JP2017525060A - 動物を識別するためのｉｄ情報 - Google Patents

Abstract

【解決手段】動物を識別するＩＤ情報がその動物の画像から生成される。動物の見え方の参照輪郭が提供され、撮像に際しての視野を変化させることによって、あるいは自動的に又はユーザ入力に基づきスケーリング及び／又はシフトを行うことによって、動物が輪郭と位置合わせされる。画像が次いで解析されて動物のマーキングが検出され、検出されたマーキングの輪郭に対する位置とマーキングのサイズ及び形状とを含む検出されたマーキングの性質を表すマーキングデータを備えるＩＤ情報が生成される。ＩＤ情報の言語表現も生成される。動物に関するＩＤ情報はデータベースに記憶される。【選択図】図１１

Description

本発明は、動物を識別するＩＤ情報の生成に関する。

人類は多数の動物を飼育し、そのような動物に関する記録の維持は、とりわけ所有権及び健康に関連する多くの理由から望ましい。従って、動物に関するＩＤ情報であってそれら動物を識別するＩＤ情報を生成し蓄積しておくことが望ましい。

例として、馬は、個々の動物の価値に起因して記録が重要である動物の一種である。現在、馬の記録は、典型的には、以下のように「馬パスポート」において維持される。

現在、馬パスポートは紙ベースである。これらの馬パスポートには馬の種々の写真を含ませることができ便利ではあるが、最新の状態を保つことが難しく、また標準書式を保つことも難しい。実際、異なる機関によって維持される多くのタイプの馬パスポートがある。パスポートは標準書式を有している場合があり、この場合、マーキングは手で記入することができマーキングの記述のエントリも可能であるが、一貫性のないデータエントリの問題の影響を受けるという点はそのままである。異なる人間が、馬の同じマーキングを異なる用語で記録してしまうことになりかねない。種々のタイプのマーキングのために使用する標準的な記述もあるが、不正確に記入される可能性がある。また、試してみると、多くの人は左右の問題さえも抱えており、馬の間違った側の記述をエントリしてしまう。

加えて、マーキングが時間とともに変化することがあるという問題もある。馬の多くの品種は、年を追うごとに又は季節の変化に応じて徐々に色及びマーキングを変化させる。この結果、写真や記述がすぐに最新のものでなくなってしまう可能性がある。写真を変更することは簡単でないので、多くの場合に最新のものでなくなる。下層のマーキングそれら自体が変化しない場合であっても、例えば冬の毛の長さが図柄(design)の視認性に影響を与えることがある。このような場合、下層のマーキングが残っているにもかかわらず、馬の視覚的な外観が変化することになる。

写真を紙の文書上に保持するのではなく、コンピュータ記憶装置内、例えばオンラインデータベース内に記録を記憶させることが考えられかもしれない。これにより、記録を更新することが紙のパスポートにおけるよりも大幅に簡略化される。１度の生成に係るよりも多くの写真を記憶しておけば、馬がその生涯を通してどのように見えたのかの歴史を記録することができる。

コンピュータ記憶装置を活用した記録における使用のために、信頼性があり且つ一貫性のあるやり方で動物を識別するＩＤ情報をどのようにして生成するかという問題も残っている。

本発明の第１の側面によると、動物の画像から動物を識別するＩＤ情報を生成する方法であって、画像を解析して動物のマーキングを検出するコンピュータ実装のステップと、検出されたマーキングの性質を表すマーキングデータを備えるＩＤ情報を生成するコンピュータ実装のステップと、を備える方法が提供される。

従って、動物のマーキングの性質を表すマーキングデータは、マーキングを検出するための動物の画像の解析に基づいて、コンピュータにおいて自動的に生成されてよい。これにより、マーキングの一貫性のある認識が提供され、ＩＤ情報の信頼性が高まる。これにより、ＩＤ情報がその動物と実際にマッチする尤度(likelihood)が高まり、使用上の大きな利点となる。

更に、ＩＤ情報は、逐次的に生成されてよく、画像が撮像された時刻を示す日付データを含む。そのことにより、履歴ＩＤ情報の生成及び記憶が可能になる。これにより、記憶されたＩＤ情報における任意の所与の時点での馬の最新の状態を網羅することが可能である尤度が高まる。

ＩＤ情報の日付記入(dating)を用いて、更新を自動的に促す能力を提供することができる。これは一定間隔で行うことができるので、画像が特定の日付よりも古ければ、所有者は新しい画像を提出するように促されるか、又は前の画像がまだ最新であることを確認するように促される。更新の頻度は、既知の場合、動物の品種に合わせることができる。その品種が生涯にわたって色を変えることが知られている場合、上記の確認の督促を適切な間隔で送ることができる。その品種が季節によって色を変えることが知られている場合、季節毎に異なる写真を維持することができ、所有者は季節毎に画像を確認するよう促される。動物のいる場所が知られている場合、その場所での季節を決定することができるので、上記の画像の確認などが改善される。

