力画像の特徴領域ごとの画像集計データを算出し、算出された画像集計データとテンプレートとを相関演算してテンプレートごとの照合値を算出し、算出された照合値が最大のテンプレートに対応するカテゴリーを物体の分類結果として出力するようにしたので、あらかじめ物体が属するカテゴリーを特定して候補を絞ることができ、物体の模様の画像を用いて鑑別を行う際に、処理に要する時間を短縮することができる。

以下、本発明の一実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、以下では、ユーロ硬貨の鑑別を例に挙げ、硬貨の模様を大まかに分類して硬貨の種別の候補を含む国などのカテゴリーを限定する場合について説明する。ユーロ硬貨は、同一金種でも国ごとに模様が異なっており、全部で二十種類以上の模様がある。したがって、従来通りにユーロ硬貨を鑑別するためには、鑑別対象の１つの硬貨と二十種類以上のテンプレートそれぞれとの照合を行う必要があり、効率的ではない。そこで、以下の実施の形態では、あらかじめ硬貨が属するカテゴリー（すなわち、国）を絞っておく場合について説明する。

図１は、本発明の一実施の形態に係る画像分類装置の要部構成を示すブロック図である。図１に示す画像分類装置は、エッジ検出部１１０、サイズ検出部１２０、画像切出部１３０、座標変換部１４０、テンプレート記憶部１５０、テンプレート設定部１６０、テンプレート比較部１７０、および最大値選択部１８０を有している。

エッジ検出部１１０は、鑑別対象の硬貨の模様を含む入力画像に対しエッジ検出を行って、エッジの有無がエッジ強度の濃淡で表現されたエッジ画像を生成し、サイズ検出部１２０へ出力する。

サイズ検出部１２０は、エッジ画像から鑑別対象の硬貨のサイズを検出し、検出されたサイズを画像切出部１３０およびテンプレート設定部１６０へ通知する。具体的には、サイズ検出部１２０は、エッジ画像中でエッジが生じている領域が硬貨の大きさに対応していると判断し、例えば硬貨の半径などを画像切出部１３０およびテンプレート設定部１６０へ通知する。

画像切出部１３０は、サイズ検出部１２０から通知された硬貨のサイズに従って、エッジ画像から硬貨部分の画像を切り出し、座標変換部１４０へ出力する。なお、硬貨は円形であるものとし、硬貨部分の画像は、硬貨の円形と同一の形状でも良く、また、硬貨の円形に外接する正方形の形状などでも良い。

座標変換部１４０は、硬貨部分の画像を極座標変換し、硬貨の回転方向の変位を直線方向の変位に変換する。すなわち、座標変換部１４０は、直交座標系であるｘｙ座標上の画像を極座標系であるρθ座標上に写像することにより、ｘｙ座標上での回転方向の変位をρθ座標上でのθ軸方向の直線的な変位に変換する。これにより、入力画像中において硬貨がいかなる角度で回転していても、この回転が直線的なずれとして表現されることになる。

テンプレート記憶部１５０は、それぞれの国のすべての金種に共通する特徴領域に関する画像集計データを国ごとのテンプレートとして記憶している。具体的には、テンプレート記憶部１５０は、硬貨のエッジ画像が極座標系（ρθ座標系）に配置された場合に、国ごとに特徴的となるρ軸方向に幅がある帯状の領域を加算区間としたヒストグラムの自己相関曲線を記憶している。すなわち、テンプレート記憶部１５０は、例えばＡ国の硬貨の模様を特徴付けるρ軸方向の加算区間におけるヒストグラムの自己相関曲線をＡ国のテンプレートとして記憶しており、他国に関してもそれぞれの国の模様を特徴付けるρ軸方向の加算区間におけるヒストグラムの自己相関曲線を各国のテンプレートとして記憶している。

なお、１国のテンプレートには複数の加算区間の自己相関曲線が含まれていても良い。ただし、１国のテンプレートに含まれる加算区間数が多くなると、この国に関してはテンプレートとの比較処理の回数が多くなるため、全体の処理時間は増大する。また、各加算区間はρ軸方向の帯状の領域であるため、硬貨の中心が原点となる直交座標系（ｘｙ座標系）では原点を中心とした同心円から形成されるドーナツ状の領域がテンプレート用の領域として用いられることに他ならない。

