JP2016164737A - 認識装置、認識システム、認識プログラムおよび認識方法 - Google Patents

Abstract

【課題】撮像画像にモーションボケが発生している状態でも文字等の認識精度の低下を抑制する。
【解決手段】認識対象を撮像した、撮像時期が異なる複数の画像から前記認識対象の画像上の移動方向を算出し、該移動方向を、画像上に発生するモーションボケの発生方向と推定する推定部と、辞書画像に前記発生方向に対する所定の大きさのボケを加えた辞書画像を生成する生成部と、前記複数の画像のいずれかと前記生成部によって生成された辞書画像とを照合し、前記認識対象の認識を行う認識部と、を備える。
【選択図】図４

Description

本発明は、認識装置、認識システム、認識プログラムおよび認識方法に関する。

撮像装置により撮像した画像から文字等を認識する技術が存在する。例えば、車番認識システムとして、道路を走行する車両のプレート（ナンバープレート）から文字を自動的に読み取ることが行われている。

車両のような高速に移動する物体の撮像画像を扱う場合においては、露光時間内での撮像素子上の露光点の移動に起因するモーションボケによる認識精度の低下が問題となりやすい。露光時間は、動画像を出力する撮像装置では、シャッターを備える場合はシャッタースピードにより決まり、シャッターを備えていない場合は１フレームの時間により決まる。静止画像を出力する撮像装置では、露光時間はシャッタースピードにより決まる。

図１はモーションボケの例を示す図であり、（ａ）（ｂ）（ｃ）は露光時間が短い場合、（ｄ）（ｅ）（ｆ）は露光時間が長い場合を示している。図１（ａ）（ｄ）において、各格子（セル）は撮像素子の画素を示しており、灰色の線７１は撮像素子上での物体の一点の像の動きであり、黒色の線７２は露光時間内での動きである。露光時間が短い（ａ）の場合は、（ｂ）に示すように、１つの画素に明確な露光量の違いとして検出される。しかし、露光時間が長い（ｄ）の場合は、（ｅ）に示すように、移動方向に伸びた形で複数の画素にわたって露光量が検出され（色の濃さは露光量に対応）、モーションボケが発生する。車両全体を撮像した場合、露光時間が短い場合、車両は（ｃ）に示すように鮮明に撮像されるが、露光時間が長い場合、車両は（ｆ）に示すように全体が移動方向に沿ってボケて撮像される。

撮像画像に含まれる文字等の認識にあたり、撮像画像は予め用意された辞書画像と照合が行われ、一致率から特定の文字であると認識される。図２は辞書画像との照合の例を示す図であり、（ａ）はモーションボケがない場合、（ｂ）はモーションボケがある場合を示している。なお、撮像画像は、辞書画像との照合を行う前に、斜め方向から撮像された歪んだ画像である場合、正面から見た画像に変換される。

モーションボケがない（ａ）の場合、撮像画像の白枠で囲んだ文字を認識するにあたり、辞書画像の「Ａ」に明確に合致し、「Ｂ」には明確に合致しないと判断される。モーションボケがある（ｂ）の場合、モーションボケにより辞書画像との差異が大きくなるため、辞書画像の「Ａ」に合致するとも、「Ｂ」に合致しないとも判断がつかなくなる場合があり、認識精度の低下を招く。

特開２００９−７１８２１号公報

上述したモーションボケの発生を防止するためには、撮像時の露光時間を短くすることが有効である。しかし、露光時間を短くすることで露光量が減少するため、特に夜間における撮像時に露光量不足となる問題がある。露光量不足を防止するためには、撮像装置の感度を高めるか、照明装置の光量を増大させることが考えられる。しかし、撮像装置の感度向上にはコスト的にも限界があり、照明装置の光量増大のためには照明装置の台数や消費電力の増大を伴うことになって、いずれも困難である。

本発明は、一つの側面では、撮像画像にモーションボケが発生している状態でも文字等の認識精度の低下を抑制することを目的とする。

一つの態様では、認識装置は、認識対象を撮像した、撮像時期が異なる複数の画像から前記認識対象の画像上の移動方向を算出し、該移動方向を、画像上に発生するモーションボケの発生方向と推定する推定部と、辞書画像に前記発生方向に対する所定の大きさのボケを加えた辞書画像を生成する生成部と、前記複数の画像のいずれかと前記生成部によって生成された辞書画像とを照合し、前記認識対象の認識を行う認識部と、を備える。

一つの側面として、撮像画像にモーションボケが発生している状態でも文字等の認識精度の低下を抑制することができる。

モーションボケの例を示す図である。 辞書画像との照合の例を示す図である。 一実施形態にかかるシステムの構成例を示す図である。 認識装置の構成例を示す図である。 認識装置の他の構成例を示す図である。 認識装置のハードウェア構成例を示す図である。 実施形態の処理例を示すフローチャート（その１）である。 車両検出により一時保持される撮像画像の例を示す図である。 プレート候補の抽出の例を示す図である。 画像変換の例を示す図である。 一連番号の認識の例を示す図である。 車両の移動量およびモーションボケ量の例を示す図である。 移動量またはモーションボケ量に対するアフィン変換の例を示す図である。 実空間への逆投影によるモーションボケ量の推定の例を示す図である。 モーションボケフィルタの生成の例を示す図（その１）である。 ｘｙ平面と直線の例を示す図である。 各格子と線分が重なる長さの算出例を示す図である。 モーションボケフィルタの生成の例を示す図（その２）である。 ｘｙ平面と直線の例を示す図である。 モーションボケフィルタの生成の例を示す図（その３）である。 ｘｙ平面と直線の例を示す図である。 モーションボケフィルタの例を示す図である。 一時辞書の生成の例を示す図である。 モーションボケを加えた一時辞書画像との照合の例を示す図である。 実施形態の処理例を示すフローチャート（その２）である。

以下、本発明の好適な実施形態につき説明する。

＜構成＞
図３は一実施形態にかかるシステムの構成例を示す図である。図３において、車両２が走行する道路１に対し、車両２とそのプレート３を視野とする所定の位置に照明装置４と撮像装置５が配置され、撮像装置５の撮像画像は認識装置６に入力され、認識装置６は所定の処理を経て認識結果を出力するようになっている。照明装置４は例えばＬＥＤ（Light Emitting Diode）照明装置であり、撮像装置５は例えば動画像デジタルカメラである。認識装置６は例えばパーソナルコンピュータ等の情報処理装置である。

図４は認識装置６の構成例を示す図である。図４において、認識装置６は、車両検出部６０１と、プレート検出部６０３と、プレート検出部６０３を構成するプレート候補抽出部６０４と画像変換部６０５と一連番号認識部６０７とプレート判定部６０９とを備えている。また、認識装置６は、モーションボケ量推定部６１０とモーションボケフィルタ生成部６１１と一時辞書生成部６１２と小文字認識部６１４と認識結果出力部６１５とを備えている。

