JP4582079B2 - 画像識別装置および画像識別方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像中に特徴的なパターンが含まれるか否か等を識別する画像識別装置、および画像識別方法に関する。より詳細には、画像識別の高速化に関する。

従来、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅｓ；電荷結合素子）センサやＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ；相補型ＭＯＳ）センサ等の撮像素子により撮像された画像の中に特徴的なパターンが含まれるか否か等を識別する画像識別方法が知られており、人間の顔の識別（セキュリティ目的等）や自動車の運転支援（走行経路上の障害等の識別）への適用が行われている。

従来の画像識別方法のうち、検出率が高い方法としてはニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いた画像識別方法が知られている。ニューラルネットワークは相互に結合した複数の情報処理要素からなるネットワーク状のメカニズム（高等な動物の神経回路網にヒントを得たもの）であり、当該メカニズムを構成する複数の情報処理要素の間で簡単な信号のやり取りを行うことにより高度に並列化・分散化された情報処理を行うものである。

しかし、ニューラルネットワークを用いた画像識別方法は一般に計算量が膨大であり、計算コスト（計算に用いられるハードウェアのコストを含む）が大きいという問題がある。
また、ニューラルネットワークを用いた画像識別方法は計算に要する時間が長く、特に高いリアルタイム性（計算処理の高速性）が要求される自動車の運転支援への適用が困難であるという問題がある。

上記問題点を解消する方法として、Ｖ＆Ｊ（Ｖｉｏｌａ＆Ｊｏｎｅｓ）法に代表されるインテグラルイメージ（Ｉｎｔｅｇｒａｌ Ｉｍａｇｅ；ＩＩ）を用いた画像識別方法が知られている。例えば、特許文献１に記載の如くである。
インテグラルイメージを用いた画像識別方法は、画像を構成する個々の画素の画素データをインテグラルイメージデータに変換（インテグラルイメージデータを生成）し、当該画像の所定の領域に対応するインテグラルイメージデータを用いて所定の領域の「総和」を算出し、当該算出結果を特徴データ（参照データ）と比較することにより画像識別を行うものであり、ニューラルネットワークを用いた画像識別方法に比べて計算量の削減による計算の高速化、ひいてはリアルタイム性の確保が可能である点において優れている。

しかし、従来のインテグラルイメージを用いた画像識別方法であっても、撮像された画像の高解像度化に伴いその計算量が増大する傾向にある。
特に、撮像された画像の高解像度化が進むと、生成されたインテグラルイメージを構成するインテグラルイメージデータの最大値の桁数（ビット数）が増加するため、インテグラルイメージデータを記憶（格納）する記憶媒体の大容量化、あるいは計算時の読み出し時間の増加による計算時間の増加という問題が発生する。
特開２００４−１８５６１１号公報

本発明は以上の如き状況に鑑み、高速で（短時間で）画像識別を行うことが可能な画像識別装置、および画像識別方法を提供するものである。

本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。

即ち、請求項１においては、
それぞれ画素データを有する複数の画素からなる画像を複数の積算領域に分割し、当該複数の積算領域毎にいずれかの角に位置する画素を起点とするインテグラルイメージデータを生成するインテグラルイメージデータ生成手段と、
前記インテグラルイメージデータを記憶する記憶媒体からなる記憶手段と、
前記画像の一部または全部を読み出し領域として指定する読み出し領域指定手段と、
前記インテグラルイメージデータのうち、前記読み出し領域の総和の算出に用いられるものを前記記憶手段から読み出し、当該読み出されたインテグラルイメージデータに基づいて前記読み出し領域の総和を算出する読み出し領域総和算出手段と、
を備えるものである。

請求項２においては、
前記読み出し領域指定手段は、
前記積算領域におけるインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素に連なって前記積算領域の辺を成す画素の一部または全部が前記読み出し領域の辺を成す画素として含まれるように、前記読み出し領域を指定するものである。

請求項３においては、
前記読み出し領域指定手段は、
前記積算領域におけるインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素が前記読み出し領域のいずれかの角を成す画素となるように、前記読み出し領域を指定するものである。