ここで、ρ軸方向の加算区間におけるヒストグラムの自己相関曲線をテンプレートとしておくことにより、後に詳述するように、鑑別対象の硬貨とテンプレートとの比較において直交座標系での回転方向のずれを無視することができるようになる。また、ρ軸方向の帯状の加算区間がテンプレートに用いられるため、鑑別対象の硬貨を例えば線状のテンプレートと比較するような場合とは異なり、過度に厳密ではない幅がある判定を行うことができる。このため、上述した国ごとのテンプレートのように、１国のテンプレートに対して複数の種類の硬貨が合致するといった判定が可能となる。

テンプレート設定部１６０は、サイズ検出部１２０から通知された硬貨のサイズに応じて硬貨の分類に用いるテンプレートを選択し、選択されたテンプレートをテンプレート記憶部１５０から読み出してテンプレート比較部１７０内の加算区間指示部１７１に設定する。ユーロ硬貨は、金種によって硬貨のサイズが異なっているが、国によっては存在しない金種があるため、サイズ検出部１２０によって検出されたサイズの硬貨が存在しない国のテンプレートは鑑別対象の硬貨の分類に使用する必要が無い。すなわち、テンプレート設定部１６０は、サイズ検出部１２０によって検出されたサイズの金種が存在する国のテンプレートのみを加算区間指示部１７１に設定する。これにより、硬貨のサイズから使用するテンプレートが限定され、結果として硬貨の種別が絞られることがある。

テンプレート比較部１７０は、加算区間指示部１７１、ヒストグラム作成部１７２、自己相関算出部１７３、正規化相関算出部１７４、および照合値算出部１７５を有しており、入力画像とテンプレートとの比較を行って、入力画像と各国のテンプレートとの照合値を出力する。

具体的には、加算区間指示部１７１は、極座標変換された硬貨部分の画像中においてθごとのエッジ強度を算出すべき加算区間をヒストグラム作成部１７２に指示する。すなわち、加算区間指示部１７１は、テンプレート設定部１６０によって設定された国ごとのテンプレートの各加算区間に対応するヒストグラムを作成するようにヒストグラム作成部１７２に指示する。同時に、加算区間指示部１７１は、指示した加算区間の自己相関曲線（テンプレート）を正規化相関算出部１７４へ出力する。また、加算区間指示部１７１は、１国のテンプレートのすべての加算区間について指示を完了した場合に、この国の照合値の算出を照合値算出部１７５に指示し、すべてのテンプレートについて指示を完了した場合に、すべての照合値の出力を照合値算出部１７５に指示する。

ヒストグラム作成部１７２は、加算区間指示部１７１によって指示された加算区間の画素値をθごとに加算して、各θにおける加算区間のエッジ強度を示すヒストグラムを作成する。作成されたヒストグラムは、いずれかの国のテンプレートに含まれる加算区間に対応するヒストグラムであるため、鑑別対象の硬貨がこのテンプレートの国のものであれば、ヒストグラムは特徴的であり、同一の加算区間について作成された他国の硬貨のヒストグラムとの間には明確な差があることになる。

自己相関算出部１７３は、ヒストグラム作成部１７２によって作成されたヒストグラムの自己相関を算出し、画像集計データとして自己相関曲線を得る。上述したように、硬貨部分の画像は、座標変換部１４０によって極座標変換されているため、直交座標系（ｘｙ座標系）の回転方向の変位がθ軸方向の直線的な変位に変換されている。このため、ヒストグラム作成部１７２によって作成されたヒストグラムにおいても、直交座標系（ｘｙ座標系）における硬貨の回転に応じて、ピークの位置がθ軸方向に平行移動することになる。そこで、ヒストグラムをθ軸方向にずらした場合の自己相関を自己相関算出部１７３が算出することにより、直交座標系（ｘｙ座標系）で硬貨がいかなる回転角で配置されていようとも、同一の硬貨に関するヒストグラムについては同一の自己相関曲線を得ることができる。

これにより、入力画像における硬貨の回転の情報を除去することができ、硬貨の模様にのみ依存した自己相関曲線が得られ、テンプレートとの比較に際して、直交座標系（ｘｙ座標系）における硬貨の回転を無視することが可能となる。

