JP2011028420A - マーカ生成装置、マーカ生成検出システム、マーカ生成検出装置、マーカ、マーカ生成方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 視認性が悪い環境などにおいても使用可能な信号発信物体を用いてマーカを生成する。
【解決手段】 一又は二以上の信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値を計測するセンサ情報入力手段１０と、信号発信物体の位置にもとづいて特徴点を抽出する特徴抽出手段２０と、この特徴点を不変量特徴空間に表し、その位置を記憶する不変特徴変換手段３０と、不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を選択し、この選択した位置から前記各信号発信物体の発信信号の属性値とは異なる他の属性値の信号を発信させるマーカパターンを生成するマーカパターン生成手段５０とを備えた構成としてある。
【選択図】 図１

Description

本発明は、マーカを生成するマーカ生成装置、マーカ生成機能を備えたマーカ生成検出システム、マーカ生成検出装置、そのマーカ、そのマーカを生成するマーカ生成方法、及び、マーカ生成プログラムに関する。

ある空間中に所望の物体があるか否かを識別するための技術として、対象となる物体に予め所定形状のマーカを付しておき、その空間の背景映像におけるマーカの有無に応じて対象物体の有無を判別するマーカ検出方法が一般に知られている。
例えば、特許文献１には、マーカを含まない背景映像から特徴点を抽出し、その抽出した特徴点にもとづいて導き出される、背景映像には現れていない画像特徴によって生成されるマーカを利用したマーカ検出方法が関連技術として開示されてある。
具体的には、準備段階で、このような方法で生成されたマーカと同一のパターンを対象物体に付しておき、検出段階で、所定の空間映像からこのパターンが検出された場合には対象物体はその空間に存在すると判別する。

国際公開第２００８／０９０９０８号パンフレット

しかしながら、上記文献の方法は、幾何学的な情報にもとづいて形状が特徴的なマーカを生成するようにしているため、夜間など視認性が良くない環境においては検出の精度がやや低下する。
そこで、夜間でも利用し得るとともに、誤認しにくいマーカを生成することが望まれていた。

本発明の目的は、上記の事情にかんがみなされたものであり、夜間等の視認性が良くない環境においても高い検出精度を実現するアクティブなマーカを生成するマーカ生成装置、マーカ生成検出システム、マーカ生成検出装置、マーカ、マーカ生成方法及びマーカ生成プログラムの提供を目的とする。

この目的を達成するため、本発明のマーカ生成装置は、一又は二以上の信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値を計測するセンサ情報入力手段と、前記信号発信物体の位置にもとづいて特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に表したときの各特徴点の位置を記憶する不変特徴記憶手段と、前記不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を選択し、この選択した位置から前記各信号発信物体の発信信号の属性値とは異なる他の属性値の信号を発信させるマーカパターンを生成するマーカパターン生成手段とを有した構成としてある。

また、本発明のマーカ生成検出システムは、一又は二以上の信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値を計測するセンサ情報入力手段と、前記信号発信物体の位置にもとづいて特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に表したときの各特徴点の位置を記憶する不変特徴記憶手段と、前記不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を選択し、この選択した位置から前記各信号発信物体の属性値とは異なる他の属性値の信号を発信させるマーカパターンを生成するマーカパターン生成手段とを備えるマーカ生成装置と、前記マーカ生成装置によって生成された前記マーカパターンを記憶するマーカパターン記憶手段と、マーカを検出する環境に存在しうる信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値を計測するセンサ情報入力手段と、信号発信物体の位置にもとづいて特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に表したときの各特徴点の位置を記憶する不変特徴記憶手段と、前記不変量特徴空間における特徴点の位置と前記マーカパターンの位置とが一致する場合で、かつ、その位置において計測された発信信号の属性値が前記マーカパターンに係る他の属性値と一致した場合にマーカを検出したものと判定する照合手段とを備えるマーカ検出装置とからなる構成としてある。

また、本発明のマーカ生成検出装置は、一又は二以上の信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値を計測するセンサ情報入力手段と、前記信号発信物体の位置にもとづいて特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に表したときの各特徴点の位置を記憶する不変特徴記憶手段と、前記不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を選択し、この選択した位置から前記各信号発信物体の属性値とは異なる他の属性値の信号を発信させるマーカパターンを生成するマーカパターン生成手段と、前記マーカ生成装置によって生成された前記マーカパターンを記憶するマーカパターン記憶手段と、マーカを検出する環境に存在しうる信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値を計測する第二のセンサ情報入力手段と、信号発信物体の位置にもとづいて特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に表したときの各特徴点の位置を記憶する第二の不変特徴記憶手段と、前記不変量特徴空間における特徴点の位置と前記マーカパターンの位置とが一致する場合で、かつ、その位置において計測された発信信号の属性値が前記マーカパターンに係る他の属性値と一致した場合にマーカを検出したものと判定する照合手段とを有した構成としてある。

また、本発明のマーカは、一又は二以上の信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値を計測し、その位置にもとづく特徴点を不変量特徴空間に表したときの各特徴点の数が所定数以下の位置を選択し、この選択した位置から前記各信号発信物体の発信信号の属性値とは異なる属性値の信号を発信させる構成としてある。

また、本発明のマーカ生成方法は、一又は二以上の信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値を計測する工程と、前記信号発信物体の位置にもとづいて特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に表したときの各特徴点の位置を記憶する工程と、前記不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を選択し、この選択した位置から前記各信号発信物体の発信信号の属性値とは異なる他の属性値の信号を発信させるマーカパターンを生成する工程とを有した方法としてある。

また、本発明のマーカ生成プログラムは、マーカ生成装置を、一又は二以上の信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値を計測する手段、前記信号発信物体の位置にもとづいて特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に表したときの各特徴点の位置を記憶する手段及び前記不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を選択し、この選択した位置から前記各信号発信物体の発信信号の属性値とは異なる他の属性値の信号を発信させるマーカパターンを生成する手段とをマーカ生成装置に実行させる構成としてある。

本発明のマーカ生成装置、マーカ生成検出システム、マーカ生成検出装置、マーカ、マーカ生成方法及びマーカ生成プログラムによれば、光の点滅などの能動的な信号と幾何学的特徴とを組み合わせてマーカを生成するようにしているため、夜間などの視認性が悪い環境においても確実にマーカを検出することができる。

本発明の第一実施形態におけるマーカ生成装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第一実施形態におけるマーカ生成装置の詳細な構成を示すブロック図である。 センサ撮影範囲に含まれる対象エリアを示す図である。 光の点滅周期の計測方法を説明するための第一の図である。 ＣＣＤチップの受光素子と、撮影範囲との対応付けを説明するための図である。 光の点滅周期の計測方法を説明するための第二の図である。 本実施形態において用いるセンサ情報テーブルを説明するための図である。 対象エリアに存在する発光体の光点を特徴空間における特徴点として表した図である。 特徴空間に配置された特徴点に番号が付された様子を示す図である。 本実施形態において用いる特徴点情報テーブルを説明するための図である。 特徴点１９番を基底として、各特徴点を不変量特徴空間に写像する様子を示す図である。 図８に示す特徴点のすべてを不変量特徴空間に写像した様子を示す図である。 不変量特徴空間に区画線を付したところを示す図である。 区画ごとの特徴点の分布を示す図である。 不変量特徴空間におけるマーカパターン生成範囲を示す図である。 マーカ生成範囲における区画ごとの特徴点の分布を示す図である。 特異特徴配置図の構成を示す図である。 本実施形態において用いるマーカパターンテーブルを説明するための図である。 生成されたマーカパターンにもとづいて制作されたマーカの例を示す図である。 本発明の第一実施形態におけるマーカ生成装置の動作手順（マーカ生成方法）を示すフローチャートである。 本発明の第二実施形態におけるマーカ生成装置の詳細な構成を示すブロック図である。 光の点滅周期及び発光色の計測方法を説明するための図である。 本実施形態において用いるセンサ情報テーブルを説明するための図である。 本発明の第二実施形態におけるマーカ生成装置の動作手順（マーカ生成方法）を示すフローチャートである。 マーカ生成検出装置の構成を示すブロック図である。 マーカ生成検出装置に備えられるマーカ検出装置の構成を示すブロック図である。 マーカ生成検出装置に備えられるマーカ検出装置の詳細な構成を示すブロック図である。 マーカ検出段階における対象エリアの例を示す図である。 対象エリアから抽出された特徴点を示す図である。 マーカ検出時に用いられるマーカパターンテーブルを説明するための図である。 マーカ検出方法の手順を示すフローチャートである。 マーカ生成検出装置の詳細な構成を示すブロック図である。 マーカ生成検出システムの構成を示すブロック図である。