請求項４においては、
前記インテグラルイメージデータ生成手段は、
前記積算領域の角となる画素のうち、隣り合う別の積算領域との境界線に接する画素を起点として前記インテグラルイメージデータを生成するものである。

請求項５においては、
画像識別装置がそれぞれ画素データを有する複数の画素からなる画像を複数の積算領域に分割し、前記画像識別装置が当該複数の積算領域毎にいずれかの角に位置する画素を起点とするインテグラルイメージデータを生成するインテグラルイメージデータ生成工程と、
前記画像識別装置が前記インテグラルイメージデータを記憶媒体に記憶する記憶工程と、
前記画像識別装置が前記画像の一部または全部を読み出し領域として指定する読み出し領域指定工程と、
前記画像識別装置が前記インテグラルイメージデータのうち、前記読み出し領域の総和の算出に用いられるものを前記記憶媒体から読み出す読み出し工程と、
前記画像識別装置が前記読み出し工程において読み出されたインテグラルイメージデータに基づいて前記読み出し領域の総和を算出する読み出し領域総和算出工程と、
を備えるものである。

請求項６においては、
前記読み出し領域指定工程において、
前記画像識別装置は前記積算領域におけるインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素に連なって前記積算領域の辺を成す画素の一部または全部が前記読み出し領域の辺を成す画素として含まれるように、前記読み出し領域を指定するものである。

請求項７においては、
前記読み出し領域指定工程において、
前記画像識別装置は前記積算領域におけるインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素が前記読み出し領域のいずれかの角を成す画素となるように、前記読み出し領域を指定するものである。

請求項８においては、
前記インテグラルイメージデータ生成工程において、
前記画像識別装置は前記積算領域の角となる画素のうち、隣り合う別の積算領域との境界線に接する画素を起点として前記インテグラルイメージデータを生成するものである。

本発明の効果としては、高速で画像識別を行うことが可能である。

以下では、図１乃至図１３を用いて本発明に係る画像識別装置の実施の一形態である画像識別装置１について説明する。

画像識別装置１は撮像手段の一例たるＣＣＤカメラ１０により撮像された画像について特徴的なパターンが含まれるか否か等を識別する装置であり、主としてＣＰＵ２およびメモリ３を具備する。

ＣＰＵ２はインターフェース１１を介してＣＣＤカメラ１０に接続され、ＣＣＤカメラ１０により撮像された画像１０１（より厳密には、画像１０１に係るデータ（画像データ））を取得することが可能である（図２参照）。なお、インターフェース１１では画像１０１のアナログデータからデジタルデータへの変換、歪み補正等が行われる。

ここで、「画像」は、複数の画素を配列（通常は格子状に配列）したものを指し、「画像データ」は個々の画素についての画素データの集合体を指す。
「画素データ」は画素が有するデータであり、例えば画像がモノクロの場合は輝度値、画像がカラーの場合はＲＧＢのそれぞれについての色素値等が画素データに相当する。画像には静止画および動画の両方が含まれる。

また、ＣＰＵ２はインターフェース１２を介して画像識別装置１の外部に設けられたデータベース１３に接続され、データベース１３に記憶された画像識別のための特徴データを取得することが可能である。

メモリ３は本発明に係る記憶媒体の実施の一形態に相当し、メモリ３は後述するインテグラルイメージデータを記憶する。また、メモリ３はＣＰＵ２に接続され、ＣＰＵ２との間で情報のやりとりを行うことが可能である。
なお、本発明に係る記憶媒体はメモリに限定されず、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やＣＤ−ＲＯＭ等でも良い。

ＣＰＵ２はその機能毎に、インテグラルイメージデータ生成部２１、読み出し領域指定部２２、読み出し領域総和算出部２３、画像識別部２４等を具備する。

図２に示す如く、インテグラルイメージデータ生成部２１は本発明に係るインテグラルイメージデータ生成手段の実施の一形態であり、ＣＣＤカメラ１０により撮像された画像１０１を二つの積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒに分割し、積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒのそれぞれについてインテグラルイメージデータを生成するものである。