車両検出部６０１は、撮像装置５から動画像（静止画像のフレームが連続する画像）の撮像画像を入力する機能を有している。また、車両検出部６０１は、撮像画像に外観から車両と判断される物体が含まれる場合に、撮像時刻情報を伴う少なくとも２枚の静止画像を撮像画像６０２として一時的に保持する機能を有している。なお、撮像時刻情報を伴う少なくとも２枚の静止画像は、連続したフレームの静止画像または数フレームおきにピックアップしたフレームの静止画像である。また、車両検出部６０１は、車両を検出した旨の車両検出結果を出力する機能を有している。なお、撮像装置５は、シャッターを備える場合と備えない場合とがある。また、車両検出は、後続のプレート検出等の処理を効率的に行うためのものであり、処理効率をさほど考慮しなくてよい場合には撮像画像から車両検出を経ずに直接にプレート検出等を行うこともできる。

プレート検出部６０３は、車両検出結果により車両検出部６０１が車両を検出した場合に、撮像画像６０２に基づいて車両のプレートを検出（プレート位置を特定）する機能を有している。

プレート候補抽出部６０４は、撮像画像６０２からプレートである可能性のある所定の形状（例えば、矩形または平行四辺形）の輪郭の画像部分を候補として抽出し、その画像上の座標位置（例えば、プレート下部の中央部の座標位置）をプレート候補位置として出力する機能を有している。

画像変換部６０５は、プレート候補抽出部６０４から入力したプレート候補位置に基づき、撮像画像６０２からプレート候補画像を切り出す機能を有している。また、画像変換部６０５は、輪郭の傾きと縦横比等に基づいてアフィン変換等により正面画像に変換してプレート候補画像６０６として一時的に保持する機能を有している。また、画像変換部６０５は、プレート候補画像を生成した旨を示す画像変換結果を出力する機能を有している。一般に、車両の斜め方向から撮像することになるため、プレート部分は平行四辺形状に歪んだものとなるが、正面画像に変換することで、正面画像に基づいて作成されている辞書画像との照合が可能となる。

一連番号認識部６０７は、画像変換部６０５から画像変換結果を入力した場合に、プレート候補画像６０６から一連番号用の辞書６０８を用いてプレート中央のサイズの大きな数字である一連番号を認識し、認識された一連番号または認識できなかった旨を示す一連番号認識結果を出力する機能を有している。なお、この構成例では、サイズの大きな数字である一連番号については、モーションボケの影響が少ないとして、辞書画像の加工は行っていない。

プレート判定部６０９は、一連番号認識部６０７から入力した一連番号認識結果に基づき、プレートにおける一連番号の形式（例えば、４桁の数字列等）によりプレートであるか否か判定し、その旨を示すプレート判定結果を出力する機能を有している。

モーションボケ量推定部６１０は、プレート判定結果がプレートであると判定したことを示す場合に、正面画像への変換後の撮像画像上に存在するモーションボケの発生方向および大きさを推定し、モーションボケパラメータとして出力する機能を有している。モーションボケの発生方向および大きさは、モーションボケの発生方向および大きさの両方をまとめて「モーションボケ量」または単に「ボケ量」とも呼ぶ。この推定は、プレート候補抽出部６０４の出力するプレート候補位置（プレートであると判定されたことにより「プレート位置」となる）および画像変換部６０５の画像変換に用いたパラメータ（アフィン変換の行列値等）に基づいて行われる。なお、対象となる車両の代表的な速度からモーションボケの大きさを既定値として与えることができる場合には、モーションボケの発生方向のみを推定するようにしてもよい。

モーションボケフィルタ生成部６１１は、モーションボケ量推定部６１０から入力したモーションボケパラメータに基づき、コンボリューション行列等によるモーションボケフィルタを生成して出力する機能を有している。

一時辞書生成部６１２は、モーションボケフィルタ生成部６１１から入力したモーションボケフィルタを小文字用の辞書６１３の辞書画像に適用（コンボリューション演算等）することにより一時辞書を生成して出力する機能を有している。

小文字認識部６１４は、一時辞書生成部６１２により生成された一時辞書を用い、プレート候補画像６０６から一連番号の部分を除いた小文字の部分から小文字を認識し、認識された小文字または認識できなかった旨を示す小文字認識結果を出力する機能を有している。

認識結果出力部６１５は、一連番号認識部６０７の一連番号認識結果と小文字認識部６１４の小文字認識結果とを含むプレート全体の認識結果を出力する機能を有している。

図５は認識装置６の他の構成例を示す図である。図４に示した認識装置６では、サイズの大きな数字である一連番号については、モーションボケの影響が少ないとして、辞書画像の加工は行っていなかったが、図５の構成例では、モーションボケによる影響で一連番号についても認識できない場合に備え、一連番号の認識に際しても辞書画像の加工を行うようにしている。実装として、図４または図５のいずれかの構成としてもよいし、両者の構成を含めておき、ユーザに選択させるようにしてもよいし、プレート検出の失敗頻度等に応じて自動的に切り替えるようにしてもよい。

図５において、図４の構成と異なるのは、図４におけるモーションボケ量推定部６１０とモーションボケフィルタ生成部６１１を画像変換部６０５の直後に移動し、一連番号認識部６０７の直前に一時辞書生成部６１２−１を設けた点である。図４における一時辞書生成部６１２は、新たに設けた一時辞書生成部６１２−１と区別するために、一時辞書生成部６１２−２としてある。

図５において、モーションボケ量推定部６１０とモーションボケフィルタ生成部６１１は処理のタイミングが異なるだけで、図４と機能は同様である。一時辞書生成部６１２−１は、モーションボケフィルタ生成部６１１から入力したモーションボケフィルタを一連番号用の辞書６０８の辞書画像に適用（コンボリューション演算等）することにより一時辞書を生成して出力する機能を有している。一連番号認識部６０７は、一時辞書生成部６１２−１により生成された一時辞書を用い、プレート候補画像６０６から一連番号を認識し、認識された一連番号または認識できなかった旨を示す一連番号認識結果を出力する機能を有している。

なお、図５では一連番号の認識によりプレートを検出し、プレートが検出された後に小文字の認識を行っているが、プレートの検出を省略し、一連番号と小文字を逐次または同時に認識することもできる。