以下、本発明に係るマーカ生成装置、マーカ生成検出システム、マーカ生成検出装置、マーカ、マーカ生成方法及びマーカ生成プログラムの好ましい実施形態について、図面を参照して説明する。

［マーカ生成装置及びマーカ生成方法の第一実施形態］
まず、本発明のマーカ生成装置及びマーカ生成方法の第一実施形態について、図１及び図２を参照して説明する。
図１は、本実施形態のマーカ生成装置の構成を示すブロック図である。
また、図２は、本実施形態のマーカ生成装置の詳細な構成を示すブロック図である。

図１に示すように、マーカ生成装置１ａは、センサ情報入力手段１０と、特徴抽出手段２０と、不変特徴変換手段３０と、特異特徴選択手段４０と、マーカパターン生成手段５０とを備えている。

センサ情報入力手段１０は、図２に示すように、光計測部１１と、センサ情報記憶部１２とを有する。
光計測部１１は、当該マーカ生成装置１ａにより生成されるマーカを使用する前の環境（マーカが存在しない環境。以下、「対象エリア」と称する。）に存在する発光体（信号発信物体）の位置やその発光体から発せられる光（発信信号）の点滅周期（属性値）について測定を行う。

本実施形態においては、対象エリアにおける光量を光センサ等によって計測し、所定値以上の光量を有する光点を発光体として検出する。
「発光体」としては、繁華街のイルミネーションや灯台や鉄塔に設置された警告灯の光点の一つ一つが該当する。
なお、本実施形態では、図３に示すように、「発光体」としてＬＥＤが飾られたクリスマスツリーの並木を「対象エリア」として計測するものとする。
なお、本実施形態では、信号発信物体として発光体を用いるようにしているが、これに限定するものではない。
例えば、一定の周波数を属性として有する音波、電磁波等を発信する能動的な物体を用いることもできる。

ここで、発光体から発せられる光の点滅周期を計測する方法について図４を参照しながら説明を行う。
図４は、発光体から発せられる光の点滅周期を計測する方法を説明するための図である。ここでは、ＣＣＤカメラを用いた例について同図を参照しながら説明する。
まず、ＣＣＤカメラを対象エリア全体が撮影範囲となるように方向や高さ等を調節した上で設置して作動させる。
これに応じて、いわゆるシャッターを開く動作が行われ、対象エリアからの反射光や直射光がレンズを通して入射する。入射した光は、ＣＣＤチップに照射されその表面上に配置されたマイクロレンズ（図示せず）を通して受光素子（フォトダイオード）に照射される（露光開始）。

なお、ＣＣＤチップの表面は、マイクロレンズに対応して受光素子が格子状に配置されている。一受光素子は撮影範囲を同じ格子数に分割したところの最小単位である１ピクセル（画素）に対応するように構成されている。また、各受光素子には番地が付与されており、配列位置が管理されている。例えば、図５に示すように、横軸をｘ軸、縦軸をｙ軸としてx01y01などの番地が付与されている。また、この番地は撮影範囲における画素の位置を示す番地としても用いられる。

各受光素子では、光の照射に応じた光電効果によって電荷が発生し、発生した電荷は前記シャッターを閉じる動作が行われるまで受光素子において蓄積される（露光終了）。
露光が終わると、各受光素子に蓄積された電荷が垂直伝送路及び水平伝送路を通じて転送され電荷・電圧変換回路を介して電気信号に変換される。この電気信号は各受光素子の座標に対応して記憶装置に記憶することができる。
そして、このような露光、光電変換、転送、電気信号変換からなる一連の処理を高速に行わせ（例えば、電子シャッターを毎秒３０回から６０回の間隔で開閉することにより行う。）、この結果得た電気信号の測定値を順次記録しておく。
この結果、図６の上図に示すように、各受光素子で発生する電気信号の連続的な変化を記録することができる。

光計測部１１は、受光素子ごとの電気信号（電圧）の変化にもとづき、発光体から発せられる光の点滅周期を求める。
まず、光計測部１１は、前処理で得た受光素子ごとの電圧の測定値を前述の記憶装置から取り出す。
次に、取り出した電圧の測定値とその測定時間にもとづき、電圧値の時系変化を分析する。
具体的には、図６の図表に示す測定値を、時間軸を横軸、電圧値を縦軸とした二次平面上に表し波形を得る。
次いで、単位時間（Ｔ秒）内に所定値（Ｖmin）以上の電圧値が不連続に現れた回数（ｎ）を測定し、これを各発光体から発せられる光の点滅周期（ｎ／Ｔ）として求める。
電圧値に所定値（Ｖmin）を設定するのは、対象エリアに存在する発光体からの直接光以外の光成分（反射光や散乱光等）を除外するためである。すなわち、電圧値は対象エリアからの受光量に比例するため、一定の光量が検出された場所には発光体からの直接光と判断することができる。なお、対象エリアにおける光点の強度や光センサの受光感度等に応じて、この所定値（Ｖmin）を調整することも可能である。

図６（ａ）に示す例の場合、単位時間Ｔにおける点滅回数は２となるため、光の点滅周期は２／Ｔとなる。
また、同図（ｂ）に示す例の場合、単位時間Ｔにおける点滅回数は３となるため、光の点滅周期は３／Ｔとなる。
さらに、同図（ｃ）に示す場合、単位時間Ｔにおける点滅回数は０となるため、光の点滅周期は０となる。（本例は、光が点灯している状態を示している。）
また、同図（ｄ）に示す場合も単位時間Ｔにおける点滅回数は０となるため、光の点滅周期は０となる。（この場合、光量が少なく発光体からの直接光と判定しない。）

センサ情報記憶部１２は、図７に示すように、これら発光体の点滅周期を「センサ情報テーブル」に記憶する。
「センサ情報テーブル」は、同図に示すように、「点滅周期」（ア）と、「発光体の位置情報」（イ）とを項目として構成することができる。
「点滅周期」は、点滅が検出された発光体の光の点滅周期を示すものである。
「発光体の位置情報」は、点滅が検出された発光体の対象エリアにおける位置を示すものである。具体的には、光の点滅が検出された受光素子の番地、すなわち、撮影範囲における画素の番地が割り当てられる。

特徴抽出手段２０は、図２に示すように、特徴抽出部２１と、特徴記憶部２２とを有する。
特徴抽出部２１は、発光体の位置を画像特徴として抽出する。
具体的には、センサ情報記憶部１２から各発光体の位置情報を取り出し、特徴空間における特徴点として位置づける。
この方法で、図３に示す対象エリアに現れる各発光体の位置を特徴点として特徴空間に表すと、図８に示す特徴点群を得ることができる。

また、特徴抽出部２１は、図９に示すように、各特徴点のそれぞれにシリアル番号を付与する。このシリアル番号は、例えば、最も上に位置するものから順番に１，２，３，４，・・・のように付与することができる。
さらに、特徴抽出部２１は、各特徴点に対し特徴空間上の座標を付与する。なお、本実施形態においては、簡単のため、撮影範囲における画素の番地と対応付けることとする。つまり、特徴点の座標として、対応する画素の番地を付与する。

そして、特徴抽出部２１は、特徴点のシリアル番号とその座標を特徴記憶部２３に記憶する。
特徴記憶部２２は、これら特徴点のシリアル番号と座標とを、図１０に示す「特徴点情報テーブル」に記憶する。
「特徴点情報テーブル」は、同図に示すように、「特徴点のシリアル番号」（ア）と、「特徴点のｘ座標」（イ）と、「特徴点のｙ座標」（ウ）とを項目として構成することができる。

「特徴点のシリアル番号」は、検出された各発光体に対応する特徴点の一つ一つに付された番号を示す。
「特徴点のｘ座標」は、特徴空間におけるその特徴点のｘ座標を示すものである。
「特徴点のｙ座標」は、特徴空間におけるその特徴点のｙ座標を示すものである。