図２に示す如く、画像１０１は境界線１０１ａで左右に分割され、それぞれ積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒとなる。積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒの形状は略矩形である。積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒの面積は略同じ、すなわち積算領域１０１Ｌに含まれる画素の数は積算領域１０１Ｒに含まれる画素の数と略同じである。

以下では、図３乃至図５を用いてインテグラルイメージデータの生成方法の一例について説明する。

図３乃至図５に示す大きい四角は画像を表し、当該画像中において点線により区画された部分が画素を表すものとする。なお、説明の便宜上、図３乃至図５に示す画像はモノクロ画像であるものとする
図３に示す如く、画像中の左上角の画素を原点として右方向を正とする横軸および下方向を正とする縦軸を定義すると、原点となる画素から右方向にｍ個、下方向にｎ個となる画素の座標は（ｍ，ｎ）で表される。

図４に示す如く、座標（ｍ，ｎ）に位置する画素の画素データをｐ（ｍ，ｎ）と定義する。ここで、ｐ（ｍ，ｎ）は座標（ｍ，ｎ）に位置する画素の輝度値を表す。

図５に示す如く、座標（ｍ，ｎ）に位置する画素のインテグラルイメージデータをｉｉ（ｍ，ｎ）と定義する。ｉｉ（ｍ，ｎ）は以下の数１で表される。

このように、ｉｉ（ｍ，ｎ）は、画像についての座標系の原点となる画素と、座標（ｍ，ｎ）に位置する画素とを一対の対角とする矩形（長方形）の領域に含まれる画素の画素データの総和を表すものである。このとき、画像についての座標系の原点となる画素はｉｉ（ｍ，ｎ）を算出する際の「起点」となり、座標（ｍ，ｎ）に位置する画素はｉｉ（ｍ，ｎ）を算出する際の「終点」となる。
例えば、ｉｉ（０，０）＝ｐ（０，０）、ｉｉ（１，０）＝ｐ（０，０）＋ｐ（１，０）、ｉｉ（０，１）＝ｐ（０，０）＋ｐ（０，１）、ｉｉ（１，１）＝ｐ（０，０）＋ｐ（１，０）＋ｐ（０，１）＋ｐ（１，１）となる。

インテグラルイメージデータ生成部２１は、積算領域１０１Ｌにおける右上角の画素１０２Ｌを起点とし、左下角の画素１０３Ｌを終点とするインテグラルイメージデータを生成する。次に、インテグラルイメージデータ生成部２１は、積算領域１０１Ｒにおける左上角の画素１０２Ｌを起点とし、右下角の画素１０３Ｒを終点とするインテグラルイメージデータを生成する。

なお、本実施例における画像１０１は画素を格子状に配列するため、積算領域の形状は矩形（略長方形）となるが、本発明はこれに限定されず、画像中において画素をハニカム状に配列する構成としても良い。この場合、積算領域の形状は略平行四辺形であり、横軸と縦軸の交差する角度を６０度（または１２０度）として座標系を定義すれば良い。
また、本実施例では左右の積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒのうち、先に左の積算領域１０１Ｌについてインテグラルイメージデータを生成し、次いで右の積算領域１０１Ｒについてインテグラルイメージデータを生成する構成としたが、本発明はこれに限定されず、先に右の積算領域についてインテグラルイメージデータを生成し、次いで左の積算領域についてインテグラルイメージデータを生成する構成としても良く、左右の積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒの両方についてインテグラルイメージデータを並行して生成する構成としても良い。
さらに、インテグラルイメージデータの生成時において起点となる画素は、積算領域の四隅の角のいずれを用いても良い。例えば、積算領域の右下角の画素を起点とし、左上角の画素を終点とするインテグラルイメージデータを生成する構成としても良い。

インテグラルイメージデータ生成部２１は、積算領域１０１Ｌおよび積算領域１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータを出力する。メモリ３はインテグラルイメージデータ生成部２１から出力された積算領域１０１Ｌおよび積算領域１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータを取得し、これを記憶する。