正規化相関算出部１７４は、自己相関算出部１７３によって得られた自己相関曲線と加算区間指示部１７１から出力されたテンプレートの自己相関曲線との正規化相関を算出し、２つの自己相関曲線がどの程度類似しているか照合する。鑑別対象の硬貨がテンプレートとなっている国の硬貨であれば、２つの自己相関曲線が類似しているため、正規化相関算出部１７４によって算出される正規化相関は大きくなる。逆に、鑑別対象の硬貨がテンプレートとなっている国の硬貨でなければ、２つの自己相関曲線は類似しておらず、正規化相関算出部１７４によって算出される正規化相関は小さくなる。

照合値算出部１７５は、各国のテンプレートの各加算区間に関する正規化相関から国ごとの照合値を算出する。具体的には、照合値算出部１７５は、加算区間指示部１７１から照合値の算出が指示されると、すべての加算区間について得られる正規化相関を重み付け加算して国ごとの照合値を算出する。すなわち、ｉ国のテンプレート中の加算区間ｊに関する正規化相関をｓ_ijとして、以下の式（１）によってｉ国の照合値Ｚ_iを算出する。

なお、式（１）において、α_ijはｉ国のテンプレート中の加算区間ｊに関する重み係数であり、例えばブースティング（Boosting）などの学習アルゴリズムによって決定される値である。この式（１）によって求められるｉ国の照合値Ｚ_iは、ｉ国の各テンプレートに関する正規化相関ｓ_ijが大きいほど大きくなり、入力画像中の硬貨がｉ国の硬貨である時に照合値Ｚ_iが最大となる。

最大値選択部１８０は、国ごとの照合値の最大値を選択し、入力画像中の硬貨が選択された照合値に対応する国の硬貨であるという分類結果を出力する。この分類結果は、鑑別対象の硬貨がどの国のものであるかを示しているため、金種までは特定されていない。しかし、分類結果の国の硬貨を候補としてさらに詳細な鑑別を行うことにより、すべての国のすべての金種の硬貨を候補として詳細な鑑別を行うよりも短時間で処理が完了する。

次いで、上記のように構成された画像分類装置による画像の分類方法について、図２に示すフロー図を参照しながら説明する。

まず、鑑別対象の硬貨の模様を含む入力画像はエッジ検出部１１０によってエッジ検出され、エッジ画像が生成される。そして、サイズ検出部１２０によって、エッジ画像から硬貨のサイズが検出され（ステップＳ１０００）、このサイズが画像切出部１３０およびテンプレート設定部１６０へ通知される。

画像切出部１３０に硬貨のサイズが通知されると、画像切出部１３０によって、エッジ画像から硬貨部分の画像が切り出され、座標変換部１４０によって、硬貨部分の画像が極座標変換される（ステップＳ１０１０）。これにより、鑑別対象の硬貨の模様が極座標系であるρθ座標軸上に配置されることになり、硬貨の領域は、ρ軸方向の長さが硬貨の半径に相当し、θ軸方向の長さが３６０度に相当する長方形の領域となる。したがって、直交座標系であるｘｙ座標軸上における硬貨の回転方向の変位は、θ軸方向の直線的な変位に変換されたことになる。

一方、テンプレート設定部１６０に硬貨のサイズが通知されると、テンプレート設定部１６０によって、通知されたサイズの硬貨が存在する国のテンプレートがテンプレート記憶部１５０から読み出され、加算区間指示部１７１に設定される。つまり、鑑別対象の硬貨は、この硬貨と同じサイズの金種が存在するいずれかの国のものであるため、サイズ検出部１２０によって検出されたサイズの金種が存在する国のみのＩ個のテンプレートが使用されることとなる（ステップＳ１０２０）。これらのＩ個のテンプレートは、それぞれの国の硬貨の画像集計データであり、具体的には、ρ軸方向の１加算区間または複数加算区間におけるヒストグラムの自己相関曲線から構成されている。