不変特徴変換手段３０は、図２に示すように、不変特徴変換部３１と、不変特徴記憶部３２とを有する。
不変特徴変換部３１は、特徴点を不変特徴に変換する。具体的には、特徴抽出手段２０の特徴記憶部２２から特徴点情報テーブルを取り出し、各特徴点を不変量特徴空間に写像することによって不変特徴に変換し不変特徴記憶部３２に記憶させる。

ここで、特徴点の不変量特徴空間への写像処理について詳細に説明を行う。
例えば、対象エリアに現れる特徴的な部位として発光体の光点（特徴点）を抽出し、その空間（特徴空間）での位置座標情報の系列を図形的特徴とする場合、特徴空間上の特徴点から基準点を選択し、この基準点が不変量特徴空間の基準座標のところにくるように配置し、他のすべての特徴点についても、同一の変換規則で不変量特徴空間に配置することで各特徴点は不変量特徴空間へ写像される。以下、この基準点を「基底」という。そして、「基底」は、対象エリアに存在する光点によって形成されるオブジェクトの姿勢変化に応じてその数を定めることができる。

そして、そのオブジェクトが幾何学的変化を伴う場合、すなわちカメラとオブジェクトとが相対的に回転、平行移動し、せん断変形などの姿勢変化を被る場合に、予めその姿勢変化に対応する基底数にもとづいて対象エリアの特徴点を不変量特徴空間に写像しておくことによって、その相対的な位置関係変化によらず、不変な特徴量を、特徴点群の位置関係から求めることができる。
具体的には、姿勢変換が平行移動のみの場合には基底数を１、拡大、縮小若しくは回転のいずれかの姿勢変化が現れる場合には基底数を２、さらにせん断変形が加わる場合には基底数を３とすることができる。

次に、基底を１点にした場合について説明する。ここでは、対象エリアから抽出した光点の特徴点は、図８に示すように、特徴空間に配置され、また、各特徴点には、図９に示すように、シリアル番号が付されているものとする。
不変特徴変換部３１は、一つの特徴点を基底として定め、この基底が不変量特徴空間の座標（０，０）のところにくるように移動し、この移動量を求める。他のすべての特徴点についても、同じ移動量で不変量特徴空間に移動する。
例えば、図１１に示すように、シリアル番号１９番の特徴点を基底とし、この１９番の特徴点が不変量特徴空間で座標（０，０）のところにくるように、すべての特徴点を平行移動する。これにより、不変量特徴空間には、同図右に示すように特徴点が配置される。なお、不変量特徴空間に配置された特徴点を不変特徴という。

このように、一つの特徴点を基底として定め、この基底を不変量特徴空間の原点に移動するのに伴って、その移動量と同じ移動量ですべての特徴点を移動させる処理を、各特徴点を順次基底として定めるごとに行い、これら移動後の特徴点を重ね合わせることで、特徴点を不変量特徴空間に写像する。
このため、検出段階で、対象エリアの特徴点を基底数を１として不変量特徴空間に写像して比較することにより、オブジェクトが平行移動した場合であってもこれを検出することができる。
図８に示す特徴点を不変量特徴空間に写像した結果は、図１２に示すようになる。これが、不変量特徴空間における不変特徴の配置された状態である。

なお、本実施形態において、特徴点を不変量特徴空間へ写像する方法は、図１１及び図１２に示す方法とするが、写像方法は、この方法に限るものではなく、種々の方法を用いることができる。

例えば、基底数を２とした場合、二つの特徴点を基底として定め、それぞれの基底が不変量特徴空間上の対応する二つの基準座標のところにくるように移動し、これに伴いすべての特徴点を相対的な位置関係を維持しながら不変量特徴空間に移動する。そして、この移動を、すべての特徴点から選択し得る２点の組み合わせからなる各基底について行う。
このように、二つの特徴点を基底として定め、これらの基底を不変量特徴空間の二つの基準点に移動するのに伴って、すべての特徴点を平行移動、回転又は拡大・縮小させる処理を、各特徴点を順次基底として定めるごとに行い、これら移動後の特徴点を重ね合わせることで、特徴点を不変量特徴空間に写像する。
このため、検出段階で、対象エリアの特徴点を基底数２として不変量特徴空間に写像して比較することにより、オブジェクトが平行移動、回転、拡大・縮小した場合であってもこれを検出することができる。

また、基底数を３とした場合、三つの特徴点を基底として定め、それぞれの基底が不変量特徴空間上の対応する三つの基準座標のところにくるように移動し、これに伴いすべての特徴点を相対的な位置関係を維持しながら不変量特徴空間に移動する。そして、この移動を、すべての特徴点から選択し得る３点の組み合わせからなる各基底について行う。
このように、三つの特徴点を基底として定め、これらの基底を不変量特徴空間の三つの基準点に移動するのに伴って、すべての特徴点を平行移動、回転、拡大・縮小又はせん断変形させる処理を、各特徴点を順次基底として定めるごとに行い、これら移動後の特徴点を重ね合わせることで、特徴点を不変量特徴空間に写像する。
このため、検出段階で、対象エリアの特徴点を基底数２として不変量特徴空間に写像して比較することにより、オブジェクトが平行移動、回転、拡大・縮小、せん断変形した場合であってもこれを検出することができる。

次に、不変特徴変換部３１は、図１３に示すように、不変量特徴空間を格子状のメッシュで複数の区画に分ける。
そして、不変特徴変換部３１は、各区画ごとに不変特徴の数を求める。
なお、説明を分かり易くするため、不変特徴数が１以上ある区画を塗り潰した不変量特徴空間を図１４に示す。

不変特徴記憶部３２は、所定のメモリ領域を保持している。この不変特徴記憶部３２は、不変特徴変換部３１で求められた各種データを記憶する。各種データには、例えば、不変量特徴空間に配置された各不変特徴の座標、各区画の座標（範囲）、各区画ごとの不変特徴数などが含まれる。

特異特徴選択手段４０は、図２に示すように、特異特徴選択部４１と特異特徴記憶部４２とを有している。
特異特徴選択部４１は、図１５に示すように、不変量特徴空間の中で、マーカパターンの生成を行う範囲を、マーカパターン生成範囲として決定する。このマーカパターン生成範囲は、センサ情報入力手段１０が計測する対象エリアの範囲と同じ大きさとすることができる。
次いで、特異特徴選択部４１は、そのマーカパターン生成範囲における各区画ごとの不変特徴数を、不変特徴記憶部３２から取り出す。

続いて、特異特徴選択部４１は、取り出した不変特徴数のうち、０又は所定値以下に対応する区画を特異特徴として選択する。本実施形態においては、図１６に示すように、マーカパターン生成範囲に示す不変特徴数分布において、「０」が記載された区画が選択されるものとしている。これにより、特異特徴選択部４１は、センサ情報入力手段１０で計測された対象エリアに現れない発光体の幾何学的特徴を特異特徴として選択することができる。

このように、特異特徴選択部４１は、対象エリアに現れる発光体の位置と一致しない配置パターン、すなわち、対象エリアから抽出した特徴点群が現れていない特徴空間の部位にもとづく不変特徴から特異特徴を選択することができる。

この特異特徴の選択は、不変量特徴空間の不変特徴の分布から大きな空白を見つける問題と同一視できるから、例えば、２００３年文書解析認識国際会議予稿集に掲載されている「An algorithm for Finding Maximal Whitespace Rectangles at Arbitrary Orientations for Document Layout Analysis」などのアルゴリズムを使用して、大きな空白領域を抽出しても良いし、得られた不変特徴を含まない矩形領域の中心を特異特徴としても良い。

その他の方法としては、不変量特徴空間を特定の大きさのメッシュ（区画）で量子化し、１次元もしくは多次元のヒストグラムを生成し、不変特徴の発生頻度が０となる区画の中心を特異特徴とするなどしても良い。頻度が０となる区画が存在しない場合、区画幅を小さくして、ヒストグラムをとり、頻度が０となる区画が現れた場合、このときの区画から特異特徴を選択するようにしてもよい。頻度が０となるメッシュが見つからない場合は、ヒストグラムを既定値で閾値処理し、規定値以下のメッシュから特異特徴を選択しても良い。