図６は認識装置６のハードウェア構成例を示す図である。図６において、認識装置６は、システムバス６００１に接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）６００２、ＲＯＭ（Read Only Memory）６００３、ＲＡＭ（Random Access Memory）６００４、ＮＶＲＡＭ（Non-Volatile Random Access Memory）６００５を備えている。また、認識装置６は、Ｉ／Ｆ（Interface）６００６と、Ｉ／Ｆ６００６に接続された、Ｉ／Ｏ（Input/Output Device）６００７、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）６００８、ＮＩＣ（Network Interface Card）６００９と、Ｉ／Ｏ６００７に接続されたモニタ６０１０、キーボード６０１１、マウス６０１２等を備えている。Ｉ／Ｏ６００７にはＣＤ／ＤＶＤ（Compact Disk/Digital Versatile Disk）ドライブ等を接続することもできる。図示のハードウェア上ではＯＳ（Operating System）が動作し、その上で図４および図５に示した各部がコンピュータプログラム等に基づいて動作する。

＜動作＞
図７は上記の実施形態の処理例を示すフローチャートであり、図４に示した認識装置６の処理例である。

図７において、車両検出部６０１は、撮像装置５から撮像画像を入力すると（ステップＳ１０１）、撮像画像に外観から車両と判断される物体が含まれるか否かにより車両を検出したかどうか判断する（ステップＳ１０２）。車両を検出していないと判断した場合（ステップＳ１０２のＮｏ）、撮像画像の入力（ステップＳ１０１）に戻る。車両を検出したと判断した場合（ステップＳ１０２のＹｅｓ）、撮像時刻情報を伴う少なくとも２枚の静止画像（連続したフレームの静止画像または数フレームおきにピックアップしたフレームの静止画像）を撮像画像６０２として一時保存する（ステップＳ１０３）。そして、車両を検出した旨（併せて一時保存した撮像画像へのハンドルを持たせてもよい）の車両検出結果を出力し（ステップＳ１０４）、撮像画像の入力（ステップＳ１０１）に戻る。図８は車両検出により一時保持される撮像画像６０２の例を示す図であり、（ａ）は時刻Ｔにおける撮像画像、（ｂ）は時刻Ｔ＋ｄｔにおける撮像画像を示している。

図７に戻り、プレート検出部６０３は、車両検出部６０１の車両検出結果により車両を検出したか否か判断し（ステップＳ１０５）、車両を検出していない場合（ステップＳ１０５のＮｏ）は待機する。車両を検出している場合（ステップＳ１０５のＹｅｓ）、プレート候補抽出部６０４は、撮像画像６０２からプレートである可能性のある所定の形状（例えば、矩形または平行四辺形）の輪郭の画像部分を候補として抽出し、その画像上の座標位置（例えば、プレート下部の中央部の座標位置）をプレート候補位置として出力する（ステップＳ１０６）。図９はプレート候補の抽出の例を示す図であり、（ａ）の時刻Ｔにおける撮像画像と（ｂ）の時刻Ｔ＋ｄｔにおける撮像画像のそれぞれにつき、プレートの下部中央の画像上の座標値ｘ、ｙをプレート候補位置として抽出している。

次いで、図７に戻り、画像変換部６０５は、プレート候補抽出部６０４の出力したプレート候補位置に基づき、撮像画像６０２からプレート候補画像を切り出す。また、画像変換部６０５は、輪郭の傾きと縦横比等に基づいてアフィン変換等により正面画像に変換してプレート候補画像６０６として一時的に保持し、プレート候補画像を生成した旨を示す画像変換結果を出力する（ステップＳ１０７）。図１０は画像変換の例を示す図であり、（ａ）の撮像画像６０２に含まれる歪んだプレートの画像から、（ｂ）の正面から見た矩形の画像に変換した様子を示している。

次いで、図７に戻り、一連番号認識部６０７は、画像変換部６０５から画像変換結果を入力した場合に、プレート候補画像６０６から一連番号用の辞書６０８を用いてプレート中央のサイズの大きな数字である一連番号を認識し、認識された一連番号または認識できなかった旨を示す一連番号認識結果を出力する（ステップＳ１０８）。図１１は一連番号の認識の例を示す図であり、「２３４５」という一連番号が認識された状態を示している。

次いで、図７に戻り、プレート判定部６０９は、一連番号認識部６０７の一連番号認識結果に基づき、プレートにおける一連番号の形式（例えば、４桁の数字列等）によりプレートであるか否か判定し、その旨を示すプレート判定結果を出力し、プレートでなかった場合（ステップＳ１０９のＮｏ）、車両検出の待機（ステップＳ１０５）に戻る。

プレートであると判定した場合（ステップＳ１０９のＹｅｓ）、モーションボケ量推定部６１０は、正面画像への変換後の撮像画像上に存在するモーションボケの発生方向および大きさを推定する。この推定は、プレート候補抽出部６０４の出力するプレート候補位置（プレート位置）および画像変換部６０５の画像変換に用いたパラメータ（アフィン変換の行列値等）に基づいて行われる。また、モーションボケ量推定部６１０は、推定結果であるモーションボケの発生方向および大きさをモーションボケパラメータとして出力する（ステップＳ１１０）。なお、対象となる車両の代表的な速度からモーションボケの大きさを既定値として与えることができる場合には、モーションボケ量推定部６１０においてモーションボケの発生方向のみを推定するようにしてもよい。撮像画像からモーションボケの大きさも推定すれば、より認識精度を向上させることができる。

図１２は車両の移動量およびモーションボケ量の例を示す図である。図１２（ａ）は説明のために時刻Ｔにおける撮像画像と時刻Ｔ＋ｄｔにおける撮像画像とを重ねて示しており、時刻Ｔにおけるプレート位置（図９（ａ））と時刻Ｔ＋ｄｔにおけるプレート位置（図９（ｂ））との差から、時間ｄｔにおける画像上のｘ方向の移動量ｄｘとｙ方向の移動量ｄｙとが算出される。全体としての移動方向と移動距離の両方を包含したものが移動量である。

そして、シャッター値（例えば、シャッタースピードが「１／１０００」という場合には「１０００」がシャッター値。シャッター値は露光時間の逆数）をｓとした場合、図１２（ｂ）に示すように、ｘ方向のボケの大きさはｄｘ／（ｓ・ｄｔ）、ｙ方向のボケの大きさはｄｙ／（ｓ・ｄｔ）により算出（推定）される。なお、ボケの発生方向は、ｘ方向のボケの大きさとｙ方向のボケの大きさの比に対するアークタンジェント（tan^-1）から算出（推定）できる。