加算区間指示部１７１にＩ個のテンプレートが設定されると、加算区間指示部１７１によって、テンプレートを指定する変数ｉが１に初期化され（ステップＳ１０３０）、入力画像と最初に比較されるテンプレート１が設定される（ステップＳ１０４０）。なお、テンプレート１が設定されることに伴って、当面使用される加算区間数Ｊ（すなわち、テンプレート１の加算区間数）が決定される。

そして、加算区間指示部１７１によって、テンプレート１を構成する各加算区間を指定する変数ｊが１に初期化され（ステップＳ１０５０）、ヒストグラム作成部１７２に対して、テンプレート１の加算区間１に対応するヒストグラムを作成する旨の指示が出力される（ステップＳ１０６０）。同時に、テンプレート１の加算区間１の自己相関曲線が正規化相関算出部１７４へ出力される。加算区間指示部１７１からヒストグラム作成の指示が出力されると、ヒストグラム作成部１７２によって、座標変換部１４０によって極座標変換された硬貨部分の画像のヒストグラムが作成される。このとき、ヒストグラム作成部１７２は、テンプレート１の加算区間１に対応するヒストグラムを作成する。

テンプレート１の加算区間１に対応するヒストグラムは、自己相関算出部１７３へ出力され、自己相関が算出されることにより自己相関曲線が得られる。この自己相関曲線は、テンプレート１の加算区間１に対応する鑑別対象の硬貨の自己相関曲線であり、入力画像における硬貨の回転方向の情報が除去されている。また、もし鑑別対象の硬貨がテンプレート１の国の硬貨であれば、自己相関算出部１７３において得られた自己相関曲線は、加算区間指示部１７１から正規化相関算出部１７４へ出力されたテンプレート１の加算区間１の自己相関曲線に類似していることになる。

入力画像から得られた自己相関曲線は、正規化相関算出部１７４へ出力され、既に加算区間指示部１７１から出力済みのテンプレート１の加算区間１の自己相関曲線との正規化相関が算出される（ステップＳ１０７０）。算出される正規化相関は、２つの自己相関曲線がどの程度類似しているかを示す指標であり、２つの自己相関曲線が類似していれば大きくなり、２つの自己相関曲線が類似していなければ小さくなる。この正規化相関は、照合値算出部１７５へ出力され、一時的に保持される。

一方、テンプレート１の加算区間１に対応するヒストグラム作成の指示を出力した後、加算区間指示部１７１は、テンプレート１の加算区間数Ｊと加算区間を指定する現在の変数ｊとが等しいか否か判定する（ステップＳ１０８０）。ここでは、テンプレート１の加算区間１に対応するヒストグラム作成の指示が出力されたところであるため、変数ｊの値は１である。したがって、テンプレート１の加算区間数Ｊが２以上であれば、加算区間数Ｊと変数ｊは等しくなく（ステップＳ１０８０否定）、加算区間指示部１７１によって変数ｊが１インクリメントされ（ステップＳ１０９０）、テンプレート１の加算区間２に対応するヒストグラムを作成する旨の指示が出力される（ステップＳ１０６０）。同時に、テンプレート１の加算区間２の自己相関曲線が正規化相関算出部１７４へ出力される。

そして、変数ｊが１の場合と同様に、テンプレート１の加算区間２に対応するヒストグラムがヒストグラム作成部１７２によって作成され、ヒストグラムの自己相関曲線とテンプレート１の加算区間２の自己相関曲線との正規化相関が正規化相関算出部１７４によって算出され（ステップＳ１０７０）、照合値算出部１７５へ出力されて保持される。

そして、再び加算区間指示部１７１は、テンプレート１の加算区間数Ｊと現在の変数ｊとが等しいか否か判定する（ステップＳ１０８０）。ここでは、テンプレート１の加算区間２に対応するヒストグラム作成の指示が出力されたところであるため、変数ｊの値は２である。したがって、テンプレート１の加算区間数Ｊが２であれば、加算区間数Ｊと変数ｊは等しく（ステップＳ１０８０肯定）、加算区間指示部１７１によって、テンプレート１のすべての加算区間に関する正規化相関が算出された旨が照合値算出部１７５へ通知される。