本発明は、動物が馬である場合において適用されてよい。しかし、本発明はこれに制限されず、任意の他の人間以外の動物に適用されてもよい。

マーキングデータは、動物全体の単一又は複数の色及びそのマーキングを含むことができる。アパルーサ、ベイ、ブリンドル、ダン、ピント又はローン等の毛色(Coat colours such as appaloosa, bay, brindle, dun, pinto or roan)を識別することができる。

この方法は、ＩＤ情報の言語表現を生成することを更に備えていてよい。これにより、ＩＤ情報は、より容易に理解される形態であって、動物のマーキングに関する既存の言語記述と一致するであろう形態で提示される。マーキングは、標準的な用語を用いて識別することができる。

馬の場合におけるいくつかの非包括的な例としては、ボールドフェイス、スニップ、ストリップ、スター、及びブレイズ（ノーズ）(bald face, snip, strip, star, and blaze (nose))が挙げられる。他のマーキングとしては、渦巻き、ソックス、ストッキング、フェットロック、パスターン、コロネット、アーミンマーク(whorls, socks, stockings, fetlock, pastern , coronet, ermine marks)が挙げられる。傷跡や焼印(Scars and brands)も識別することができる。

画像は、全体の方法の一部としての解析ステップと同時に撮像されたものであってよい。代替的には、画像は先に撮像された画像であってもよい。

有利には、マーキングデータは、検出されたマーキングの動物上での位置を表す。マーキングデータは、更に、検出されたマーキングのサイズ及び／又は形状を表してよい。

所有者は、適切な場合には、写真を維持し詳細を確認するために他の関係者を指名し、督促については所有者がそれを受けることができる。

この方法の種々のステップは、コンピュータ装置において実装されてよい。

このように、本発明の他の側面によると、本発明の第１の側面と同様の方法を実行するように構成されるコンピュータ装置が提供される。

同様に、本発明の他の側面によると、コンピュータ装置によって実行可能なコンピュータプログラムであって、実行に際して、本発明の第１の側面と同様の方法を実行するように構成されるコンピュータプログラムが提供される。このコンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてよい。

一般に、コンピュータ装置は、任意のタイプのものであってよい。１つの例においては、画像を解析して動物のマーキングを検出するコンピュータ実装のステップ及びＩＤ情報を生成するコンピュータ実装のステップが、撮像デバイスを備える装置であって、随意的にディスプレイ、例えばアプリケーションがカメラを制御することを可能にする携帯電話又はタブレットを更に備える装置において実行される。

この方法は、他の技術にも適用することができる。例えば、画像は、撮像デバイスを有する別個のカメラ装置、例えば従来のデジタルカメラによって撮像され、次いで解析のためにコンピュータ装置に転送されてもよい。転送は、ラップトップ、タブレット、デスクトップコンピュータ等のローカルに提供されるコンピュータ装置への直接転送であってよく、あるいはＷｉ−Ｆｉ又はインターネット等のネットワークを介した、例えばクラウド内のサーバ等の遠隔コンピュータ装置への転送であってもよい。後者の場合、遠隔コンピュータ装置は、多くの動物の記録を記憶しているオンラインデータベースと関連していてよい。

画像及び生成されたＩＤ情報は、撮像の日付、適切な場合には季節、アップロードした人物の名前及び地位等の追加情報と共に記憶されてよい。

同様に、非デジタル写真をコンピュータ装置内へと走査して画像を生成することができ、その画像は次いで撮像画像と同様の方法で取り扱うことができる。

同様に、この方法は、この方法の種々のステップが異なるコンピュータ装置において実行される分散方式で実行されてもよい。

有利には、この方法は、画像を解析するステップの前に、動物の見え方の参照輪郭を提供することと、画像内で動物をその輪郭と位置合わせすることと、を更に備えていてよい。そのような場合、生成されたＩＤ情報は、検出されたマーキングの輪郭に対する位置を表してよい。この技術は、解析されている複数の画像の一貫性(uniformity)を高めること及び輪郭に関してマーキングの検出が生じ得るようにすることにより、マーキングを一貫性のある方法で識別する能力を改善する。これにより、マーキングの一貫性のある認識が改善され、ＩＤ情報の信頼性がさらに高まる。

輪郭に対する動物の位置合わせを行うための種々の方法が可能である。いくつかの非限定的な例は以下の通りである。

位置合わせは、画像を表示すると共に参照輪郭を当該表示された画像上のオーバーレイとして表示することと、次いでユーザ入力に基づき画像を輪郭に対してシフト及び／又はスケーリングすることと、によって行われてよい。この場合、位置合わせはユーザの制御下で行われる。