特異特徴選択部４１が、選択した特異特徴の例を、図１７に示す。同図は、特異特徴の区画の中心点を「●」で表した特異特徴配置図である。
なお、図１６においては、特異特徴（特異特徴数が０の区画）が４個分散して配置されているが、マーカパターンの生成処理の説明を容易にするため、図１７に示す例を用いて説明する。
特異特徴選択部４１は、選択した特異特徴の座標を求める。例えば、特異特徴選択部４１は、図１７に示す特異特徴配置図において、特異特徴の座標として（2,6）、(5,2)、(5,4)、(5,5)、(7,6)を選択する。

また、特異特徴選択部４１は、センサ情報記憶部１２から背景エリアに現れた発光体の点滅周期に関する情報を取り出す。
つぎに、取り出した点滅周期には存在しない他の周期をマーカに用いる点滅周期（特異周期）の候補として取得する。
このため、まず、マーカとして用いる発光体及びその制御機器等によって実現可能な種々の点滅周期をリストアップする。
次いで、そのリストの中から対象エリアの発光体から検出されたすべての点滅周期を除外する。
そして、除外されなかった点滅周期の中から特異特徴の数分の点滅周期を特異周期として選択する。
特異特徴記憶部４２は、特異特徴選択部４１で選択された特異特徴の座標と特異周期とを記憶する。

なお、上述したように、本実施形態では、幾何学的な不変量を用いた不変特徴変換を行うようにしているが、他の不変量を用いた態様も可能である。
例えば、物体色不変量を用いることができる。
物体の色は、同一物体であっても撮影環境に存在する光源色に依存して、異なった色で撮影されてしまう。このため、画像上から光源色変動の影響を分離して取り除くことにより、実際の物体色を得ることができる。
したがって、このようにして得られた実際の物体色を物体色不変量として使用することができる。

この場合、鏡面反射している個所は光源色の影響が支配的で、輝度値が光源色成分において飽和しやすいため、これを光源色とみなして、飽和個所に対応する色成分を不変特徴として選択しないようにしてもよい。
その他、画像から物体色を推定する方法として、Robby T. Tan and Katsushi IkeuchiによるIEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE，VOL.27，NO.2，FEBRUARY 2005，pp.178-193に記載の「Separating Reflection Components of Textured Surfaces Using a Single Image」や、Graham D. Finlayson，Steven D. Hordley，Cheng Lu，and Mark S. DrewによるIEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE，VOL.28，NO.1，JANUARY 2006，pp.59-68に記載の「On the Removal of Shadows from Images」などを用いてもよい。

また、テクスチャ不変量を用いることもできる。
画像の部分領域の輝度分布に対して数値演算を施し、得られた数値又はベクトルを特徴量とする。テクスチャ不変量は、図形量不変量と同様、カメラと撮影対象との相対位置関係に影響を受けやすいため、この影響を受けにくい特徴量を算出し、テクスチャ不変量とする。例えば、カメラと対象の距離やズームに不変な特徴量は、注目している部分画像を極座標変換し、同径方向にパワースペクトルをとることで実装可能である。さらに、上記パワースペクトルに対して方位角方向に再度パワースペクトルを求めるとカメラの光軸周りの回転に対して不変な特徴量となる。その他、Chi-Man Pun and Moon-Chuen LeeによるIEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE，VOL.25，NO.5，MAY 2003記載の「Log-Polar Wavelet Energy Signatures for Rotation and Scale Invariant Texture Classification」などの方法を用いてもよい。

さらに、幾何学的不変量についても、Richard Hartley and Andrew Zissermanによる「Multiple View Geometry in Computer Vision」などに記載されているような他の幾何学的不変量を使用してもよい。同一シーンを複数のカメラで観測する場合には、同文献に記載の方法により、距離もしくは深さ方向の相対位置関係の情報を得ることが可能となるが、この場合、同一平面上にない４点を基底に選択し、不変量空間を三次元とすると、三次元の幾何学的不変量を作ることができる。この際には、特徴点群から選択した基底４点のうち１点を不変量空間の原点、その他の基底の特徴点を不変量空間における位置座標に対応付ける変換写像を求め、その他特徴をこの変換写像を使用して不変量空間に写像するようにする。

なお、本実施形態に係る幾何学的不変量を含め、上述した各不変量のうち２種類以上を組み合わせて使用してもよい。

マーカパターン生成手段５０は、図２に示すように、マーカパターン生成部５１とマーカパターン記憶部５２とを有している。
マーカパターン生成部５１は、特異特徴記憶部４２から特異特徴の座標を取り出し、この特異特徴の座標にもとづいて幾何学的なパターンを生成する（図１７参照）。
そして、マーカパターン生成部５１は、その幾何学的なパターンと特異周期にもとづく光の点滅パターンとの組み合わせによるアクティブマーカのパターンを生成する。
具体的には、図１７に示す特異特徴配置図における特異特徴の座標位置に特異周期を対応づけたアクティブマーカのパターンデータを生成する。
なお、「アクティブマーカ」とは、自ら情報発信を行う発信物体を用いて作成された能動的なマーカのことをいう。

マーカパターン記憶部５２は、これらマーカパターンに関する情報を図１８に示す「マーカパターンテーブル」に記憶する。
「マーカパターンテーブル」は、同図に示すように、「特異特徴のシリアル番号」（ア）と、「特異特徴のｘ座標」（イ）と、「特異特徴のｙ座標」（ウ）と、「特異周期」（エ）とを項目として構成することができる。

「特異特徴のシリアル番号」は、選択された各特異特徴の一つ一つに付された番号を示す。
「特異特徴のｘ座標」は、特異特徴配置図におけるその特異特徴のｘ座標を示すものである。
「特徴点のｙ座標」は、特異特徴配置図におけるその特異特徴のｙ座標を示すものである。
「特異周期」は、各特異特徴に配置する発光体の点滅周期を示すものである。

そして、利用者は、このようなマーカパターンの情報を参照しながら、図１９に示すような、アクティブマーカを製作することができる。
同図は、図１８に示すマーカパターンテーブルにもとづき製作されたアクティブマーカの例を示すものである。すなわち、特異特徴の位置に発光体としてＬＥＤを配置し、このＬＥＤをそれぞれ対応する特異周期にもとづき点滅するようにした能動的なマーカの具体例を示すものである。
なお、この例に限らず、発光体をより広範囲に配置したマーカを形成することもできる。
例えば、木や建物など対象エリアに現れる対象物体そのものに直接ＬＥＤを配置することによってもアクティブマーカを実現することができる。

次に、本実施形態のマーカ生成装置の動作（マーカ生成方法）について、図２０を参照して説明する。
同図は、本実施形態に係るマーカ生成方法の処理手順を示すフローチャートである。
まず、本実施形態のマーカ生成装置１ａは、センサ情報入力手段１０の光計測部１１が、マーカを実際に使用する場所の対象エリアを計測する（ステップ１０１）。
例えば、様々な周期で点滅するＬＥＤが飾られたクリスマスツリーを対象として光センサ等を設置し、そのＬＥＤの位置や属性値について計測を行う。

光計測部１１は、一定時間、対象エリアの計測を行うことで、その中から点滅する発光体を検出する（ステップ１０２）。
例えば、対象エリアから受ける光量の変化を座標ごとに計測し、その波形情報にもとづいて点滅する光点を特定する。
次に、光計測部１１は、光点の単位時間における点滅回数（点滅周期）を求める（ステップ１０３）。
そして、光計測部１１は、求めた点滅周期をセンサ情報記憶部１２に記憶する。

不変特徴変換手段３０の不変特徴変換部３１は、検出した発光体の光点を特徴空間における特徴点として表す。そして、各特徴点を不変量特徴空間に写像する（ステップ１０４）。
次いで、不変特徴変換部３１は、不変量特徴空間にメッシュを掛けて区画化する（ステップ１０５）。
その後、不変特徴変換部３１は、各区画ごとに不変特徴数を算出する（ステップ１０６）。不変特徴記憶部３２は、算出された各区画ごとの不変特徴数を記憶する。

特異特徴選択手段４０の特異特徴選択部４１は、不変特徴記憶部３２から各区画ごとの不変特徴の分布を取り出す。
次いで、特異特徴選択部４１は、不変量特徴空間における各区画ごとの不変特徴の分布から、不変特徴数が０の部分を選択し、その区画を特異特徴とする（ステップ１０７）。
また、特異特徴選択部４１は、センサ情報記憶部１２から各発光体の点滅周期を取り出し、その中に含まれない周期を特異周期として選択する（ステップ１０８）。
続いて、特異特徴記憶部４２は、特異特徴選択部４１で特異特徴とされた区画の座標と特異周期を記憶する。