なお、上記のボケ量は画像変換前の画像上の値であるため、辞書画像と照合する際の正面画像上での値に変換する。図１３は移動量またはモーションボケ量に対するアフィン変換の例を示す図であり、（ａ）に示す画像変換前の画像上でのボケ量ベクトルに画像変換部６０５での画像変換に用いたのと同じパラメータによるアフィン変換を施すことで、（ｂ）に示すような正面画像上でのボケ量ベクトル（ｐ，ｑ）を得ることができる。ボケ量ベクトルの成分ｐ，ｑはモーションボケパラメータとして出力される。

なお、上述の説明では撮像画像上の物体（プレート）の位置から移動量を求めるものとしたが、より精度を高めるために、実空間への逆投影を用いることができる。図１４において、位置Ａにあるプレートの画像と位置Ｂにあるプレートの画像とから移動量を算出する場合、位置Ａと位置Ｂは撮像装置からの距離が異なるため、厳密な移動量とはならない。そこで、予め、撮像装置と視野内の各位置との物理的な距離と角度を測定しておき、位置Ａ、Ｂを実空間に逆投影し、実空間上で移動量を算出し、それを画像空間に投影することで、より正確な移動量を算出することができる。移動量を算出した後の処理は前述したのと同様である。

次いで、図７に戻り、モーションボケフィルタ生成部６１１は、モーションボケ量推定部６１０の出力するモーションボケパラメータに基づき、コンボリューション行列等によるモーションボケフィルタを生成して出力する（ステップＳ１１１）。モーションボケフィルタの生成手法について以下に説明する。

図１５はモーションボケフィルタの生成の例を示す図である。図１５において、モーションボケフィルタ生成部６１１は、モーションボケ量推定部６１０からモーションボケパラメータ（ｘ方向ボケ量ｐ、ｙ方向ボケ量ｑ）を入力する（ステップＳ２１１）。

次いで、モーションボケフィルタ生成部６１１は、モーションボケパラメータからモーションボケの大きさに相当する長さＷと発生方向に相当する角度θ を算出する（ステップＳ２１２）。それぞれの算式は図示の通りである。

次いで、モーションボケフィルタ生成部６１１は、仮想上のｘｙ平面上に、長さＷの線分Ｌを、中点が原点と重なり、ｘ軸との傾きが角度θとなる直線を設定する（ステップＳ２１３）。仮想上のｘｙ平面上に線分Ｌを引いた状態の例を図１６に示している。

次いで、図１５に戻り、モーションボケフィルタ生成部６１１は、ｘｙ平面上の座標値が整数となる点を中心とする縦横のサイズが１の格子を設定する（ステップＳ２１４）。図１６において破線で囲まれる最小の矩形が格子となる。格子の一例をＧとして示している。

次いで、図１５に戻り、モーションボケフィルタ生成部６１１は、各格子（中心（ｍ，ｎ））と線分Ｌが重なる長さｗ（ｍ，ｎ）を算出する（ステップＳ２１５）。

そして、モーションボケフィルタ生成部６１１は、モーションボケフィルタＢ（ｍ，ｎ）を
Ｂ（ｍ，ｎ）＝ｗ（ｍ，ｎ）／Ｗ
により生成して出力する（ステップＳ２１６）。

図１７は各格子と線分が重なる長さの算出例を示す図であり、ｍ、ｎで特定される各格子につき、ｘについてはｍ−０．５〜ｍ＋０．５、ｙについてはｎ−０．５〜ｎ＋０．５の値域とし、線分Ｌ上で１、それ以外では０となる関数δを用いて数値計算を行うことで、ｗ（ｍ，ｎ）を算出している。

次に、図１８はモーションボケフィルタの生成の他の例を示す図である。図１８において、モーションボケフィルタ生成部６１１は、モーションボケ量推定部６１０からモーションボケパラメータ（ｘ方向ボケ量ｐ、ｙ方向ボケ量ｑ）を入力する（ステップＳ２２１）。

次いで、モーションボケフィルタ生成部６１１は、モーションボケパラメータからモーションボケの大きさに相当する長さＷと発生方向に相当する角度θ を算出する（ステップＳ２２２）。それぞれの算式は図示の通りである。

次いで、モーションボケフィルタ生成部６１１は、仮想上のｘｙ平面上に、長さＷの線分Ｌを、中点が原点と重なり、ｘ軸との傾きが角度θとなる直線を設定する（ステップＳ２２３）。仮想上のｘｙ平面上に線分Ｌを引いた状態（線上の白抜きの十字と白抜きの○を除く）の例を図１９（ａ）に示している。

次いで、図１８に戻り、モーションボケフィルタ生成部６１１は、線分Ｌを等間隔で区切った点（線分Ｌの片端点を含む）をｌ_ｉ（ｉ＝０，…，Ｎ）に設定する（ステップＳ２２４）。ｌ_ｉの座標値は、（（ｉ・Ｗ／Ｎ−Ｗ／２）ｃｏｓθ，（ｉ・Ｗ／Ｎ−Ｗ／２）ｓｉｎθ））となる。図１９（ａ）において、７等分（Ｎ＝６）した場合のｌ_ｉを白抜きの十字で示している。

次いで、図１８に戻り、モーションボケフィルタ生成部６１１は、ｌ_ｉの座標値を四捨五入した値を（ｍ_ｉ，ｎ_ｉ）に設定する（ステップＳ２２５）。四捨五入した値の示す座標位置を図１９（ａ）において白抜きの○で示している。なお、四捨五入する座標値として、片端点および各区切った点の座標値ではなく、各区切った線分の中点の座標値としてもよい。

次いで、図１８に戻り、モーションボケフィルタ生成部６１１は、ｍ＝ｍ_ｉ，ｎ＝ｎ_ｉとなる数をカウントし、結果をＣ（ｍ，ｎ）に設定する（ステップＳ２２６）。図１９（ｂ）にＣ（ｍ，ｎ）の例（図１９（ａ）に対応）を示している。

次いで、図１８に戻り、モーションボケフィルタ生成部６１１は、Ｃ（ｍ，ｎ）を分割数（Ｎ＋１）で割ることでモーションボケフィルタを生成し出力する（ステップＳ２２７）。

次に、図２０はモーションボケフィルタの生成の更に他の例を示す図である。図２０において、モーションボケフィルタ生成部６１１は、モーションボケ量推定部６１０からモーションボケパラメータ（ｘ方向ボケ量ｐ、ｙ方向ボケ量ｑ）を入力する（ステップＳ２３１）。

次いで、モーションボケフィルタ生成部６１１は、モーションボケパラメータからモーションボケの大きさに相当する長さＷと発生方向に相当する角度θ を算出する（ステップＳ２３２）。それぞれの算式は図示の通りである。