この通知を受け、照合値算出部１７５によって上式（１）が用いられることにより、テンプレート１の国に関する照合値が算出される（ステップＳ１１００）。すなわち、ここでは、正規化相関ｓ₁₁および正規化相関ｓ₁₂が重み付け加算されることにより、照合値Ｚ₁が求められる。この照合値Ｚ₁が大きければ、鑑別対象の硬貨がテンプレート１の国の硬貨である可能性が大きく、反対に照合値Ｚ₁が小さければ、鑑別対象の硬貨がテンプレート１の国の硬貨である可能性が小さい。求められた照合値Ｚ₁は、照合値算出部１７５によって引き続き保持される。

一方、テンプレート１のすべての加算区間に関する正規化相関が算出された旨を通知した後、加算区間指示部１７１は、使用するテンプレート数Ｉとテンプレートを指定する現在の変数ｉとが等しいか否か判定する（ステップＳ１１１０）。ここでは、テンプレート１のすべての加算区間に関する正規化相関が算出された旨が通知されたところであるため、変数ｉの値は１である。したがって、使用するテンプレート数Ｉが２以上であれば、テンプレート数Ｉと変数ｉは等しくなく（ステップＳ１１１０否定）、加算区間指示部１７１によって変数ｉが１インクリメントされ（ステップＳ１１２０）、入力画像と比較されるテンプレート２が設定される（ステップＳ１０４０）。このとき、テンプレート２が設定されることに伴って、改めて加算区間数Ｊ（すなわち、テンプレート２の加算区間数）が決定される。

以後、テンプレート１の各加算区間について正規化相関が算出されてテンプレート１の照合値Ｚ₁が算出されたのと同様に、テンプレート２の各加算区間について正規化相関が算出されてテンプレート２の照合値Ｚ₂が算出される（ステップＳ１０５０〜Ｓ１１００）。求められた照合値Ｚ₂は、照合値算出部１７５によって引き続き保持される。

そして、再び加算区間指示部１７１は、使用するテンプレート数Ｉと現在の変数ｉとが等しいか否か判定する（ステップＳ１１１０）。ここでは、テンプレート２の照合値Ｚ₂が算出されたところであるため、変数ｉの値は２である。したがって、使用するテンプレート数Ｉが２であれば、テンプレート数Ｉと変数ｉは等しく（ステップＳ１１１０肯定）、照合値算出部１７５に対して、これまでに算出された照合値Ｚ₁および照合値Ｚ₂を最大値選択部１８０へ出力する旨が指示される。

この指示を受け、照合値算出部１７５から最大値選択部１８０へ照合値Ｚ₁および照合値Ｚ₂が出力されると、最大値選択部１８０によって、照合値の最大値が選択される（ステップＳ１１３０）。上述したように、照合値算出部１７５によって算出される照合値は、鑑別対象の硬貨に関する自己相関曲線とテンプレートの自己相関曲線とが類似しているときに大きくなるため、最大値選択部１８０によって選択される照合値は、鑑別対象の硬貨に最も類似していたテンプレートに対応する照合値であることになる。換言すれば、鑑別対象の硬貨は、最大値選択部１８０によって選択された照合値に対応するテンプレートの国の硬貨である可能性が最も高いことになる。そこで、最大値選択部１８０によって、鑑別対象の硬貨がこの国の硬貨であるという分類結果が出力される。

このように、鑑別対象の硬貨がどの国の硬貨であるか分類されるため、鑑別対象の硬貨をいずれか１国の硬貨であると限定することができ、この国の硬貨のみについて詳細に鑑別を行うことにより、最終的にどの国のどの金種の硬貨であるか特定することができる。このとき、詳細な鑑別が行われるのは、多くとも数種類の金種についてのみであるため、国の分類をせずに二十数種類の硬貨すべてについて詳細な鑑別を行うよりも大幅に時間を短縮することができる。

詳細な鑑別の具体的な方法としては、例えば以下のようなものがある。すなわち、入力画像およびテンプレート画像から相関値画像を生成し、この相関値画像を画素値が閾値以上であるか否かにより正相関値画像と負相関値画像とに分離し、テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かにより正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離し、正相関値画像および負相関値画像と正テンプレート画像および負テンプレート画像との組み合わせにより複数の正負分離相関画像を生成し、この正負分離相関画像を用いて照合判定を行う。