読み出し領域指定部２２は本発明に係る読み出し領域指定手段の実施の一形態であり、図６に示す如く、画像１０１の一部（または全部）を読み出し領域１１０として指定するものである。

ここで、「読み出し領域」は通常、画像のうちインテグラルイメージデータによる画像識別に用いられる領域を指す。
例えば、人間の顔を識別する場合、人間の顔を撮像した画像のうち、その人間の顔の特徴が現れやすい人間の目およびその周辺に対応する部分が「読み出し領域」に相当する。
また、自動車の走行経路に人間がいるか否かを識別する場合、自動車から所定距離前方の車線と歩道との境界部分（歩道にいた人間が車道に入る際に当該人間が通過する部分）等が「読み出し領域」に相当する。

読み出し領域は本発明に係る画像識別装置の用途に応じて適宜設定可能である。
従って、画像中における読み出し領域の数は本実施例の如く一つ（読み出し領域１１０）に限定されず、複数でも良い。また、読み出し領域の面積（含まれる画素数）は限定されず、経時的にその面積が変化しても良い。さらに、読み出し領域は画像中で静止していても良く、経時的に移動（走査）しても良い。

読み出し領域総和算出部２３は本発明に係る読み出し領域総和算出手段の実施の一形態であり、メモリ３に記憶された積算領域１０１Ｌおよび積算領域１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータのうち、読み出し領域１１０の総和の算出に用いられるものをメモリ３から読み出し、当該読み出されたインテグラルイメージデータに基づいて読み出し領域１１０の総和を算出する。

以下では、図７を用いて読み出し領域の総和の算出方法の一例について説明する。

図７に示す如く、四つの座標（０，０）、座標（ｍ１，０）、座標（０，ｎ１）、座標（ｍ１，ｎ１）に位置する画素を四隅（角）とする矩形の領域Ａを読み出し領域とする場合、領域Ａの総和すなわち領域Ａに含まれる画素の画素データの総和（Ａ）は、インテグラルイメージデータを用いて以下の数２で表される。

図７に示す如く、四つの座標（ｍ１＋１，０）、座標（ｍ２，０）、座標（ｍ１＋１，ｎ１）、座標（ｍ２，ｎ１）に位置する画素を四隅（角）とする矩形の領域Ｂを読み出し領域とする場合、領域Ｂの総和すなわち領域Ｂに含まれる画素の画素データの総和（Ｂ）は、インテグラルイメージデータを用いて以下の数３で表される。

図７に示す如く、四つの座標（０，ｎ１＋１）、座標（ｍ１，ｎ１＋１）、座標（０，ｎ２）、座標（ｍ１，ｎ２）に位置する画素を四隅（角）とする矩形の領域Ｃを読み出し領域とする場合、領域Ｃの総和すなわち領域Ｃに含まれる画素の画素データの総和（Ｃ）は、インテグラルイメージデータを用いて以下の数４で表される。

図７に示す如く、四つの座標（ｍ１＋１，ｎ１＋１）、座標（ｍ２，ｎ１＋１）、座標（ｍ１＋１，ｎ２）、座標（ｍ２，ｎ２）に位置する画素を四隅（角）とする矩形の領域Ｄを読み出し領域とする場合、領域Ｄの総和すなわち領域Ｄに含まれる画素の画素データの総和（Ｄ）は、インテグラルイメージデータを用いて以下の数５で表される。

以上より、図７に示す領域Ａの如く、（α）積算領域におけるインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素が読み出し領域のいずれかの角を成す画素となる場合には、読み出し領域の総和を算出するために用いられるインテグラルイメージデータは一つ（ｉｉ（ｍ１，ｎ１））である。

また、図７に示す領域Ｂまたは領域Ｃの如く、（β）積算領域におけるインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素に連なって積算領域の辺を成す画素（座標（ｍ，０）または座標（０，ｎ）で表される画素）の一部または全部が読み出し領域の辺を成す画素として含まれる場合（読み出し領域の四隅の画素の一つがインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素である場合を除く）には、読み出し領域の総和を算出するために用いられるインテグラルイメージデータは二つ（領域Ｂの場合にはｉｉ（ｍ１，ｎ１）およびｉｉ（ｍ２，ｎ１）、領域Ｃの場合にはｉｉ（ｍ１，ｎ１）およびｉｉ（ｍ１，ｎ２））である。