次いで、モーションボケフィルタ生成部６１１は、仮想上のｘｙ平面上に、長さＷで幅Ｈの線分Ｌを、中点が原点と重なり、ｘ軸との傾きが角度θとなる直線を設定する（ステップＳ２３３）。幅Ｈは、１×１のサイズの格子の対角線の長さよりも若干大きめに予め設定されたものである。仮想上のｘｙ平面上に線分Ｌを引いた状態の例を図２１に示している。

次いで、図２０に戻り、モーションボケフィルタ生成部６１１は、ｘｙ平面上の座標値が整数となる点を中心とする縦横のサイズが１の格子を設定する（ステップＳ２３４）。

次いで、モーションボケフィルタ生成部６１１は、各格子（中心（ｍ，ｎ））と線分Ｌが重なる面積Ｓ（ｍ，ｎ）を算出する（ステップＳ２３５）。

そして、モーションボケフィルタ生成部６１１は、モーションボケフィルタＢ（ｍ，ｎ）を
Ｂ（ｍ，ｎ）＝Ｓ（ｍ，ｎ）／ＷＨ
により生成して出力する（ステップＳ２３６）。

図２２は、Ｗ＝７、θ＝４５°として生成したモーションボケフィルタの例を示す図であり、右上から左下に向かう対角線上の要素が１／７となり、その他の要素が０となっている。なお、長さＷは基本格子の対角の長さを説明の都合上１としている。

次いで、図７に戻り、一時辞書生成部６１２は、モーションボケフィルタ生成部６１１から入力したモーションボケフィルタを小文字用の辞書６１３の辞書画像に適用（コンボリューション演算等）することにより一時辞書を生成して出力する（ステップＳ１１２）。図２３は一時辞書の生成の例を示す図である。原画の辞書画像にモーションボケフィルタを適用することにより一時辞書画像を生成した状態を示している。

次いで、図７に戻り、小文字認識部６１４は、一時辞書生成部６１２により生成された一時辞書を用い、プレート候補画像６０６から一連番号の部分を除いた小文字の部分から小文字を認識し、認識された小文字または認識できなかった旨を示す小文字認識結果を出力する（ステップＳ１１３）。図２４はモーションボケを加えた一時辞書画像との照合の例を示す図であり、撮像画像（プレート画像）上の白枠で囲んだ文字を一時辞書との照合により認識するにあたり、両者とも同じボケが生じた状態となっているため、一時辞書画像の「Ａ」に明確に合致し、「Ｂ」には明確に合致しないと判断される。

次いで、図７に戻り、認識結果出力部６１５は、一連番号認識部６０７の一連番号認識結果と小文字認識部６１４の小文字認識結果とを含む認識結果を出力し（ステップＳ１１４）、車両検出の待機（ステップＳ１０５）に戻る。

次に、図２５は、図５に示した構成の認識装置６における処理例を示すフローチャートである。

図２５において、車両検出部６０１は、撮像装置５から撮像画像を入力すると（ステップＳ３０１）、撮像画像に外観から車両と判断される物体が含まれるか否かにより車両を検出したかどうか判断する（ステップＳ３０２）。車両を検出していないと判断した場合（ステップＳ３０２のＮｏ）、撮像画像の入力（ステップＳ３０１）に戻る。車両を検出したと判断した場合（ステップＳ３０２のＹｅｓ）、撮像時刻情報を伴う少なくとも２枚の静止画像（連続したフレームの静止画像または数フレームおきにピックアップしたフレームの静止画像）を撮像画像６０２として一時保存する（ステップＳ３０３）。そして、車両を検出した旨（併せて一時保存した撮像画像へのハンドルを持たせてもよい）の車両検出結果を出力し（ステップＳ３０４）、撮像画像の入力（ステップＳ３０１）に戻る。

一方、プレート検出部６０３は、車両検出部６０１の車両検出結果により車両を検出したか否か判断し（ステップＳ３０５）、車両を検出していない場合（ステップＳ３０５のＮｏ）は待機する。車両を検出している場合（ステップＳ３０５のＹｅｓ）、プレート候補抽出部６０４は、撮像画像６０２からプレートである可能性のある所定の形状（例えば、矩形または平行四辺形）の輪郭の画像部分を候補として抽出し、その画像上の座標位置（例えば、プレート下部の中央部の座標位置）をプレート候補位置として出力する（ステップＳ３０６）。

次いで、画像変換部６０５は、プレート候補抽出部６０４の出力したプレート候補位置に基づき、撮像画像６０２からプレート候補画像を切り出す。また、画像変換部６０５は、輪郭の傾きと縦横比等に基づいてアフィン変換等により正面画像に変換してプレート候補画像６０６として一時的に保持し、プレート候補画像を生成した旨を示す画像変換結果を出力する（ステップＳ３０７）。

次いで、モーションボケ量推定部６１０は、正面画像への変換後の撮像画像上に存在するモーションボケの発生方向および大きさを推定する。この推定は、プレート候補抽出部６０４の出力するプレート候補位置（プレート位置）および画像変換部６０５の画像変換に用いたパラメータ（アフィン変換の行列値等）に基づいて行われる。また、モーションボケ量推定部６１０は、推定結果であるモーションボケの発生方向および大きさをモーションボケパラメータとして出力する（ステップＳ３０８）。なお、対象となる車両の代表的な速度からモーションボケの大きさを既定値として与えることができる場合には、モーションボケ量推定部６１０においてモーションボケの発生方向のみを推定するようにしてもよい。

次いで、モーションボケフィルタ生成部６１１は、モーションボケ量推定部６１０の出力するモーションボケパラメータに基づき、コンボリューション行列等によるモーションボケフィルタを生成して出力する（ステップＳ３０９）。

次いで、一時辞書生成部６１２−１は、モーションボケフィルタ生成部６１１の出力するモーションボケフィルタを一連番号用の辞書６０８の辞書画像に適用（コンボリューション演算等）することにより一時辞書を生成して出力する（ステップＳ３１０）。

次いで、一連番号認識部６０７は、一時辞書生成部６１２−１により生成された一時辞書を用い、プレート候補画像６０６から一連番号を認識し、認識された一連番号または認識できなかった旨を示す一連番号認識結果を出力する（ステップＳ３１１）。

次いで、プレート判定部６０９は、一連番号認識部６０７の一連番号認識結果に基づき、プレートにおける一連番号の形式（例えば、４桁の数字列等）によりプレートであるか否か判定し、その旨を示すプレート判定結果を出力し、プレートでなかった場合（ステップＳ３１２のＮｏ）、車両検出の待機（ステップＳ３０５）に戻る。

プレートであると判定した場合（ステップＳ３１２のＹｅｓ）、一時辞書生成部６１２−２は、モーションボケフィルタ生成部６１１から入力したモーションボケフィルタを小文字用の辞書６１３の辞書画像に適用（コンボリューション演算等）することにより一時辞書を生成して出力する（ステップＳ３１３）。