次に、本実施の形態に係る入力画像とテンプレートとの照合について、具体的に例を挙げながら説明する。

図３（ａ）は、画像切出部１３０によって切り出された硬貨部分の画像が直交座標系であるｘｙ座標軸上に配置された状態を示している。ｘｙ座標軸上では、硬貨は半径ｒの円形で表現されている。この円形の半径ｒは、サイズ検出部１２０によって検出されたサイズに基づいており、半径ｒが定まることにより、半径ｒの硬貨が存在しない国は鑑別対象の硬貨の分類結果とはなり得ないことがわかる。したがって、テンプレート設定部１６０によって、半径ｒの硬貨が存在する国のテンプレートのみが読み出され、加算区間指示部１７１に設定される。ここでは、例えばＡ国とＢ国の２国のテンプレートが加算区間指示部１７１に設定されたものとする。

また、図３（ａ）において、硬貨の円形内の黒色部分はエッジに囲まれた領域の一部を例示している。ｘｙ座標軸上では、硬貨の回転に伴って、黒色部分が回転方向に変位することになる。そこで、座標変換部１４０が硬貨部分の画像を極座標変換することにより、硬貨の円形は、図３（ｂ）に示すようなρθ座標軸上の長方形として表現される。ρθ座標軸上では、硬貨の回転に伴って、黒色部分がθ軸方向（紙面向かって左右方向）へ直線的に変位することになる。

ところで、テンプレート記憶部１５０には、各国のテンプレートとして、各国の硬貨を特徴付ける帯状の加算区間におけるヒストグラムの自己相関曲線が記憶されている。すなわち、例えばＡ国のテンプレートとしては、図３（ｂ）中の３つの加算区間２１０それぞれにおけるヒストグラムの自己相関曲線が記憶されており、Ｂ国のテンプレートとしては、図３（ｂ）中の２つの加算区間２２０それぞれにおけるヒストグラムの自己相関曲線が記憶されている。

これらの加算区間は、いずれもρ軸方向に幅がある帯状の区間であるため、硬貨の回転に伴ってθ軸方向の直線的な変位が生じても、各加算区間のヒストグラムの自己相関曲線は不変である。したがって、これらの加算区間について鑑別対象の硬貨のヒストグラムの自己相関曲線を算出すれば、硬貨の回転を無視して容易にテンプレートとの比較を行うことができる。

そこで、加算区間指示部１７１は、設定されたテンプレートの各加算区間について、順に硬貨部分の画像のヒストグラムを作成するようにヒストグラム作成部１７２に指示する。ヒストグラム作成部１７２は、指示された加算区間におけるθごとのエッジ強度を加算し、各加算区間について例えば図３（ｃ）に示すようなヒストグラムを作成する。そして、さらに自己相関算出部１７３は、ヒストグラムをθ軸方向にずらした場合の自己相関を算出し、例えば図３（ｄ）に示すような自己相関曲線を求める。なお、図３（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）におけるθ軸方向のスケールは必ずしも同一ではない。

自己相関算出部１７３によって求められた各加算区間に対応する自己相関曲線は、それぞれ同一の加算区間のテンプレートとして記憶されている自己相関曲線と比較され、正規化相関算出部１７４によって正規化相関が算出される。すなわち、図４に示すように、Ａ国のテンプレートの加算区間１〜３に対応する自己相関曲線をそれぞれＸ_A−１〜３とし、Ａ国の加算区間１〜３のテンプレートをそれぞれＡ−１〜３とすれば、Ｘ_A−１とＡ−１との正規化相関、Ｘ_A−２とＡ−２との正規化相関、およびＸ_A−３とＡ−３との正規化相関がそれぞれ算出される。これらの正規化相関は、照合値算出部１７５へ出力され、照合値算出部１７５によって上式（１）が用いられることにより、Ａ国に関する照合値Ｚ_Aが算出される。同様に、Ｂ国についてもＸ_B−１とＢ−１との正規化相関およびＸ_B−２とＢ−２との正規化相関が正規化相関算出部１７４によってそれぞれ算出され、これらの正規化相関から照合値算出部１７５によってＢ国に関する照合値Ｚ_Bが算出される。