位置合わせは、画像内で動物を検出するコンピュータ実装のステップと、画像を輪郭に対してシフト及び／又はスケーリングして当該検出された動物を輪郭と位置合わせするコンピュータ実装のステップと、によって行われている。この場合、位置合わせは自動的に行われ、これにより、実装を前提としてより正確な位置合わせを提供し得る。

他の例は、画像を解析して動物のマーキングを検出するコンピュータ実装のステップ及びＩＤ情報を生成するコンピュータ実装のステップが、撮像デバイスと撮像デバイスによって撮像された画像を表示するように構成されるディスプレイとを備える装置において実行される場合に関連する。この場合、参照輪郭は、撮像デバイスによって撮像され表示された画像上のオーバーレイとして表示されてよく、位置合わせは、ユーザが撮像デバイスの視野を変化させることによって実行されてよい。このようにして、位置合わせは、撮像時にユーザの制御下で行われる。

ＩＤ情報は、動物の少なくとも１つのサイズ測定値を表すサイズデータを更に備えていてよい。

現在のところ、馬の標準的な言語記述は正確な測定値を含んでいない。例えば、馬のマーキングの典型的な記述は、「上部眼高(upper eye level)の上方から正中線(midline)の左への渦巻き(whorl)」といったものであろう。本発明の方法によると、サイズデータの提供により、ＩＤ情報が動物をよりよく識別することが可能になる。

サイズデータは、動物の１つ以上の特徴のサイズの測定値を含んでいてよい。このサイズデータは、ユーザによって入力されてよく、あるいは画像から計算されてもよい。従って、少なくとも１つの第１のサイズ測定値を示すユーザ入力が受け入れられる場合、少なくとも１つの第１のサイズ測定値に関連する少なくとも１つの第２のサイズ測定値が、画像を解析することによって導出されてよい。

馬の場合、通常、１つのサイズ測定値のみ、即ち体高のみが取られる。体高は、地面から骨格の最も高い非可変点(non-variable point)の頂点、即ちき甲(withers)までの長さとして測定される。体高は、多くの場合、手長で測定され(measured in hands)、１手長は４インチに等しい。手全体での測定値は、通常は１０進法形式と思われるもので表現されるが、１手長の細分(subdivision)は１０進法ではなく４を基数とするので、基数点の後の細分は１手長の４分の１を基本として、何インチと数える。従って、６２インチは１５と半手長、即ち１５．２ｈｈ（通常は「１５−２」、又は場合によっては省略せずに「１５手長２インチ」と言う）である。いくつかの国では、手長の代わりにメートル法が用いられる。

従って、馬の体高は、常に正確に記録されるとは限らず、馬がどのように蹄鉄を付けているのかによって変化し得るのはもちろんである。測定について競技会標準はあるが、それらは一般的な馬の集団に対して強制されるわけではない。要約すると、所与の日付の馬の体高を知ることはできるであろうが、それはあまり正確ではないかもしれないということである。約１インチの精度で測定された１４手長（５６インチ）の馬は、その測定値に関して約２％の誤差を有する。

この種の問題に対処するために、動物の画像上へと既知のサイズ測定値をマッピングすることができ、それから他の全てのサイズ測定値を外挿することができる。このステップは、閾値未満の画像の日付を前提として実行されてよい。このステップは画像毎に行われてよいが、個々に関して画像が計算をするのに十分な数の参照点を有することもあれば有していないこともある。いくつかの画像は動物の体高を示し、この場合マッピングを容易に行うことができる。頭部写真等の他の画像ではマッピングは容易ではない。これらのためには、他の画像からの共通の要素が識別され得る。例えば、頭部のサイズは、体高が既知である場合に動物の側部写真から知ることができるであろう。これにより、頭部の画像にのみ渡ってマッピングが可能になる。これが生じるたびに、精度は失われることになる。

これを行える場合、他の全てのサイズ測定値に対して、分数オフセットではなく実際の値が与えられる。言うまでもなく、これは関連する程度の精度を有しており、それを推定して記録することができる。

マーキングデータによって示されるマーキングの位置は、サイズデータによって表される１つ以上のサイズ測定値に関連して表されてよい。これにより、マーキングの位置を定量化することができるので、マーキングの位置に関する情報を、現在の標準的な記述によって提供されるよりもはるかに詳細に提供することができる。