次いで、小文字認識部６１４は、一時辞書生成部６１２−２により生成された一時辞書を用い、プレート候補画像６０６から一連番号の部分を除いた小文字の部分から小文字を認識し、認識された小文字または認識できなかった旨を示す小文字認識結果を出力する（ステップＳ３１４）。

そして、認識結果出力部６１５は、一連番号認識部６０７の一連番号認識結果と小文字認識部６１４の小文字認識結果とを含む認識結果を出力し（ステップＳ３１５）、車両検出の待機（ステップＳ３０５）に戻る。

＜総括＞
以上説明したように、本実施形態によれば、撮像装置により撮像した画像から文字等を認識する場合に、モーションボケが発生している状態でも文字等の認識精度の低下を抑制することができる。なお、撮影画像にモーションボケフィルタの逆フィルタをかける方法では、逆フィルタのサイズが大きくなり、データ処理負荷が高くなる。

以上、好適な実施の形態により説明した。ここでは特定の具体例を示して説明したが、特許請求の範囲に定義された広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により限定されるものと解釈してはならない。

なお、モーションボケ量推定部６１０は、推定部の一例である。一時辞書生成部６１２は、生成部の一例である。小文字認識部６１４は、認識部の一例である。

以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１） 認識対象を撮像した、撮像時期が異なる複数の画像から前記認識対象の画像上の移動方向を算出し、該移動方向を、画像上に発生するモーションボケの発生方向と推定する推定部と、
辞書画像に前記発生方向に対する所定の大きさのボケを加えた辞書画像を生成する生成部と、
前記複数の画像のいずれかと前記生成部によって生成された辞書画像とを照合し、前記認識対象の認識を行う認識部と、
を備えたことを特徴とする認識装置。
（付記２） 付記１に記載の認識装置において、
前記推定部は、前記複数の画像から前記認識対象の画像上の移動方向および移動量を算出し、撮像の露光時間を用いてモーションボケの発生方向および大きさを推定し、
前記生成部は、辞書画像に前記発生方向に対する前記モーションボケの大きさのボケを加えた辞書画像を生成する、
ことを特徴とする認識装置。
（付記３） 付記１または２のいずれか一項に記載の認識装置において、
前記生成部は、前記発生方向および前記大きさに対応したコンボリューション行列を生成し、辞書画像に前記コンボリューション行列によるコンボリューション演算を施すことで辞書画像を生成する、
ことを特徴とする認識装置。
（付記４） 付記３に記載の認識装置において、
前記生成部は、仮想的なｘｙ平面上に前記発生方向および前記大きさに対応した角度および長さの線分を設定し、整数となる座標値を中心とした格子内での前記線分と重なる長さを前記線分の長さで除した値を、各格子の座標値に対応する行列位置に設定することで、前記コンボリューション行列を生成する、
ことを特徴とする認識装置。
（付記５） 付記３に記載の認識装置において、
前記生成部は、仮想的なｘｙ平面上に前記発生方向および前記大きさに対応した角度および長さの線分を設定し、前記線分を等間隔に区切った点および前記線分の片端点の座標値、または前記線分を等間隔に区切った各区切線分の中点の座標値を四捨五入して、前記四捨五入した座標値の点の数を対応する格子の中心となる整数の格子座標値毎にカウントし、カウントした値を、前記線分を等間隔に区切った点および前記線分の片端点の数の合計値、または前記線分を等間隔に区切った数で、除した値を、各格子座標値に対応する行列位置に設定することで、前記コンボリューション行列を生成する、
ことを特徴とする認識装置。
（付記６） 付記３に記載の認識装置において、
前記生成部は、仮想的なｘｙ平面上に前記発生方向および前記大きさに対応した角度および長さで所定の幅の線分を設定し、整数となる座標値を中心とした格子内での前記線分と重なる面積を前記線分の面積で除した値を、各格子の座標値に対応する行列位置に設定することで、前記コンボリューション行列を生成する、
ことを特徴とする認識装置。
（付記７） 付記１乃至６のいずれか一項に記載の認識装置において、
前記認識対象は車両のプレート上の文字であり、
前記プレートの一連番号については原画の辞書画像による認識を行い、
プレートと認識された後の小文字について前記生成部によって生成された辞書画像による認識を行う、
ことを特徴とする認識装置。
（付記８） 付記１乃至６のいずれか一項に記載の認識装置において、
前記認識対象は車両のプレート上の文字であり、
前記プレートの一連番号および小文字について前記生成部によって生成された辞書画像による認識を行う、
ことを特徴とする認識装置。
（付記９） 撮像装置と照明装置と文字認識装置とを備え、
前記文字認識装置は、
認識対象を撮像した、撮像時期が異なる複数の画像から前記認識対象の画像上の移動方向を算出し、該移動方向を、画像上に発生するモーションボケの発生方向と推定する推定部と、
辞書画像に前記発生方向に対する所定の大きさのボケを加えた辞書画像を生成する生成部と、
前記複数の画像のいずれかと前記生成部によって生成された辞書画像とを照合し、前記認識対象の認識を行う認識部と
を備えたことを特徴とする認識システム。
（付記１０） 付記９に記載の認識システムにおいて、
前記推定部は、前記複数の画像から前記認識対象の画像上の移動方向および移動量を算出し、撮像の露光時間を用いてモーションボケの発生方向および大きさを推定し、
前記生成部は、辞書画像に前記発生方向に対する前記モーションボケの大きさのボケを加えた辞書画像を生成する、
ことを特徴とする認識システム。
（付記１１） 付記９または１０のいずれか一項に記載の認識システムにおいて、
前記生成部は、前記発生方向および前記大きさに対応したコンボリューション行列を生成し、辞書画像に前記コンボリューション行列によるコンボリューション演算を施すことで辞書画像を生成する、
ことを特徴とする認識システム。
（付記１２） 付記１１に記載の認識システムにおいて、
前記生成部は、仮想的なｘｙ平面上に前記発生方向および前記大きさに対応した角度および長さの線分を設定し、整数となる座標値を中心とした格子内での前記線分と重なる長さを前記線分の長さで除した値を、各格子の座標値に対応する行列位置に設定することで、前記コンボリューション行列を生成する、
ことを特徴とする認識システム。
（付記１３） 付記１１に記載の認識システムにおいて、
前記生成部は、仮想的なｘｙ平面上に前記発生方向および前記大きさに対応した角度および長さの線分を設定し、前記線分を等間隔に区切った点および前記線分の片端点の座標値、または前記線分を等間隔に区切った各区切線分の中点の座標値を四捨五入して、前記四捨五入した座標値の点の数を対応する格子の中心となる整数の格子座標値毎にカウントし、カウントした値を、前記線分を等間隔に区切った点および前記線分の片端点の数の合計値、または前記線分を等間隔に区切った数で、除した値を、各格子座標値に対応する行列位置に設定することで、前記コンボリューション行列を生成する、
ことを特徴とする認識システム。
（付記１４） 付記１１に記載の認識システムにおいて、
前記生成部は、仮想的なｘｙ平面上に前記発生方向および前記大きさに対応した角度および長さで所定の幅の線分を設定し、整数となる座標値を中心とした格子内での前記線分と重なる面積を前記線分の面積で除した値を、各格子の座標値に対応する行列位置に設定することで、前記コンボリューション行列を生成する、