マーカ生成手段５０のマーカパターン生成部５１は、特異特徴記憶部４２から、一以上の特異特徴の座標を取り出し、その特異特徴の座標にもとづいて幾何学的なパターンを生成する。
そして、マーカパターン生成部５１は、選択した特異特徴の座標位置に発光体を配置し、その発光体を特異周期にもとづいて点滅させることとしたアクティブ（能動的）なマーカパターンを生成する（ステップ１０９）。
これにより、各特異特徴の座標と各特異周期とが組み合わされたマーカのパターンデータが生成される。

以上、説明したように、本実施形態のマーカ生成装置及びマーカ生成方法によれば、対象エリアに存在しない光の幾何学的な形状や点滅周期を組み合わせてマーカパターンとして生成するようにしている。
具体的には、対象エリアに存在する発光体にもとづく幾何学的なパターンを形成し、その幾何学的なパターンに発光体を配置して一意な周期パターンで点滅させるアクティブマーカのパターンを生成するようにしている。
このため、対象エリアに存在する幾何学的形状をマーカとして誤認することを回避するとともに、夜間など視認性が著しく低下する環境においても、マーカを確実かつ容易に検出することができる。
また、対象エリアに存在しない点滅周期の発光体を用いた能動的なマーカパターンを用いるため、様々な発光体が存在する場所においても確実にマーカを検出することが可能となる。

［マーカ生成装置及びマーカ生成方法の第二実施形態］
次に、本発明のマーカ生成装置及びマーカ生成方法の第二実施形態について、図２１を参照して説明する。
図２１は、本実施形態のマーカ生成装置の詳細な構成を示すブロック図である。
本実施形態は、第一実施形態と比較して、発光色をマーカの構成要素に加えている点で特徴を有する。
具体的には、センサ情報入力手段１０が色値計測部１３を有する点で第一実施形態と異なる。このため、本実施形態では、３板式のＣＣＤカメラを用いる。他の構成要素は第一実施形態と同様である。
したがって、図２１において、図２と同様の構成部分については同一の符号を付して、その詳細な説明を省略する。

本実施形態のマーカ生成装置１ｂは、図２１に示すように、センサ情報入力手段１０が色値計測手段１３を有する。
色値計測手段１３は、対象エリアに存在する発光体から発せられる光の色値を測定する。
具体的には、図２２に示すように、ＣＣＤカメラは、入射光を３色分解プリズムによりRed、Green、Blueの光信号に分解し、各光信号が各色用のＣＣＤチップをそれぞれ照射する。

各色のＣＣＤチップには、それぞれ受光素子が画素に対応して配列されており、受光量に応じた各色ごとの電気信号を発生する。
つまり、発生した電気信号をそれぞれ分析することによって各色ごとの色値を求めることができる。
例えば、Redの光信号を受光する赤色用のＣＣＤチップの受光素子においては、その受光量に応じて０〜２５５の色値を算出するように演算回路を接続しておく。
これにより、Redの色値を求めることができる。
また、Green、Blueの光信号についても同様にして色値を算出する。
これにより、検出エリアから検出した各発光体の色値（すなわちＲＧＢ値）を、各ＣＣＤチップにもとづき画素ごとに識別することができる。

なお、本実施形態では、ＣＣＤカメラを用いた色値の識別を行うようにしているが、この方法に限定するものではない。
例えば、分光測定器等により、波長ごとの分光スペクトルを解析して発光色を識別しても良い。

センサ情報記憶部１２は、図２３に示すように、これら発光体の色値と点滅周期を「センサ情報テーブル」に記憶する。
本実施形態における「センサ情報テーブル」は、同図に示すように、「点滅周期」（ア）と、「発光体の位置情報」（イ）と、「色値」（ウ）とを項目として構成することができる。

「点滅周期」は、点滅が検出された光点の点滅周期を示すものである。
「光発光体の位置情報」は、点滅が検出された発光体の対象エリアにおける位置を示すものである。具体的には、光の点滅が検出された受光素子の番地、すなわち、撮影範囲における画素の番地を示す。
「色値」は、点滅が検出された光点のＲＧＢ値を示すものである。
なお、本実施形態では、ＲＧＢ値を色値として用いるようにしているが、他の色空間の色値を用いても良い。例えば、L*a*b*空間、XYZ空間、HSV空間等における色値を求め、これを用いても良い。

特異特徴選択手段４０の特異特徴選択部４１は、センサ情報記憶部１２から発光体が発する光の色値に関する情報を取り出す。
つぎに、取り出した情報には存在しない色値をマーカ生成に用いる色値（特異色値）の候補として取得する。このため、まず、マーカ生成に用いる発光体及びその制御機器等によって実現可能な種々の発光色をリストアップする。
次いで、そのリストの中から対象エリアの発光体から検出されたすべての発光色を除外する。
そして、除外されなかった発光色の中から特異特徴に対応し得る数の色値を特異色値として選択する。
特異特徴記憶部４２は、特異特徴選択部４１で選択された特異特徴の座標と特異色値とを記憶する。

そして、マーカパターン生成部５１は、特異特徴にもとづく幾何学的なパターンと特異周期にもとづく光の点滅パターンと特異色値とを組み合わせたマーカパターンを生成する。
具体的には、特異特徴配置図における特異特徴の座標位置に、特異周期と特異色値を対応づけたアクティブマーカのパターンデータを生成する。

次に、本実施形態のマーカ生成装置の動作（マーカ生成方法）について、図２４を参照して説明する。
同図は、本実施形態に係るマーカ生成方法の処理手順を示すフローチャートである。
まず、本実施形態のマーカ生成装置１ｂは、センサ情報入力手段１０の光計測部１１が、マーカを実際に使用する場所の対象エリアを計測する（ステップ２０１）。
例えば、様々な間隔で点滅するＬＥＤが飾られたクリスマスツリーを対象として光センサ等を設置し、その背景に現れるＬＥＤについて測定を行う。

色値計測部１３は、一定時間、対象エリアの計測を行うことで、その中から点滅する発光体を検出するとともに、その発光体から発せられる光の色値を検出する（ステップ２０２）。
例えば、対象エリアから受ける光信号の光量の変化を座標ごとに計測し、その波形情報にもとづいて点滅する発光体を特定する。
また、対象エリアから受ける光信号をRed、Green、Blueに分解し、それぞれの光量を座標ごとに計測することによって色値を検出することができる。
次に、光計測部１１は、光点の単位時間における点滅回数（点滅周期）を求める（ステップ２０３）。
そして、光計測部１１は、求めた点滅周期をセンサ情報記憶部１２に記憶する。

不変特徴変換手段３０の不変特徴変換部３１は、検出した発光体の光点を特徴空間における特徴点として表す。そして、各特徴点を不変量特徴空間に写像する（ステップ２０４）。
次いで、不変特徴変換部３１は、不変量特徴空間にメッシュを掛けて区画化する（ステップ２０５）。
その後、不変特徴変換部３１は、各区画ごとに不変特徴数を算出する（ステップ２０６）。不変特徴記憶部３２は、算出された各区画ごとの不変特徴数を記憶する。

特異特徴選択手段４０の特異特徴選択部４１は、不変特徴記憶部３２から各区画ごとの不変特徴の分布を取り出す。
次いで、特異特徴選択部４１は、不変量特徴空間における各区画ごとの不変特徴の分布から、不変特徴数が０の部分を選択し、その区画を特異特徴とする（ステップ２０７）。
また、特異特徴選択部４１は、センサ情報記憶部１２から各発光体から発せられる光の点滅周期を取り出し、その中に含まれない周期を特異周期として選択する（ステップ２０８）。

さらに、特異特徴選択手段４１は、センサ情報記憶部１２から各発光体の光の色値を取り出し、その中に含まれない色値を特異色値として選択する（ステップ２０９）。
続いて、特異特徴記憶部４２は、特異特徴選択部４１で特異特徴とされた区画の座標、特異周期及び特異色値を記憶する。