動物の正確なサイズが既知ではないときほど、マーキングの位置を関連する用語で記録することができる。測定値は種々の異なる方法で作成することができる。そのような方法の１つは、画像における動物の最も左側及び最も右側の部分を記録し、左から始まるその量の比として水平距離を記録することである。同様に、垂直距離は、画像における動物の上端と下端の間の量の、底部から始まる比として、測定される。マーキングのための結果ＩＤ情報の例は、「頭部に渦巻き。参照画像＃７２。底部０．７５、上部０．７６、左０．５５、右０．５６。」のようなものとなろう。

画像認識アルゴリズムの精度が経時的に徐々に向上することがある。従って、使用されたアルゴリズムのバージョンも記録されるべきである。

馬を記述するために用いられる標準的な記述要素に加えて、これまでは有用でなかったであろう新たなサイズ測定値を追加することができ、これは今では認識を支援するために使用され得る。そのようなものには、例えば、頭部の幅、頭部の高さ、眼の間の距離、耳の間の距離、耳の高さ、鼻孔の間の距離、鼻孔と眼の間の距離（左右）及び／又は眼と耳の間の距離（左右）が含まれる。このようなサイズ測定値は、既に詳述したように、頭部の幅及び高さに対する比として並びに／又は実際の距離として記録されてよい。

次に、本発明のいくつかの実施形態及び画像の例を、以下の添付図面を参照して非限定的な例として説明する。

図１はコンピュータ装置の概略図である。 図２はコンピュータ装置において実行される方法のフローチャートである。 図３はコンピュータ装置のディスプレイ上に表示された画像の図である。 図４は１頭の馬の種々の見え方に対する参照輪郭の集まりである。 図５は画像解析の各段階を示す実際の馬の頭部の画像（その１）である。 図６は画像解析の各段階を示す実際の馬の頭部の画像（その２）である。 図７は画像解析の各段階を示す実際の馬の頭部の画像（その３）である。 図８は図５の画像において識別されたマーキングを示す馬の頭部の輪郭である。 図９は取られてよいサイズ測定値を示す馬の輪郭の図である。 図１０はいくつかの特定のサイズ測定値を示す馬の輪郭を示す図である。 図１１はマーキングのサイズ及び位置の何らかの情報を伴う図１０に示された馬の頭部の輪郭を示す図である。 図１２は図４の参照輪郭の１つに各々が位置合わせされた特有のマーキングを有する馬の画像の例である。 図１３は図１２の馬のＩＤ情報の言語表現である。 図１４は検索方法のフローチャートである。

図１は、ＩＤ情報（識別情報）を生成する方法が実装されてよいコンピュータ装置１を示す。コンピュータ装置１は、従来の構成を有していてよく、例えば、携帯電話又はタブレットであってよい。

コンピュータ装置１は、画像を撮像するための従来の構成を有していてよい撮像デバイス２を含み、撮像デバイス２は、典型的には、画像を感知するための画像センサ３、例えばＣＭＯＳ画像センサと、画像センサ３上に画像をフォーカスするための光学システム４と、を含む。

また、コンピュータ装置１は、画像を表示するように構成されたディスプレイ５を含む。ディスプレイ５は、コンピュータ装置１に記憶された画像と共に、撮像デバイス３によって現時点で撮像された画像を表示するように動作してよく、従ってディスプレイはビューファインダとして機能する。

また、コンピュータ装置１は、プロセッサ６及びメモリ７を含む。プロセッサ６は、メモリ７内に記憶されていてよいコンピュータプログラムを実行してよい。コンピュータプログラムの制御下で、プロセッサ６は、コンピュータ装置１の動作を制御してよい。

より一般的には、コンピュータ装置１は、従来のパーソナルコンピュータ又はサーバを含む任意のタイプのコンピュータ装置であってよい。コンピュータプログラムは、任意の適切なプログラミング言語で書かれていてよい。コンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されていてよく、コンピュータ可読記憶媒体は、任意のタイプ、例えば、コンピュータ装置１のドライブ内へと挿入可能であり且つ情報を磁気的、光学的又は光磁気的に記憶し得る記録媒体であってよく、ハードドライブ等のコンピュータシステムの固定記録媒体であってよく、あるいはコンピュータメモリ、即ち図１のコンピュータ装置１の場合の１例であるメモリ７であってよい。

図２は、動物を識別するＩＤ情報を生成する方法を示しており、この方法は、コンピュータ装置においてコンピュータプログラムによって実行されてよい。説明のため、この例では動物は馬であるが、この方法は任意の動物に適用されてよい。この方法は、一般的な用語で上述した種々の特徴をさらに組み込んでいてよい。

この方法は、２つの選択的な初期段階Ａ又はＢを有しており、各段階は、動物の見え方の参照輪郭を用い、結果として動物が参照輪郭と位置合わせされた動物の画像を提供する。例として、図３は、ディスプレイ５上に表示されたそのような参照輪郭１０を示す。この例では、参照輪郭１０は、馬全体の左側である。より一般的には、その馬の複数の異なる輪郭を用いることが可能である。図４は、そのような参照輪郭１０セットを示す。