図４の例では、自己相関曲線Ｘ_A−１とＡ−１とは大きく異なっているため正規化相関は小さい一方、自己相関曲線Ｘ_B−１とＢ−１とは類似しているため正規化相関は大きい。正規化相関が大きいということは、この加算区間における入力画像のヒストグラムがテンプレートの国の硬貨のヒストグラムと類似した特徴を示していることになる。さらに、ここでは、複数（Ａ国は３つ、Ｂ国は２つ）の加算区間について算出された正規化相関を重み付け加算して国ごとの照合値を算出しているため、照合値が大きければ鑑別対象の硬貨がテンプレートの国の硬貨である可能性は高まる。

このため、最大値選択部１８０は、照合値の最大値を選択し、最大の照合値に対応するテンプレートの国を分類結果として出力する。この結果、例えば鑑別対象の硬貨はＢ国の硬貨であるという分類結果が出力されれば、Ｂ国のみの数種類の硬貨に関する詳細な鑑別を行うことにより、鑑別対象の硬貨を特定することができる。

以上のように、本実施の形態によれば、入力画像を極座標変換し、国ごとの特徴がある帯状の領域についてヒストグラムの自己相関曲線をテンプレートと比較し、各領域に関する個々の比較結果を国ごとにまとめて重み付け加算して照合値を求め、入力画像中の硬貨が最大の照合値に対応する国の硬貨であると分類する。このため、鑑別対象の硬貨の鑑別結果の候補を数種類に限定して、詳細な鑑別を行うための処理時間を短くすることができ、物体の模様の画像を用いて鑑別を行う際に、処理に要する時間を短縮することができる。

なお、上記一実施の形態においては、照合値の最大値に対応するテンプレートを分類結果としたが、テンプレートごとの照合値を所定の閾値と比較し、所定の閾値以上の照合値に対応するテンプレートを分類結果としても良い。こうすることにより、閾値を適宜設定して、分類結果として２国以上を出力することもでき、柔軟な分類を行うことができる。

また、上記一実施の形態においては、テンプレート記憶部１５０が国ごとのテンプレートを記憶するものとしたが、例えば金種ごとのテンプレートを記憶するようにしても良い。この場合も、幅がある帯状の領域がテンプレートに対応しているため、複数の国の硬貨を１つのカテゴリー（金種）に分類することができる。

さらに、上記一実施の形態においては、硬貨部分の画像を極座標変換するものとしたが、硬貨の回転の情報を除去できるのであれば、極座標変換を行わず直交座標系上の領域をテンプレートと比較するようにしても良い。硬貨の回転の情報が除去できていれば、ヒストグラムの自己相関曲線を求める必要はなく、テンプレートとして各領域のヒストグラムを記憶しておけば良い。そして、各領域のヒストグラムとテンプレートとの正規化相関を求め、上記一実施の形態と同様に照合値を算出し、照合値の最大値選択または閾値判定によって分類結果を得ることができる。このとき、テンプレートとなる領域の形状は任意で良いが、面積がある領域とすることにより、極座標系での幅がある帯状の領域と同様に、幅がある判定が可能となる。

また、上記一実施の形態においては、ユーロ硬貨の鑑別を例に挙げて説明したが、例えば州ごとに模様が異なるアメリカ合衆国の硬貨を分類する場合や、紙幣・薬の錠剤を分類する場合など、様々な物体を分類する場合に本発明を適用することができる。

本発明は、物体の模様の画像を用いて鑑別を行う際に、処理に要する時間を短縮する場合に適している。

本発明の一実施の形態に係る画像分類装置の構成を示すブロック図である。 一実施の形態に係る入力画像の分類動作を示すフロー図である。 一実施の形態に係る自己相関算出の一例を示す図である。 一実施の形態に係る照合値算出の一例を示す図である。

符号の説明

１１０ エッジ検出部
１２０ サイズ検出部
１３０ 画像切出部
１４０ 座標変換部
１５０ テンプレート記憶部
１６０ テンプレート設定部
１７０ テンプレート比較部
１７１ 加算区間指示部
１７２ ヒストグラム作成部
１７３ 自己相関算出部
１７４ 正規化相関算出部
１７５ 照合値算出部
１８０ 最大値選択部

Claims (8)