マーカ生成手段５０のマーカパターン生成部５１は、特異特徴記憶部４２から、特異特徴の座標を取り出し、その特異特徴の座標にもとづいて幾何学的なパターンを生成する。
そして、マーカパターン生成部５１は、選択した特異特徴の座標位置に特異色値の発光体を配置し、その発光体を特異周期にもとづいて点滅させるマーカパターンを生成する（ステップ２１０）。

これにより、各特異特徴の座標、特異周期及び特異色値が組み合わされたアクティブマーカのパターンデータが生成される。
なお、本実施形態においては、発光体の位置、点滅周期及び色値を用いたマーカパターンの生成について説明を行ったが、発光体の位置と色値との組み合わせによってマーカパターンを生成することも可能である。

以上、説明したように、本実施形態のマーカ生成装置及びマーカ生成方法によれば、対象エリアに存在しない光の幾何学的な形状と色値を組み合わせてマーカパターンとして生成するようにしている。
具体的には、対象エリアに存在する発光体にもとづく幾何学的なパターンを形成し、その幾何学的なパターンに一意な色値を発する発光体を配置して点灯又は点滅させるアクティブマーカのパターンを生成するようにしている。

このため、対象エリアに存在する幾何学的形状をマーカとして誤認することを回避するとともに、夜間など視認性が著しく低下する環境においても、マーカを確実かつ容易に検出することができる。
また、対象エリアに存在しない色値の発光体を用いた能動的なマーカパターンを用いるため、様々な色を発する発光体が存在する場所においても確実にマーカを検出することが可能となる。

このように、本実施形態に係るマーカ生成装置及びマーカ生成方法によれば、第一実施形態と同様の作用・効果を他の構成によって得ることができる。
このため、マーカ検出の環境や使用態様に応じ柔軟にマーカパターンを生成することが可能となる。

［マーカ生成検出装置及びマーカ生成検出システム］
（マーカ生成検出装置）
次に、マーカ生成検出装置について、図面を参照しながら説明する。
図２５は、マーカ生成検出装置の構成を示すブロック図である。
同図に示すように、マーカ生成検出装置１０００は、マーカ生成装置１と、マーカ検出装置１００とを備えている。すなわち、マーカ生成検出装置１０００は、マーカ生成装置１とマーカ検出装置１００とを一体化した構成とすることができる。

ここで、マーカ検出装置１００及びマーカ検出方法について、図２６〜図３１を参照しながら説明する。
なお、マーカ生成装置については、前述した第一実施形態又は第二実施形態のいずれかのマーカ生成装置を用いることができるためこの部分の詳細な説明は省略する。

図２６は、マーカ検出装置の構成を示すブロック図である。
また、図２７は、マーカ検出装置の詳細な構成を示すブロック図である。

図２６に示すように、マーカ検出装置１００は、センサ情報入力手段１１０と、特徴抽出手段１２０と、不変特徴変換手段１３０と、マーカパターン記憶手段１４０と、照合手段１５０と、報知手段１６０とを備えている。

センサ情報入力手段１１０は、図２７に示すように、光計測部１１１と、センサ情報記憶部１１２とを有している。
光計測部１１１は、マーカが実際に使用される場所の対象エリアに存在する発光体を光センサ等によって計測する。
例えば、図２８に示すように、第一実施形態のマーカ生成装置によって生成したマーカパターンにもとづいて生成されたアクティブマーカが含まれる対象エリアを計測する。
センサ情報記憶部１１２は、対象エリアから検出された発光体の座標と点滅周期をセンサ情報テーブルに記憶する。

特徴抽出手段１２０は、図２７に示すように、特徴抽出部１２１と、特徴記憶部１２２とを有している。
特徴抽出部１２１は、センサ情報記憶部１１２から発光体の光点の座標を画像特徴として取り出す。
例えば、対象エリアが図２８に示す場所である場合、特徴抽出部１２１は、その対象エリアから図２９に示すような特徴点を抽出する。
特徴記憶部１２２は、特徴抽出部１２１で抽出された特徴点の各座標を記憶する。

不変特徴変換手段１３０は、図２７に示すように、不変特徴変換部１３１と、不変特徴記憶部１３２とを有している。
不変特徴変換部１３１は、特徴記憶部１２２から特徴点の座標を取り出して、その特徴点を不変量特徴空間に写像する。
また、不変特徴変換部１３１は、不変量特徴空間を格子状のメッシュで複数の区画に分ける。

不変特徴記憶部１３２は、不変特徴変換部１３１で求められた各種データを記憶する。各種データには、例えば、不変量特徴空間に配置された各不変特徴の座標、各区画の座標（範囲）などが含まれる。

マーカパターン記憶手段１４０は、検出しようとするマーカのパターン情報を予め記憶する。
具体的には、図３０に示すようにマーカのシリアル番号、発光体の配置場所を示す特異特徴のシリアル番号、ｘ座標、ｙ座標及びマーカとして用いる発光体の点滅周期からなる「マーカパターンテーブル」を記憶しておく。

照合手段１５０は、図２７に示すように、照合部１５１を有している。
照合部１５１は、まず、不変特徴記憶部１３２から検出段階において検出された各発光体の特徴点に対する不変特徴群に情報を取り出し、マーカパターン記憶手段１４０に予め記憶されているマーカパターンの情報との照合を行う。
ここで、マーカパターンに係る不変特徴が、不変特徴群から検出された場合、照合部１５１は、特異特徴と一致した発光体のシリアル番号を特定する。
すなわち、この場合、幾何学的なパターンは一致したものと判定する。

次に、照合部１５１は、幾何学的パターンが一致した部分の光の点滅周期を検出する。
具体的には、前述した判定において特定したシリアル番号にもとづいてセンサ情報記憶部１１２のセンサ情報テーブルを検索し、該当する発光体に関する点滅周期を抽出する。
続いて、照合部１５１は、抽出した点滅周期と、マーカパターン記憶部１４２に予め記憶されてあるマーカの点滅周期とを照合する。
そして、対応する光点ごとに点滅周期が一致した場合、照合部１５１は、所定のマーカを検出したものと判定する。
また、照合部１５１は、照合の結果に応じて報知手段１６０に報知信号の送出を行う。

報知手段１６０は、照合部１５１から報知信号を受けると、マーカが検出されたことを外部に報知する。この報知の方法には、例えば、音声出力や、画面表示などがある。

次に、本実施形態のマーカ検出方法について、図３１を参照して説明する。
マーカパターン記憶手段１４０は、予めマーカに関するデータを記憶しておく（ステップ３０１）。具体的には、マーカ生成装置１ａで生成されたマーカパターンテーブルを記憶する（図３０参照）。

センサ情報入力手段１１０の光計測部１１１は、マーカが実際に使用される場所に存在する発光体を計測する（ステップ３０２）。
センサ情報記憶部１１２は、計測した発光体の座標と点滅周期とを記憶する。

次いで、特徴抽出手段１２０の特徴抽出部１２１は、センサ情報記憶部１１２から発光体の座標を取り出す。そして、特徴抽出部１２１は、取り出した発光体の座標を特徴点として抽出する（ステップ３０３）。
特徴記憶部１２２は、特徴抽出部１２１で抽出された特徴点の各座標を記憶する。

続いて、不変特徴変換手段１３０の不変特徴変換部１３１は、特徴記憶部１２２から特徴点を取り出し、各特徴点を不変量特徴空間に写像する（ステップ３０４）。
不変特徴記憶部１３２は、不変量特徴空間に写像された特徴点（不変特徴）の座標を記憶する。

次に、照合手段１５０の照合部１５１は、不変量特徴空間に写像された検出エリアの光点の配置にもとづく不変特徴群の中から、マーカパターンと一致する不変特徴の検出を試みる（ステップ３０５）。
この照合の結果、不変量特徴空間に写像された検出対象エリアにもとづく不変特徴群の中から、マーカパターンと一致する不変特徴が検出された場合（ステップ３０５：ＹＥＳ）、次に、照合部１５１は、一致した部分の点滅周期を照合する（ステップ３０６）。

この照合の結果、双方の点滅周期が一致した場合（ステップ３０６：ＹＥＳ）、報知手段１６０は、マーカが検出されたことを外部に報知する（ステップ３０７）。
その後は、終了するか否かが判断され（ステップ３０８）、終了しないときは、ステップ３０１〜ステップ３０８の処理が繰り返される。