初期段階Ａでは、以下のようにして、撮像時にユーザの制御下で位置合わせが行われる。

ステップＡ１では、撮像デバイス２が動作させられ、撮像デバイス２によって撮像された画像が、図３に示すようにディスプレイ５上に表示されている。同時に、参照輪郭１０が、撮像デバイス２によって撮像され表示された画像上のオーバーレイとしてディスプレイ５上に表示される。次いで、ユーザは、撮像デバイス２の視野を変化させて画像内で動物を参照輪郭１０と位置合わせする。視野は、撮像デバイス２のパン、ズーム及びチルト（ＰＺＴ）を変化させることによって従来の方法で変化させられる。

ユーザによる位置合わせによって一旦画像内で動物と参照輪郭１０との位置合わせが達成されると、ステップＡ２において、ユーザは撮像デバイス２を動作させて画像を撮像する。

初期段階Ｂにおいては、位置合わせは、以下のようにして、画像が撮像された後にその画像に対して行われる。

ステップＢ１においては、画像が撮像デバイス２によって撮像される。画像がハードコピーとして利用可能であるステップＢ１の代替案としては、そのハードコピーが走査されてコンピュータ装置１に転送されてよい。いずれの場合においても、画像はメモリ７内に記憶される。

ステップＢ２においては、画像が参照輪郭１０に対してシフト及び／又はスケーリングされ、画像内で動物が参照輪郭１０と位置合わせされる。このステップに対しては、２つの選択肢がある。

ステップＢ２の第１の選択肢では、画像はディスプレイ５上に表示され、参照輪郭１０は、図３に示されるように、表示された画像上のオーバーレイとして同じくディスプレイ５上に表示される。次いで、参照輪郭１０に対する画像のシフト及び／又はスケーリングが、ユーザ入力に基づいて行われる。この場合、ユーザが位置合わせを制御及び選択する。

ステップＢ２の第２の選択肢では、コンピュータ装置１によってシフト及び／又はスケーリングが行われる。即ち、コンピュータ装置１は、画像処理技術を用いて画像内で動物を検出し、次いで、参照輪郭１０に対する画像のシフト及び／又はスケーリングを行って位置合わせを実行する。

初期段階Ａ又はＢのいずれかの後、動物が輪郭と位置合わせ画像を用いて、以下のようにして段階Ｃ３〜Ｃ８が実行される。

ステップＣ３においては、画像を解析して動物のマーキングを検出する。

ステップＣ３全体は、コンピュータ装置１が画像のグラフィカル解析を行うことによって実行されてよい。

代替的には、ステップＣ３において、ユーザ入力を用いて、画像を解析する解析のステップを改善してもよい。例えば、この方法によると、ユーザは、フラッシュ(flash)等の標準的な動物マーキングを選択するユーザ入力を提供し、次いでマウス又はタッチスクリーン等のユーザ入力デバイスを用いて画像上でこれを識別することが可能になる。

ユーザ入力に基づくそのプロセスは、グラフィカル解析を用いてユーザを支援してよい。例えば、この方法は、ユーザがマーキング内における１つの位置のみを選択することを可能にし、次いでコンピュータ装置１は、画像処理技術を用いて類似した色の領域を識別し、マーキングの境界を示唆してよい。また、人間が境界の周りに粗い線を描くこともでき、次いで処理によってより良い輪郭を示唆することができる。グラフィカルツールを用いて境界を微調整し、それを僅かにあちらこちらに移動し、必要に応じて伸縮させることもできる。

図５〜８は、実際の馬の頭部の画像に関する処理を示している。図５は元の画像である。見て分かるように、その馬はその額に星形１１の形態にあるマーキングを有する。図６は、ユーザによる星形１１内の点１２の識別を示している。図７は、星形１１の輪郭１３を識別する場合における画像処理の結果を示している。図８は、参照輪郭１０に対して識別された星形１１を示す馬の頭部の対応する参照輪郭１０である。

ステップＣ４では、ＩＤ情報が生成される。ＩＤ情報は、ステップＣ３で検出されたマーキングの性質を表すマーキングデータを備える。ＩＤ情報は、検出されたマーキングの参照輪郭１０に対する位置を表し、検出されたマーキングの動物上でのサイズ及び／又は形状を更に表してもよい。

また、マーキングデータは、上述したように、動物の色及びそのマーキングを表してもよい。

更に、ＩＤ情報は、画像が撮像された時刻を示す日付データを備える。

ステップＣ５においては、動物の少なくとも１つの第１のサイズ測定値を示すユーザ入力が受け入れられる。これは、動物の任意のサイズ測定値、例えば上述の体高又は他のサイズ測定値であってよい。