ことを特徴とする認識システム。
（付記１５） 付記９乃至１４のいずれか一項に記載の認識システムにおいて、
前記認識対象は車両のプレート上の文字であり、
前記プレートの一連番号については原画の辞書画像による認識を行い、
プレートと認識された後の小文字について前記生成部によって生成された辞書画像による認識を行う、
ことを特徴とする認識システム。
（付記１６） 付記９乃至１４のいずれか一項に記載の認識システムにおいて、
前記認識対象は車両のプレート上の文字であり、
前記プレートの一連番号および小文字について前記生成部によって生成された辞書画像による認識を行う、
ことを特徴とする認識システム。
（付記１７） 認識対象を撮像した、撮像時期が異なる複数の画像から前記認識対象の画像上の移動方向を算出し、該移動方向を、画像上に発生するモーションボケの発生方向と推定し、
辞書画像に前記発生方向に対する所定の大きさのボケを加えた辞書画像を生成し、
前記複数の画像のいずれかと前記生成された辞書画像とを照合し、前記認識対象の認識を行う、
処理をコンピュータに実行させる認識プログラム。
（付記１８） 付記１７に記載の認識プログラムにおいて、
前記推定する処理は、前記複数の画像から前記認識対象の画像上の移動方向および移動量を算出し、撮像の露光時間を用いてモーションボケの発生方向および大きさを推定し、
前記生成する処理は、辞書画像に前記発生方向に対する前記モーションボケの大きさのボケを加えた辞書画像を生成する、
認識プログラム。
（付記１９） 付記１７または１８のいずれか一項に記載の認識プログラムにおいて、
前記生成する処理は、前記発生方向および前記大きさに対応したコンボリューション行列を生成し、辞書画像に前記コンボリューション行列によるコンボリューション演算を施すことで辞書画像を生成する、
認識プログラム。
（付記２０） 付記１９に記載の認識プログラムにおいて、
前記生成する処理は、仮想的なｘｙ平面上に前記発生方向および前記大きさに対応した角度および長さの線分を設定し、整数となる座標値を中心とした格子内での前記線分と重なる長さを前記線分の長さで除した値を、各格子の座標値に対応する行列位置に設定することで、前記コンボリューション行列を生成する、
認識プログラム。
（付記２１） 付記１９に記載の認識プログラムにおいて、
前記生成する処理は、仮想的なｘｙ平面上に前記発生方向および前記大きさに対応した角度および長さの線分を設定し、前記線分を等間隔に区切った点および前記線分の片端点の座標値、または前記線分を等間隔に区切った各区切線分の中点の座標値を四捨五入して、前記四捨五入した座標値の点の数を対応する格子の中心となる整数の格子座標値毎にカウントし、カウントした値を、前記線分を等間隔に区切った点および前記線分の片端点の数の合計値、または前記線分を等間隔に区切った数で、除した値を、各格子座標値に対応する行列位置に設定することで、前記コンボリューション行列を生成する、
認識プログラム。
（付記２２） 付記１９に記載の認識プログラムにおいて、
前記生成する処理は、仮想的なｘｙ平面上に前記発生方向および前記大きさに対応した角度および長さで所定の幅の線分を設定し、整数となる座標値を中心とした格子内での前記線分と重なる面積を前記線分の面積で除した値を、各格子の座標値に対応する行列位置に設定することで、前記コンボリューション行列を生成する、
認識プログラム。
（付記２３） 付記１７乃至２２のいずれか一項に記載の認識プログラムにおいて、
前記認識対象は車両のプレート上の文字であり、
前記プレートの一連番号については原画の辞書画像による認識を行い、
プレートと認識された後の小文字について前記生成された辞書画像による認識を行う、
認識プログラム。
（付記２４） 付記１７乃至２２のいずれか一項に記載の認識プログラムにおいて、
前記認識対象は車両のプレート上の文字であり、
前記プレートの一連番号および小文字について前記生成された辞書画像による認識を行う、
認識プログラム。
（付記２５） 認識装置が、
認識対象を撮像した、撮像時期が異なる複数の画像から前記認識対象の画像上の移動方向を算出し、該移動方向を、画像上に発生するモーションボケの発生方向と推定し、
辞書画像に前記発生方向に対する所定の大きさのボケを加えた辞書画像を生成し、
前記複数の画像のいずれかと前記生成された辞書画像とを照合し、前記認識対象の認識を行う、
ことを特徴とする認識方法。
（付記２６） 付記２５に記載の認識方法において、
前記推定する処理は、前記複数の画像から前記認識対象の画像上の移動方向および移動量を算出し、撮像の露光時間を用いてモーションボケの発生方向および大きさを推定し、
前記生成する処理は、辞書画像に前記発生方向に対する前記モーションボケの大きさのボケを加えた辞書画像を生成する、
ことを特徴とする認識方法。
（付記２７） 付記２５または２６のいずれか一項に記載の認識方法において、
前記生成する処理は、前記発生方向および前記大きさに対応したコンボリューション行列を生成し、辞書画像に前記コンボリューション行列によるコンボリューション演算を施すことで辞書画像を生成する、
ことを特徴とする認識方法。
（付記２８） 付記２７に記載の認識方法において、
前記生成する処理は、仮想的なｘｙ平面上に前記発生方向および前記大きさに対応した角度および長さの線分を設定し、整数となる座標値を中心とした格子内での前記線分と重なる長さを前記線分の長さで除した値を、各格子の座標値に対応する行列位置に設定することで、前記コンボリューション行列を生成する、
ことを特徴とする認識方法。
（付記２９） 付記２７に記載の認識方法において、
前記生成する処理は、仮想的なｘｙ平面上に前記発生方向および前記大きさに対応した角度および長さの線分を設定し、前記線分を等間隔に区切った点および前記線分の片端点の座標値、または前記線分を等間隔に区切った各区切線分の中点の座標値を四捨五入して、前記四捨五入した座標値の点の数を対応する格子の中心となる整数の格子座標値毎にカウントし、カウントした値を、前記線分を等間隔に区切った点および前記線分の片端点の数の合計値、または前記線分を等間隔に区切った数で、除した値を、各格子座標値に対応する行列位置に設定することで、前記コンボリューション行列を生成する、
ことを特徴とする認識方法。
（付記３０） 付記２７に記載の認識方法において、
前記生成する処理は、仮想的なｘｙ平面上に前記発生方向および前記大きさに対応した角度および長さで所定の幅の線分を設定し、整数となる座標値を中心とした格子内での前記線分と重なる面積を前記線分の面積で除した値を、各格子の座標値に対応する行列位置に設定することで、前記コンボリューション行列を生成する、
ことを特徴とする認識方法。
（付記３１） 付記２５乃至３０のいずれか一項に記載の認識方法において、
前記認識対象は車両のプレート上の文字であり、
前記プレートの一連番号については原画の辞書画像による認識を行い、
プレートと認識された後の小文字について前記生成された辞書画像による認識を行う、
ことを特徴とする認識方法。
（付記３２） 付記２５乃至３０のいずれか一項に記載の認識方法において、
前記認識対象は車両のプレート上の文字であり、
前記プレートの一連番号および小文字について前記生成された辞書画像による認識を行う、
ことを特徴とする認識方法。