なお、マーカ生成検出装置１０００を構成するマーカ生成装置１とマーカ検出装置１００とは、共有化できる機能があるため、図３２に示すような構成とすることもできる。

例えば、マーカ生成検出装置１０００は、センサ情報入力手段１０と、特徴抽出手段２０と、不変特徴変換手段３０と、特異特徴選択手段４０と、マーカ生成手段５０と、照合手段１５０と、報知手段１６０とを有している。
これらのうち、センサ情報入力手段１０と、特徴抽出手段２０と、不変特徴変換手段３０と、特異特徴選択手段４０と、マーカ生成手段５０とがマーカ生成装置としての機能を有している。

一方、センサ情報入力手段１０と、特徴抽出手段２０と、不変特徴変換手段３０と、特異特徴選択手段４０と、マーカパターン記憶部５２と、照合手段１５０と、報知手段１６０が、マーカ検出装置としての機能を有している。

そして、センサ情報入力手段１０と、特徴抽出手段２０と、不変特徴変換手段３０と、特異特徴選択手段４０と、マーカ記憶部５２が、マーカ生成装置とマーカ検出装置に共通している部分である。

以上説明したように、マーカ生成検出装置によれば、マーカ生成装置で生成されたマーカパターンを用いて、検出対象エリアに現れたマーカを確実に検出することができる。

（マーカ生成検出システム）
次に、本実施形態のマーカ生成検出システムについて、図３３を参照して説明する。
同図に示すように、マーカ生成検出システム２０００は、マーカ生成装置１と、マーカ検出装置１００とを備えている。これらマーカ生成装置１とマーカ検出装置１００は、通信ネットワーク又は通信ケーブル３００などで接続することができる。

マーカ生成装置１は、センサ情報入力手段１０と、特徴抽出手段２０と、不変特徴変換手段３０と、特異特徴選択手段４０と、マーカ生成手段５０と、通信手段７０とを有している。
通信手段７０は、マーカパターン記憶手段５０に記憶されているマーカに関するデータを取り出し、これをマーカ検出装置１００へ送信する。

マーカ検出装置１００は、センサ情報入力手段１１０と、特徴抽出手段１２０と、不変特徴変換手段１３０と、マーカパターン記憶手段１４０と、照合手段１５０と、報知手段１６０と、通信手段１７０とを有している。
通信手段１７０は、マーカ生成装置１から送信されてきたマーカに関するデータを受信する。また、通信手段１７０は、その受信したマーカに関するデータをマーカパターン記憶手段１４０に記憶させる。

なお、マーカ生成装置については、前述した第一実施形態又は第二実施形態のいずれかのマーカ生成装置を、マーカ検出装置については、前述したマーカ生成検出装置が備えるマーカ検出装置を、それぞれ用いることができるため詳細な説明は省略する。

以上説明したように、マーカ生成検出装置及びマーカ検出システムによれば、マーカ生成検出装置又はマーカ生成検出システムのマーカ生成機能において、発光体の配置と点滅周期に特徴を持たせたアクティブなマーカを生成し、これをマーカ検出機能において確実に検出するようにしている。
このため、マーカ生成機能とマーカ検出機能とが一体化したシステムを提供することができる。

［マーカ生成プログラム及びマーカ検出プログラム］
次に、マーカ生成プログラム及びマーカ検出プログラムについて説明する。
上記の各実施形態におけるコンピュータ（マーカ生成装置、マーカ検出装置、マーカ生成検出装置、マーカ生成検出システム）のマーカ生成機能（マーカ生成方法を実行するための機能）やマーカ検出機能（マーカ検出方法を実行するための機能）は、記憶手段（例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やハードディスクなど）に記憶されたマーカ生成プログラム又はマーカ検出プログラムにより実現される。

マーカ生成プログラム及びマーカ検出プログラムは、コンピュータの制御手段（ＣＰＵ（Central Processing Unit）など）に読み込まれることにより、コンピュータの構成各部に指令を送り、所定の処理、例えば、マーカ生成装置のセンサ情報入力処理、特徴抽出処理、不変特徴変換処理、特異特徴選択処理、マーカパターン生成処理、マーカ検出装置のセンサ情報入力処理、特徴抽出処理、不変特徴変換処理、照合処理、報知処理などを行わせる。
これによって、マーカ生成機能又はマーカ検出機能は、ソフトウェアであるマーカ生成プログラムとハードウェア資源であるコンピュータの各構成手段とが協働することにより実現される。

なお、マーカ生成機能又はマーカ検出機能を実現するためのマーカ生成プログラムは、コンピュータのＲＯＭやハードディスクなどに記憶される他、コンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、外部記憶装置及び可搬記録媒体に格納することができる。
外部記憶装置とは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact disc−Read Only Memory）等の記録媒体を内蔵し、マーカ生成装置に外部接続されるメモリ増設装置をいう。一方、可搬記録媒体とは、記録媒体駆動装置（ドライブ装置）に装着でき、かつ、持ち運び可能な記録媒体であって、例えば、フレキシブルディスク、メモリカード、光磁気ディスク等をいう。

そして、記録媒体に記録されたプログラムは、コンピュータのＲＡＭ（Random Access Memory）等にロードされて、ＣＰＵ（制御手段）により実行される。この実行により、上述した各実施形態のマーカ生成装置の機能が実現される。
さらに、コンピュータでマーカ生成プログラムをロードする場合、他のコンピュータで保有されたマーカ生成プログラムを、通信回線を利用して自己の有するＲＡＭや外部記憶装置にダウンロードすることもできる。このダウンロードされたマーカ生成プログラムも、ＣＰＵにより実行され、上記各実施形態のマーカ生成装置のマーカ生成機能を実現する。

以上説明したように、本実施形態のマーカ生成装置、マーカ生成検出システム、マーカ生成検出装置、マーカ、マーカ生成方法及びマーカ生成プログラムによれば、光の点滅などの能動的な信号と幾何学的特徴とを組み合わせてマーカを生成することができる。このため、夜間などの視認性が悪い環境においても好適にマーカを検出することが可能となる。
また、対象エリアに存在しない点滅周期の発光体を用いた能動的なマーカパターンを用いるため、様々な点滅周期や色で発光する発光体が混在する環境においても確実にマーカを検出することが可能となる。

なお、本発明に係るマーカ生成装置、マーカ生成検出システム、マーカ生成検出装置、マーカ、マーカ生成方法及びマーカ生成プログラムは、上述した実施形態にのみ限定されるものではなく、本発明の範囲で種々の変更実施が可能であることは言うまでもない。
例えば、画像特徴としては、図形的に特徴的な特性を数値化したものを用いることができる。
これには、例えば、１９９８年ＩＥＥＥコンピュータビジョン・パターン認識会議予稿集に掲載されている方法を使用することができる。この方法は、画像中の物体形状の頂点、線状の物体の交差点、端点などを抽出することができる。そして、それらの点の画像上での位置座標情報の系列を図形的特徴とすることができる。

また、他の方法として、例えば、Montanariによる１９７１年Communications of ACM、１４巻に掲載されている「On the option detection ｏｆ curves in noisy pictures」に記載の方法がある。
これは、基準点からの距離、相対確度を記憶するＲテーブルの内容を特徴として使用することができる。この際、基準点をすべての特徴位置に対して設定し、網羅的に特徴を抽出しておくことで、部分的な特徴の欠損に対してマーカの検出が頑健となる。
さらに、他の特徴抽出方法としては、例えば、画像上の各画素の輝度値、あるいは色差値を特徴とする方法がある。

本発明は、マーカの生成に関する発明であるため、マーカの生成を行う装置や機器、さらには、物品管理、フィジカルセキュリティをはじめとする映像モニタリング、ロボットビジョン、複合実現感ＵＩ、コンテンツ生成応用といった用途に利用可能である。

１ マーカ生成装置
１０ センサ情報入力手段
２０ 特徴抽出手段
３０ 不変特徴変換手段
４０ 特異特徴変換手段
５０ マーカ生成手段
１００ マーカ検出装置
１０００ マーカ生成検出装置
２０００ マーカ生成検出システム

Claims (16)