ステップＣ６においては、画像を解析して、少なくとも１つの第１のサイズ測定値に関連する少なくとも１つの第２のサイズ測定値を導出する。

ステップＣ５及びＣ６の出力に基づき、ステップＣ４で生成されたＩＤ情報もまた、動物の第１及び第２のサイズ測定値を表すサイズデータを備える。加えて、マーキングデータは、サイズデータによって表されたサイズ測定値に関連する、検出されたマーキングの動物上での位置を表す。

より一般的には、サイズ情報は、上述の一般的な説明に従う形態をとってよく上述の一般的な説明に従って生成されてよい。

図９は、用いられてよいいくつかの可能なサイズ測定値を示す馬の参照輪郭１０の図である。説明を容易にするために参照輪郭１０が示されているが、実際のサイズ測定値は、上述したように、ユーザによって入力され又は画像の解析から導出されることになる。図９は、特に、以下のサイズ測定値、即ちき甲１５の頂点まで測定した体高、体長、及び頭部高さを示している。体高がユーザによって入力された第１のサイズ情報である場合、体長及び頭部高さが、体高に関連して導かれる第２のサイズ情報であってよい。例えば、体高をＨとすると、所与の馬の画像解析に基づき、体長ｌは１．２Ｈであってよく、頭部高さｈは０．４Ｈであってよい。従って、ユーザが入力した馬の実際の体高が１４手幅の場合、体長は６７．２インチとなり、頭部高さは２２．４インチとなる。ある程度の不正確さが含まれるので、測定値は表示されるときに四捨五入され、正確な表示が与えられる。

同様に、図１０は、馬の頭部のいくつかの特定のサイズ測定値を示すために、頭部の参照輪郭１０を示している。繰り返すが、説明を容易にするために参照輪郭１０が示されている一方で、実際のサイズ測定値は、上述したように、ユーザによって入力され又は画像の解析から導出されることになる。この図では、頭部高さｈが、耳の間の距離ａ及び目の間の距離ｂ等の他の測定値と共に示されている。例えば、頭部高さをｈとすると、所与の馬の画像解析に基づいて、耳の間の距離ａは０．１ｈであってよく、眼の間の距離ｂは０．４ｈであってよい。従って、馬の実際の頭部高さが２２．４インチであるとすると、耳の間の距離ａは２．２４インチとなり、目の間の距離ｂは６．７２インチとなる。

図１１は、マーキングデータがサイズ測定値に関連して星形１１の位置をどのように表してよいのかを示すために、図８に示す馬の頭部の参照輪郭１０を示している。繰り返すが、説明を容易にするために参照輪郭１０が示されている一方で、当該位置は、上述したようにユーザによって入力され又は画像の解析から導出される実際のサイズ測定値に基づく。特に、図１１は、頭部高さｈ及び頭部幅ｗのサイズ測定値を示す。星形１１の位置を表す以下の距離、即ち頭部の頂部から星形１１の頂部までの距離ｃ、頭部の頂部から星形１１の底部までの距離ｄ、頭部の左から星形１１の左までの距離ｅ、及び頭部の左から星型１１の右までの距離ｆについても示されている。これらのサイズ測定値及び距離に基づき、星形１１の位置及びサイズは、以下のように更に与えられてよく、即ち、（ｈ−ｄ）は頭部の底部から星型１１の底部までの相対距離、（ｗ−ｆ）は頭部の右から星形の右までの相対距離、（ｄ−ｃ）は星形１１の相対高さ、（ｆ−ｅ）は星形１１の相対幅である。これらの測定値のうちのいずれか１つが既知であり、これが前述のような頭部高さｈであるとすると、残りを計算することができる。

ステップＣ７においては、ＩＤ情報の言語表現が生成される。これもメモリ７内に記憶される。

例えば、図５に示す馬の場合、星形１１に関して生成される説明文は、「額の中心に大きな不規則な星形。星形の底部は上部眼高(upper eye level)のすぐ下方。」と読めてよい。

更なる例として、図１２は、図４に示される参照輪郭の各々と位置合わせされた特有のマーキングを有する馬の画像を示しており、図１３は、図５の馬のＩＤ情報の言語表現の表であり、ＩＤ情報によって表される種々のマーキングを言葉で説明している。

ステップＣ８においては、動物に関するＩＤ情報がメモリ７内及びデータベース上、例えばＩＤ情報がアップロードされるオンラインデータベース上に記憶される。

この方法は、異なる参照輪郭１０対して位置合わせされた同じ動物の異なる画像で繰り返して、その動物の異なる見え方におけるマーキングを表すより完全な情報を提供してよい。