さらに、図７に示す領域Ｄの如く、（γ）積算領域におけるインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素が読み出し領域のいずれかの角を成す画素とならず、かつ積算領域におけるインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素に連なって積算領域の辺を成す画素の一部または全部が読み出し領域の辺を成す画素として含まれない場合には、読み出し領域の総和を算出するために用いられるインテグラルイメージデータは四つ（ｉｉ（ｍ１，ｎ１）、ｉｉ（ｍ２，ｎ１）、ｉｉ（ｍ１，ｎ２）およびｉｉ（ｍ２，ｎ２））である。

従って、画像識別装置１は上記（α）または（β）の条件を満たすように読み出し領域１１０を指定することにより、読み出し領域１１０の総和を算出する際にメモリ３から読み出すインテグラルイメージデータの数を削減することが可能であり、ひいては読み出し領域１１０の総和の算出を高速化する（読み出し領域１１０の総和の算出に要する時間を短縮する）ことが可能である。

なお、図８に示す如く、境界線１０１ａを跨ぐ形で読み出し領域１１０を指定した場合でも、境界線１０１ａに接する画素である画素１０２Ｌ・１０２Ｒを積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータの生成の起点とすることにより、読み出し領域１１０の総和を算出する際にメモリ３から読み出すインテグラルイメージデータの数を四つ（読み出し領域１１０に起点となる画素が含まれない場合）または二つ（読み出し領域１１０に起点となる画素を含む場合）とすることが可能である。
この場合、積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素が境界線１０１ａに接しない場合に比べて、読み出し領域１１０の総和を算出する際にメモリ３から読み出すインテグラルイメージデータの数を削減することが可能（八つまたは四つ→四つまたは二つ）であり、ひいては読み出し領域１１０の総和の算出を高速化する（読み出し領域１１０の総和の算出に要する時間を短縮する）ことが可能である。

画像識別部２４は読み出し領域総和算出部２３により算出された読み出し領域１１０の総和およびデータベース１３から取得した特徴データとに基づいて画像識別を行うものである。例えば、特徴データとして読み出し領域１１０の総和の許容範囲（総和の上限値および下限値）を予め設定しておき、読み出し領域１１０の総和が許容範囲内にあるか否かにより、画像１０１の読み出し領域１１０に対応する部分に識別対象たる物体が写っているか否かを判定する。

以下では図９を用いて画像識別装置１による画像識別に係る計算量削減の効果について説明する。

図９に示す如く、画像１０１を６４×４８画素の画像とし、これを左右均等に二分割して３２×４８画素からなる積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒが設定され、読み出し領域１１０の大きさを１６×２４画素とし、読み出し領域１１０が画面１０１の左上隅から右上隅に向かって（Ａ）→（Ｂ）→（Ｃ）→（Ｄ）の順に互いに重複することなく設定され、続いて読み出し領域１１０が画面１０１の左下隅から右下隅に向かって（Ｅ）→（Ｆ）→（Ｇ）→（Ｈ）の順に互いに重複することなく設定される場合について説明する。

図９に示す如く、読み出し領域１１０が（Ｂ）または（Ｃ）の位置に設定されたときは、読み出し領域１１０にインテグラルイメージデータの生成の起点たる画素１０２Ｌ・１０２Ｒがそれぞれ含まれるため、（Ｂ）または（Ｃ）の位置に設定された読み出し領域１１０の総和を算出するために必要なインテグラルイメージデータはそれぞれ一つである。
従って、読み出し領域総和算出部２３が（Ｂ）または（Ｃ）の位置に設定された読み出し領域１１０の総和を算出する際に、必要なインテグラルイメージデータを読み出すべくメモリ３にアクセスする回数はそれぞれ１回である。