１ 道路
２ 車両
３ プレート
４ 照明装置
５ 撮像装置
６ 認識装置
６０１ 車両検出部
６０２ 撮像画像
６０３ プレート検出部
６０４ プレート候補抽出部
６０５ 画像変換部
６０６ プレート候補画像
６０７ 一連番号認識部
６０８ 辞書
６０９ プレート判定部
６１０ モーションボケ量推定部
６１１ モーションボケフィルタ生成部
６１２、６１２−１、６１２−２ 一時辞書生成部
６１３ 辞書
６１４ 小文字認識部
６１５ 認識結果出力部

Claims (11)

1. 認識対象を撮像した、撮像時期が異なる複数の画像から前記認識対象の画像上の移動方向を算出し、該移動方向を、画像上に発生するモーションボケの発生方向と推定する推定部と、
   辞書画像に前記発生方向に対する所定の大きさのボケを加えた辞書画像を生成する生成部と、
   前記複数の画像のいずれかと前記生成部によって生成された辞書画像とを照合し、前記認識対象の認識を行う認識部と、
   を備えたことを特徴とする認識装置。
2. 請求項１に記載の認識装置において、
   前記推定部は、前記複数の画像から前記認識対象の画像上の移動方向および移動量を算出し、撮像の露光時間を用いてモーションボケの発生方向および大きさを推定し、
   前記生成部は、辞書画像に前記発生方向に対する前記モーションボケの大きさのボケを加えた辞書画像を生成する、
   ことを特徴とする認識装置。
3. 請求項１または２のいずれか一項に記載の認識装置において、
   前記生成部は、前記発生方向および前記大きさに対応したコンボリューション行列を生成し、辞書画像に前記コンボリューション行列によるコンボリューション演算を施すことで辞書画像を生成する、
   ことを特徴とする認識装置。
4. 請求項３に記載の認識装置において、
   前記生成部は、仮想的なｘｙ平面上に前記発生方向および前記大きさに対応した角度および長さの線分を設定し、整数となる座標値を中心とした格子内での前記線分と重なる長さを前記線分の長さで除した値を、各格子の座標値に対応する行列位置に設定することで、前記コンボリューション行列を生成する、
   ことを特徴とする認識装置。
5. 請求項３に記載の認識装置において、
   前記生成部は、仮想的なｘｙ平面上に前記発生方向および前記大きさに対応した角度および長さの線分を設定し、前記線分を等間隔に区切った点および前記線分の片端点の座標値、または前記線分を等間隔に区切った各区切線分の中点の座標値を四捨五入して、前記四捨五入した座標値の点の数を対応する格子の中心となる整数の格子座標値毎にカウントし、カウントした値を、前記線分を等間隔に区切った点および前記線分の片端点の数の合計値、または前記線分を等間隔に区切った数で、除した値を、各格子座標値に対応する行列位置に設定することで、前記コンボリューション行列を生成する、
   ことを特徴とする認識装置。
6. 請求項３に記載の認識装置において、
   前記生成部は、仮想的なｘｙ平面上に前記発生方向および前記大きさに対応した角度および長さで所定の幅の線分を設定し、整数となる座標値を中心とした格子内での前記線分と重なる面積を前記線分の面積で除した値を、各格子の座標値に対応する行列位置に設定することで、前記コンボリューション行列を生成する、
   ことを特徴とする認識装置。
7. 請求項１乃至６のいずれか一項に記載の認識装置において、
   前記認識対象は車両のプレート上の文字であり、
   前記プレートの一連番号については原画の辞書画像による認識を行い、
   プレートと認識された後の小文字について前記生成部によって生成された辞書画像による認識を行う、
   ことを特徴とする認識装置。
8. 請求項１乃至６のいずれか一項に記載の認識装置において、
   前記認識対象は車両のプレート上の文字であり、
   前記プレートの一連番号および小文字について前記生成部によって生成された辞書画像による認識を行う、
   ことを特徴とする認識装置。
9. 撮像装置と照明装置と文字認識装置とを備え、
   前記文字認識装置は、
   認識対象を撮像した、撮像時期が異なる複数の画像から前記認識対象の画像上の移動方向を算出し、該移動方向を、画像上に発生するモーションボケの発生方向と推定する推定部と、
   辞書画像に前記発生方向に対する所定の大きさのボケを加えた辞書画像を生成する生成部と、
   前記複数の画像のいずれかと前記生成部によって生成された辞書画像とを照合し、前記認識対象の認識を行う認識部と
   を備えたことを特徴とする認識システム。
10. 認識対象を撮像した、撮像時期が異なる複数の画像から前記認識対象の画像上の移動方向を算出し、該移動方向を、画像上に発生するモーションボケの発生方向と推定し、
    辞書画像に前記発生方向に対する所定の大きさのボケを加えた辞書画像を生成し、
    前記複数の画像のいずれかと前記生成された辞書画像とを照合し、前記認識対象の認識を行う、
    処理をコンピュータに実行させる認識プログラム。
11. 認識装置が、
    認識対象を撮像した、撮像時期が異なる複数の画像から前記認識対象の画像上の移動方向を算出し、該移動方向を、画像上に発生するモーションボケの発生方向と推定し、
    辞書画像に前記発生方向に対する所定の大きさのボケを加えた辞書画像を生成し、
    前記複数の画像のいずれかと前記生成された辞書画像とを照合し、前記認識対象の認識を行う、
    ことを特徴とする認識方法。