1. 物体の模様を含む入力画像とテンプレートとの比較により複数のカテゴリーから前記物体が属するカテゴリーを特定する画像分類装置であって、
   同一カテゴリーに属する複数の物体の模様に共通する特徴領域の画像集計データをカテゴリーごとのテンプレートとしてあらかじめ記憶する記憶手段と、
   前記入力画像の特徴領域ごとの画像集計データを算出する第１の算出手段と、
   前記第１の算出手段によって算出された画像集計データと前記記憶手段によって記憶されたテンプレートとを相関演算してテンプレートごとの照合値を算出する第２の算出手段と、
   前記第２の算出手段によって算出された照合値が最大のテンプレートに対応するカテゴリーを前記物体の分類結果として出力する出力手段と
   を有することを特徴とする画像分類装置。
2. 前記第１の算出手段は、
   前記入力画像を極座標変換する極座標変換部と、
   前記極座標変換部によって極座標変換された入力画像中の特徴領域におけるヒストグラムを作成するヒストグラム作成部と、
   前記ヒストグラム作成部によって作成されたヒストグラムの自己相関曲線を算出する自己相関算出部とを有し、
   前記第２の算出手段は、
   前記自己相関算出部によって算出された自己相関曲線と前記記憶手段によって記憶されたテンプレートの自己相関曲線との正規化相関からテンプレートごとの照合値を算出することを特徴とする請求項１記載の画像分類装置。
3. 前記第１の算出手段は、
   前記入力画像中の特徴領域におけるヒストグラムを作成するヒストグラム作成部を有し、
   前記第２の算出手段は、
   前記ヒストグラム作成部によって作成されたヒストグラムと前記記憶手段によって記憶されたテンプレートのヒストグラムとの正規化相関からテンプレートごとの照合値を算出することを特徴とする請求項１記載の画像分類装置。
4. 前記出力手段は、
   前記第２の算出手段によって算出された照合値が所定の閾値以上のテンプレートに対応するカテゴリーを前記物体の分類結果として出力することを特徴とする請求項１記載の画像分類装置。
5. 前記記憶手段は、
   １つのカテゴリーに対して複数の特徴領域の画像集計データをテンプレートとして記憶し、
   前記第２の算出手段は、
   複数の特徴領域それぞれにおける相関演算結果を重み付け加算してテンプレートごとの照合値を算出することを特徴とする請求項１記載の画像分類装置。
6. 前記入力画像から物体のサイズを検出する検出手段をさらに有し、
   前記第２の算出手段は、
   前記検出手段によって検出されたサイズの物体が属するカテゴリーのみのテンプレートを照合値の算出に用いることを特徴とする請求項１記載の画像分類装置。
7. 硬貨の模様を含む入力画像とテンプレートとの比較により前記硬貨がいずれの国のものであるか特定する画像分類装置であって、
   各国の硬貨の模様に特徴的な特徴領域の画像集計データを国ごとのテンプレートとしてあらかじめ記憶する記憶手段と、
   前記入力画像の特徴領域ごとの画像集計データを算出する第１の算出手段と、
   前記第１の算出手段によって算出された画像集計データと前記記憶手段によって記憶されたテンプレートとを相関演算してテンプレートごとの照合値を算出する第２の算出手段と、
   前記第２の算出手段によって算出された照合値が最大のテンプレートに対応する国を分類結果として出力する出力手段と
   を有することを特徴とする画像分類装置。
8. 物体の模様を含む入力画像とテンプレートとの比較により複数のカテゴリーから前記物体が属するカテゴリーを特定する画像分類方法であって、
   同一カテゴリーに属する複数の物体の模様に共通する特徴領域の画像集計データを示すカテゴリーごとのテンプレートを読み出す読出工程と、
   前記入力画像の特徴領域ごとの画像集計データを算出する第１の算出工程と、
   前記第１の算出工程にて算出された画像集計データと前記読出工程にて読み出されたテンプレートとを相関演算してテンプレートごとの照合値を算出する第２の算出工程と、
   前記第２の算出工程にて算出された照合値が最大のテンプレートに対応するカテゴリーを前記物体の分類結果として出力する出力工程と
   を有することを特徴とする画像分類方法。

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