図９に示す如く、読み出し領域１１０が（Ａ）、（Ｄ）、（Ｆ）または（Ｇ）の位置に設定されたときは、読み出し領域１１０にインテグラルイメージデータの生成の起点たる画素１０２Ｌ・１０２Ｒに連なって積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒの辺を成す画素の一部（画像１０１の上辺を成す画素または境界線１０１ａに隣接する画素）がそれぞれ読み出し領域１１０の辺を成す画素として含まれるため、（Ａ）、（Ｄ）、（Ｆ）または（Ｇ）の位置に設定された読み出し領域１１０の総和を算出するために必要なインテグラルイメージデータはそれぞれ二つである。
従って、読み出し領域総和算出部２３が（Ａ）、（Ｄ）、（Ｆ）または（Ｇ）の位置に設定された読み出し領域１１０の総和を算出する際に、必要なインテグラルイメージデータを読み出すべくメモリ３にアクセスする回数はそれぞれ２回である。

図９に示す如く、読み出し領域１１０が（Ｅ）または（Ｈ）の位置に設定されたときは、読み出し領域１１０にインテグラルイメージデータの生成の起点たる画素１０２Ｌ・１０２Ｒが含まれず、かつ、インテグラルイメージデータの生成の起点たる画素１０２Ｌ・１０２Ｒに連なって積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒの辺を成す画素の一部（画像１０１の上辺を成す画素または境界線１０１ａに隣接する画素）が読み出し領域１１０の辺を成す画素として含まれないため、（Ｅ）または（Ｈ）の位置に設定された読み出し領域１１０の総和を算出するために必要なインテグラルイメージデータはそれぞれ四つである。
従って、読み出し領域総和算出部２３が（Ｅ）または（Ｈ）の位置に設定された読み出し領域１１０の総和を算出する際に、必要なインテグラルイメージデータを読み出すべくメモリ３にアクセスする回数はそれぞれ４回である。

図９に示す如く、画像１０１において（Ａ）から（Ｈ）まで順に読み出し領域１１０を設定し、これらの読み出し領域１１０の総和を算出した場合、読み出し領域総和算出部２３が必要なインテグラルイメージデータを読み出すべくメモリ３にアクセスする回数の合計は１８回（＝２回＋１回＋１回＋２回＋４回＋２回＋２回＋４回）である。

これに対して、仮に画像１０１を分割せず、画像１０１を一つの積算領域とし、画像１０１の左上角の画素を起点、右下角の画素を終点としてインテグラルイメージデータを生成し、図９の場合と同様に画像１０１において（Ａ）から（Ｈ）まで順に読み出し領域１１０を設定し、これらの読み出し領域１１０の総和を算出した場合、読み出し領域総和算出部２３が必要なインテグラルイメージデータを読み出すべくメモリ３にアクセスする回数の合計は２１回（＝１回＋２回＋２回＋２回＋２回＋４回＋４回＋４回）である。

このように、画像を複数の積算領域に分割し、かつ、積算領域におけるインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素に連なって積算領域の辺を成す画素の一部または全部が読み出し領域の辺を成す画素として含まれるように、または積算領域におけるインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素が読み出し領域のいずれかの角を成す画素となるように読み出し領域を設定することにより、読み出し領域の総和の算出時における記憶媒体へのアクセス回数を削減することが可能であり、画像識別の計算量削減に寄与する。

以下では、画像１０１が６４×４８画素の画像である場合におけるメモリ３の記憶領域の大きさ（記憶容量）について説明する。

画像１０１を積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒに左右均等に二分割した場合、各積算領域のインテグラルイメージデータの最大値は１２２８８（＝３２×４８×２⁸）となり、一つのインテグラルイメージデータを記憶するために１４ビット（２¹³＜１２２８８＜２¹⁴）の記憶容量が必要となる。
その結果、画像１０１の全ての画素についてのインテグラルイメージデータを記憶するためには４３００８（＝６４×４８×１４）ビットの記憶容量が必要となる。

これに対して、画像１０１を分割せずに画像１０１を一つの積算領域としてインテグラルイメージデータを生成すると、インテグラルイメージデータの最大値は２４５７６（＝６４×４８×２⁸）となり、一つのインテグラルイメージデータを記憶するために１５ビット（２¹⁴＜２４５７６＜２¹⁵）の記憶容量が必要となる。
その結果、画像１０１の全ての画素についてのインテグラルイメージデータを記憶するためには４６０８０（＝６４×４８×１５）ビットの記憶容量が必要となる。