1. 一又は二以上の信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値を計測するセンサ情報入力手段と、
   前記信号発信物体の位置にもとづいて特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に表したときの各特徴点の位置を記憶する不変特徴記憶手段と、
   前記不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を選択し、この選択した位置から前記各信号発信物体の発信信号の属性値とは異なる他の属性値の信号を発信させるマーカパターンを生成するマーカパターン生成手段とを備える
   ことを特徴とするマーカ生成装置。
2. 各信号発信物体の位置にもとづき特徴点を抽出する特徴抽出手段と、
   前記特徴点を不変量特徴空間に表す不変特徴変換手段と、
   前記不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を特異特徴として選択するとともに、前記各信号発信物体の発信信号の属性値とは異なる他の属性値を選択する特異特徴選択手段とを備え、
   前記マーカパターン生成手段は、
   前記特異特徴の位置から前記他の属性値の信号を発信させるマーカパターンを生成する
   ことを特徴とする請求項１記載のマーカ生成装置。
3. 前記センサ情報入力手段は、一又は二以上の発光体の位置及び各発光体から発せられる光の点滅周期を計測し、
   前記特徴抽出手段は、各発光体の位置にもとづき特徴点を抽出し、
   前記特異特徴選択手段は、前記不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を特異特徴として選択するとともに、前記各発光体から発せられる光の点滅周期とは異なる他の点滅周期を選択し、
   前記マーカパターン生成手段は、前記特異特徴の位置から前記他の点滅周期の光を発するマーカパターンを生成する
   ことを特徴とする請求項２記載のマーカ生成装置。
4. 前記センサ情報入力手段は、一又は二以上の発光体から発せられる光の色値を計測し、
   前記特異特徴選択手段は、各発光体から発せられる光の色値とは異なる他の色値を選択し、
   前記マーカパターン生成手段は、前記特異特徴の位置から前記他の色値の光を発するマーカパターンを生成する
   ことを特徴とする請求項２又は３記載のマーカ生成装置。
5. 前記センサ情報入力手段は、所定の電荷結合素子を用いたセンサによって前記各信号発信物体の位置及び属性値を計測する
   ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項記載のマーカ生成装置。
6. 前記センサ情報入力手段は、３板式の電荷結合素子を用いたセンサによって前記各発光体から発せられる光の色値を計測する
   ことを特徴とする請求項４又は５記載のマーカ生成装置。
7. 前記色値はＲＧＢ値である請求項４乃至６のいずれか一項記載のマーカ生成装置。
8. 一又は二以上の信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値を計測するセンサ情報入力手段と、
   前記信号発信物体の位置にもとづいて特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に表したときの各特徴点の位置を記憶する不変特徴記憶手段と、
   前記不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を選択し、この選択した位置から前記各信号発信物体の属性値とは異なる他の属性値の信号を発信させるマーカパターンを生成するマーカパターン生成手段とを備えるマーカ生成装置と、
   前記マーカ生成装置によって生成された前記マーカパターンを記憶するマーカパターン記憶手段と、
   マーカを検出する環境において信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値を計測するセンサ情報入力手段と、
   信号発信物体の位置にもとづいて特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に表したときの各特徴点の位置を記憶する不変特徴記憶手段と、
   前記不変量特徴空間における特徴点の位置と前記マーカパターンの位置とが一致する場合で、かつ、その位置において計測された発信信号の属性値が前記マーカパターンに係る他の属性値と一致した場合にマーカを検出したものと判定する照合手段とを備えるマーカ検出装置とからなる
   ことを特徴とするマーカ生成検出システム。
9. 前記マーカ生成装置は、
   各信号発信物体の位置にもとづき特徴点を抽出する特徴抽出手段と、
   前記特徴点を不変量特徴空間に表す不変特徴変換手段と、
   前記不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を特異特徴として選択するとともに、前記各信号発信物体の発信信号の属性値とは異なる他の属性値を選択する特異特徴選択手段と、
   前記特異特徴の位置から前記他の属性値の信号を発信させるマーカパターンを生成する前記マーカパターン生成手段とを備え、
   前記マーカ検出装置は、
   マーカを検出する環境における信号発信物体の計測を介して得た信号発信物体の位置にもとづき特徴点を抽出する特徴抽出手段と、
   前記特徴点を不変量特徴空間に表す不変特徴変換手段と、
   前記不変量特徴空間における特徴点の位置と前記マーカパターンの位置とが一致する場合で、かつ、その位置において計測された発信信号の属性値が前記マーカパターンに係る他の属性値と一致した場合にマーカを検出したものと判定する照合手段とを備える
   ことを特徴とする請求項８記載のマーカ生成検出システム。
10. 一又は二以上の信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値を計測する第一のセンサ情報入力手段と、
    前記信号発信物体の位置にもとづいて特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に表したときの各特徴点の位置を記憶する第一の不変特徴記憶手段と、
    前記不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を選択し、この選択した位置から前記各信号発信物体の属性値とは異なる他の属性値の信号を発信させるマーカパターンを生成するマーカパターン生成手段と、
    前記マーカ生成装置によって生成された前記マーカパターンを記憶するマーカパターン記憶手段と、
    マーカを検出する環境において信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値を計測する第二のセンサ情報入力手段と、
    信号発信物体の位置にもとづいて特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に表したときの各特徴点の位置を記憶する第二の不変特徴記憶手段と、
    前記不変量特徴空間における特徴点の位置と前記マーカパターンの位置とが一致する場合で、かつ、その位置において計測された発信信号の属性値が前記マーカパターンに係る他の属性値と一致した場合にマーカを検出したものと判定する照合手段とを備える
    ことを特徴とするマーカ生成検出装置。
11. 各信号発信物体の位置にもとづき特徴点を抽出する第一の特徴抽出手段と、
    前記特徴点を不変量特徴空間に表す第一の不変特徴変換手段と、
    前記不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を特異特徴として選択するとともに、各信号発信物体の発信信号の属性値とは異なる他の属性値を選択する特異特徴選択手段と、
    前記特異特徴の位置から前記他の属性値の信号を発信させるマーカパターンを生成する前記マーカパターン生成手段と、
    マーカを検出する環境における信号発信物体の計測を介して得た信号発信物体の位置にもとづき特徴点を抽出する第二の特徴抽出手段と、
    前記特徴点を不変量特徴空間に表す第二の不変特徴変換手段と、
    前記不変量特徴空間における特徴点の位置と前記マーカパターンの位置とが一致する場合で、かつ、その位置において計測された発信信号の属性値が前記マーカパターンに係る他の属性値と一致した場合にマーカを検出したものと判定する照合手段とを備えること
    を特徴とする請求項１０記載のマーカ生成検出装置。
12. 一又は二以上の信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値が計測され、その位置にもとづく特徴点を不変量特徴空間に表したときの各特徴点の数が所定数以下の位置が選択され、この選択した位置から前記各信号発信物体の発信信号の属性値とは異なる属性値の信号を発信する
    ことを特徴とするマーカ。
13. 一又は二以上の信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値を計測する工程と、
    前記信号発信物体の位置にもとづいて特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に表したときの各特徴点の位置を記憶する工程と、
    前記不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を選択し、この選択した位置から前記各信号発信物体の発信信号の属性値とは異なる他の属性値の信号を発信させるマーカパターンを生成する工程とを有すること
    を特徴とするマーカ生成方法。
14. 前記不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を特異特徴として選択するとともに、前記各信号発信物体の発信信号の属性値とは異なる他の属性値を選択する工程と、
    前記特異特徴の位置から前記他の属性値の信号を発信させるマーカパターンを生成する工程とを有すること
    を特徴とする請求項１３記載のマーカ生成方法。
15. マーカ生成装置を、
    一又は二以上の信号発信物体の位置及びその発信信号の属性値を計測する手段、
    前記信号発信物体の位置にもとづいて特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に表したときの各特徴点の位置を記憶する手段、及び
    前記不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を選択し、この選択した位置から前記各信号発信物体の発信信号の属性値とは異なる他の属性値の信号を発信させるマーカパターンを生成する手段として機能させるためのマーカ生成プログラム。
16. 前記マーカ生成装置を、
    前記不変量特徴空間における特徴点の数が所定数以下の位置を特異特徴として選択するとともに、前記各信号発信物体の発信信号の属性値とは異なる他の属性値を選択する手段、及び、
    前記特異特徴の位置から前記他の属性値の信号を発信させるマーカパターンを生成する手段として機能させるための請求項１５記載のマーカ生成プログラム。