この方法は、同様に、同じ動物に関して逐次的に繰り返すことによって、異なる時間及び異なる季節におけるその動物の外見の網羅を可能にする履歴ＩＤ情報を生成してよい。

この方法を用いて生成された記録は、複数の動物に関してデータベースに記憶されてよい。一旦データベースに十分なデータ投入がなされると、そのデータベースは次いで検索されてよい。これは、例えば、見失われ又は盗難された動物が回収されたときに、未知の動物に関して、例えば法執行によってなされてよい。

図１４は、複数の動物のマーキングの性質を表すマーキングデータを備えたＩＤ情報を記憶しているデータベース２０に関して実行されるそのような検索方法の例を示しており、ＩＤ情報は、上述した方法を用いて予め生成され記憶されている。図１４に示す検索方法は、コンピュータ装置１上で実行されてよく、代替的には、別のコンピュータ装置上、例えばデータベース２０に関連付けられたサーバ上で実行されてもよい。

ステップＤ１においては、未知の動物に関するＩＤ情報が、上述の方法を用いてその未知の動物の撮像画像に基づいて生成される。ステップＤ２においては、ステップＤ１で生成されたＩＤ情報をデータベース２０に記憶されたＩＤ情報と比較して、マッチを検出する。

比較により、可能性のあるマッチのリストが出力されてよく、未知の動物とその所有者の再会が可能になる。

ステップＤ２における比較は、任意のＩＤ情報を用いてよく、種々の比較基準を用いてよい。マッチの近さ、動物の現在の位置と最後の既知の位置との間の距離、動物が失われ旨が報告されているか否か、及び写真がどれくらい古いか等の基準を用いて、複数のマッチを尤度の順にランク付けすることができる。

マッチについては種々の方法で行うことができ、異なるマーキングに関するマーキングデータには異なる重み付けが与えられてよい。額のブレイズ又は脚のストッキング等のより明白なマーキングには、より高い重み付けを与えることができる。１つの画像においては、ある動物にブレイズがあるが、別の画像にはない場合、それらは異なる動物である可能性が高い。

例えば、ある動物の画像に渦巻き(whorl)があるが、別の画像にはない場合、渦巻きは検出するのが難しく、そこにあるにも関らず１つの画像を解析しただけでは単に記録されなかっただけである可能性がある。これに対処するために、マッチングシステムは、画像認識が何かを見逃した場合にこれを手動で追加することができるように、手動で入力されたマーキングを許可してよい。マッチングシステムは、これらを、手動で追加されたものとして、追加した人物の身元と共に標識付けることになる。このシステムは、実際には存在しないが画像処理のアーチファクト(artefacts)であるマーキングの削除を可能にしてもよい。このような場合、情報は実際には削除されることはないが、削除されたものとして、削除した人物の身元と共に標識付けられることになる。システムは、そのような変更を、所有者、獣医、及び法執行機関等の特定のクラスの人々に制限してよい。

あるマーキングが両方の動物に存在する場合、位置及びサイズのマッチが近ければ近いほど、同じ動物である可能性が高くなる。可能であれば、両方の写真のセットに対して同じ画像認識アルゴリズムが用いられるべきである。それらが異なる場合には、記憶された写真についてより新しい画像認識ソフトウェアを実行して再計算することによって、より正確な比較がなされてよい。

より多くのマーキング上でのマッチが多くなるほど、２動物が同じである可能性が高くなる。

比較を高速化するために、高さ、主要色又は品種が明らかに異なる場合、多数の動物が除外されてよい。

近いマッチが見つからない場合、その動物がデータベース内に存在しない可能性がある。また、動物が偽装されてしまっているという手がかりになることもある。実際の動物が利用可能な場合は、これを確認することができる。さもなければ、色等の何らかのマーキングを無視し、渦巻き又は傷跡等の偽装が困難な他のものに集中することによって、マッチを試みることができる。

不正行為に対抗するためには、誰かが誤ってマーキングを手動で追加又は削除してしまうかもしれない場合に、マッチはすべての手動変更を無視することができる。

一部の人々が他の人よりも変更を加える点において信用がある場合、信頼格付けシステムを構築することができる。一定の信頼レベルが加えられた状態で、手動の変更によりマッチを行うことができる。

以上、図１に示すコンピュータ装置１において実行される方法を説明してきたが、一般に、この方法は、任意の方法で取得された画像に適用することができる。同様に、この方法は、画像が伝送されるサーバにおいても同等に実行されてよい。従って、この方法は、画像のオンライン記憶の前又は後に実行されてよい。同等の処理が、画像を撮像したのとは異なるタブレット、ラップトップ又はデスクトップコンピュータ等のコンピュータ装置で生じてよい。処理は、クラウドコンピュータ技術によって０〜１００％の任意の量で共有されてよく、その結果、デバイスのパワー及び能力が制限されるほど、より多くのクラウドコンピューティングを使用することができる。