このように、画像１０１が６４×４８画素の画像である場合、画像１０１を二分割することによりメモリ３の記憶容量を約７％（＝｛１−（１４／１５）｝×１００）削減することが可能であり、メモリ３のコスト削減に寄与する。

以上の如く、画像識別装置１は、
それぞれ画素データを有する複数の画素からなる画像１０１を二つの積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒに分割し、積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒのそれぞれについていずれかの角に位置する画素（画素１０２Ｌ・１０２Ｒ）を起点とするインテグラルイメージデータを生成するインテグラルイメージデータ生成部２１と、
前記インテグラルイメージデータを記憶する記憶媒体からなるメモリ３と、
画像１０１の一部（または全部）を読み出し領域１１０として指定する読み出し領域指定部２２と、
前記インテグラルイメージデータのうち、読み出し領域１１０の総和の算出に用いられるものをメモリ３から読み出し、当該読み出されたインテグラルイメージデータに基づいて読み出し領域１１０の総和を算出する読み出し領域総和算出部２３と、
を備えるものである。
このように構成することにより、読み出し領域１１０の総和を算出するためにメモリ３からインテグラルイメージデータを読み出す回数（メモリ３へのアクセス回数）を減らすことが可能であり、高速で画像識別を行うことが可能である。
また、インテグラルイメージデータの桁数（ビット数）を小さくしてメモリ３の記憶容量を削減することが可能であり、画像識別装置１の製造コストの削減に寄与する。

また、画像識別装置１の読み出し領域指定部２２は、
積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒにおけるインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素（画素１０２Ｌ・１０２Ｒ）に連なって積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒの辺を成す画素の一部または全部が読み出し領域１１０の辺を成す画素として含まれるように、読み出し
領域１１０を指定するものである。
このように構成することにより、読み出し領域１１０の総和を算出するためにメモリ３からインテグラルイメージデータを読み出す回数（メモリ３へのアクセス回数）を４回から２回に削減することが可能であり、高速で画像識別を行うことが可能である。

また、画像識別装置１の読み出し領域指定部２２は、
積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒにおけるインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素（画素１０２Ｌ・１０２Ｒ）が読み出し領域１１０のいずれかの角を成す画素となるように、読み出し領域１１０を指定するものである。
このように構成することにより、読み出し領域１１０の総和を算出するためにメモリ３からインテグラルイメージデータを読み出す回数（メモリ３へのアクセス回数）を４回（または２回）から１回に削減することが可能であり、高速で画像識別を行うことが可能である。

また、画像識別装置１のインテグラルイメージデータ生成部２１は、
積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒの角となる画素のうち、隣り合う別の積算領域との境界線１０１ａに接する画素１０２Ｌ・１０２Ｒを起点としてインテグラルイメージデータを生成するものである。
このように構成することにより、積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒの境界線１０１ａを跨ぐ形で読み出し領域１１０が指定された場合でも、読み出し領域１１０の総和を算出するためにメモリ３からインテグラルイメージデータを読み出す回数が増加することを防止することが可能である。

以下では図１０乃至図１２を用いて本発明に係る画像識別方法の第一実施例について説明する。
本発明に係る画像識別方法の第一実施例は画像識別装置１により行われる画像識別に相当し、図１０に示す如く、画像取得工程Ｓ１１００、インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２００、記憶工程Ｓ１３００、読み出し領域指定工程Ｓ１４００、読み出し工程Ｓ１５００、読み出し領域総和算出工程Ｓ１６００、画像識別工程Ｓ１７００等を備える。

画像取得工程Ｓ１１００はＣＣＤカメラ１０により撮像された画像（画像データ）を取得する工程である。
画像取得工程Ｓ１１００が終了したら、インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２００に移行する。

インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２００は画像１０１を二つの積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒに分割し、積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒのそれぞれについてインテグラルイメージデータを生成する工程である。