Claims (20)

1. 動物の画像から動物を識別するＩＤ情報を生成する方法であって、
   前記画像を解析して前記動物のマーキングを検出するコンピュータ実装のステップと、
   当該検出されたマーキングの性質を表すマーキングデータを備えるＩＤ情報を生成するコンピュータ実装のステップと、を備える方法。
2. 前記ＩＤ情報の言語表現を生成することを更に備える請求項１に記載の方法。
3. 前記マーキングデータは前記検出されたマーキングの前記動物上での位置を表す請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記マーキングデータは前記検出されたマーキングのサイズを更に表す請求項３に記載の方法。
5. 前記マーキングデータは前記検出されたマーキングの形状を表す請求項３又は４に記載の方法。
6. 前記動物が馬である請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
7. 前記ＩＤ情報は、前記動物の少なくとも１つのサイズ測定値を表すサイズデータを更に備える請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
8. 少なくとも１つの第１のサイズ測定値を示すユーザ入力を受け入れることと、
   前記画像を解析して前記少なくとも１つの第１のサイズ測定値に関連する少なくとも１つの第２のサイズ測定値を導出することと、を更に備え、
   前記サイズデータは、前記少なくとも１つの第１のサイズ測定値及び前記少なくとも１つの第２のサイズ測定値を表す請求項７に記載の方法。
9. 前記マーキングデータは、前記サイズデータによって表されるサイズ測定値に関連する、前記検出されたマーキングの前記動物上での位置を表す請求項７又は８に記載の方法。
10. 当該生成されたＩＤ情報をデータベースに記憶することを更に備える請求項１〜９のいずれかに記載の方法。
11. 当該生成されたＩＤ情報を、データベースに記憶された複数の動物のマーキングの性質を表すマーキングデータを備えるＩＤ情報と比較してマッチを検出することを更に備える請求項１〜１０のいずれかに記載の方法。
12. 前記画像を解析するステップの前に、
    前記動物の見え方の参照輪郭を提供することと、
    前記画像内で前記動物を前記輪郭と位置合わせすることと、を更に備え、
    前記マーキングデータは、前記検出されたマーキングの前記輪郭に対する位置を表す請求項１〜１１のいずれかに記載の方法。
13. 前記画像内で前記動物を前記輪郭と位置合わせするステップは、
    前記画像を表示すると共に前記参照輪郭を当該表示された画像上のオーバーレイとして表示するコンピュータ実装のステップと、
    ユーザ入力に基づき前記画像を前記輪郭に対してシフト及び／又はスケーリングするコンピュータ実装のステップと、を備える請求項１０に記載の方法。
14. 前記画像内で前記動物を前記輪郭と位置合わせするステップは、
    前記画像内で前記動物を検出するコンピュータ実装のステップと、
    前記画像を前記輪郭に対してシフト及び／又はスケーリングして当該検出された動物を前記輪郭と位置合わせするコンピュータ実装のステップと、を備える請求項１０に記載の方法。
15. 前記画像を解析して前記動物のマーキングを検出するコンピュータ実装のステップ及び前記ＩＤ情報を生成するコンピュータ実装のステップは、撮像デバイスと前記撮像デバイスによって撮像された画像を表示するように構成されるディスプレイとを備える装置において実行され、
    前記動物の見え方の参照輪郭を提供するステップは、前記参照輪郭を前記撮像デバイスによって撮像され表示された画像上のオーバーレイとして表示するコンピュータ実装のステップを備え、
    前記画像内で前記動物を前記輪郭と位置合わせするステップは、ユーザが前記撮像デバイスの視野を変化させることによって実行される請求項１０に記載の方法。
16. 撮像デバイスにおいて前記画像を撮像することを更に備える請求項１〜１５のいずれかに記載の方法。
17. 前記画像を解析して前記動物のマーキングを検出するコンピュータ実装のステップ及び前記ＩＤ情報を生成するコンピュータ実装のステップは、前記撮像デバイスを備える装置において実行される請求項１６に記載の方法。
18. コンピュータ装置によって実行可能なコンピュータプログラムであって、実行に際して、請求項１〜１４のいずれかに記載の方法を実行するように構成されるコンピュータプログラム。
19. 請求項１８に記載のコンピュータプログラムを記憶しているコンピュータ可読記憶媒体。
20. 請求項１〜１４のいずれかに記載の方法を実行するように構成されるコンピュータ装置。

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