図１１に示す如く、インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２００は画像分割工程Ｓ１２１０、第一インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２２０、第二インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２３０を備える。

画像分割工程Ｓ１２１０は画像１０１を二つの積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒに分割する工程である。
画像分割工程Ｓ１２１０において、インテグラルイメージデータ生成部２１は画像１０１を境界線１０１ａを境に左右に分割し、それぞれ積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒとする。
画像分割工程Ｓ１２１０が終了したら第一インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２２０に移行する。

第一インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２２０は積算領域１０１Ｌについてのインテグラルイメージデータを生成する工程である。
第一インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２２０において、インテグラルイメージデータ生成部２１は積算領域１０１Ｌにおける右上角の画素１０２Ｌを起点とし、左下角の画素１０３Ｌを終点とするインテグラルイメージデータを生成する。
第一インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２２０が終了したら第二インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２３０に移行する。

第二インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２３０は積算領域１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータを生成する工程である。
第二インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２３０において、インテグラルイメージデータ生成部２１は積算領域１０１Ｒにおける左上角の画素１０２Ｒを起点とし、右下角の画素１０３Ｒを終点とするインテグラルイメージデータを生成する。
第二インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２３０が終了したら記憶工程Ｓ１３００に移行する。

本実施例では先に第一インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２２０において積算領域１０１Ｌについてのインテグラルイメージデータを生成し、次に第二インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２３０において積算領域１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータを生成するが、本発明はこれに限定されず、左右の積算領域におけるインテグラルイメージの生成順序を逆にしても良く、左右の積算領域についてのインテグラルイメージデータを同時並行的に生成しても良い。すなわち、画像を分割した後の複数の積算領域についてのインテグラルイメージデータの生成順序を適宜選択することが可能である。

記憶工程Ｓ１３００はインテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２００において生成された積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒのそれぞれについてのインテグラルイメージデータをメモリ３に記憶する工程である。
記憶工程Ｓ１３００が終了したら読み出し領域指定工程Ｓ１４００に移行する。

読み出し領域指定工程Ｓ１４００は画像１０１の一部（または全部）を読み出し領域１１０として指定する工程である。
読み出し領域指定工程Ｓ１４００が終了したら読み出し工程Ｓ１５００に移行する。

読み出し工程Ｓ１５００はメモリ３に記憶された積算領域１０１Ｌおよび積算領域１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータのうち、読み出し領域１１０の総和の算出に用いられるものをメモリ３から読み出す工程である。

図１２に示す如く、読み出し工程Ｓ１５００は読み出し領域判定工程Ｓ１５１０、算出用データ読み出し工程Ｓ１５２０を備える。

読み出し領域判定工程Ｓ１５１０は読み出し領域指定工程Ｓ１４００において指定された読み出し領域１１０が、（ａ）積算領域１０１Ｌ内に収まっている、（ｂ）積算領域１０１Ｒ内に収まっている、（ｃ）積算領域１０１Ｌ・積算領域１０１Ｒの両方に跨っている、のいずれの状態にあるかを判定する工程である。
読み出し領域判定工程Ｓ１５１０が終了したら算出用データ読み出し工程Ｓ１５２０に移行する。

算出用データ読み出し工程Ｓ１５２０は、読み出し領域判定工程Ｓ１５１０における判定結果に基づいて、メモリ３に記憶された積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータのうち、読み出し領域１１０の総和の算出に用いられるものをメモリ３から読み出す工程である。
算出用データ読み出し工程Ｓ１５２０において、読み出し領域総和算出部２３は、読み出し領域判定工程Ｓ１５１０における判定結果に基づき、読み出し領域１１０が（ａ）積算領域１０１Ｌ内に収まっている、と判定した場合には、メモリ３に記憶された積算領域１０１Ｌについてのインテグラルイメージデータの中から読み出し領域１１０の総和の算出に用いられるものを読み出す。
また、読み出し領域総和算出部２３は、読み出し領域１１０が（ｂ）積算領域１０１Ｒ内に収まっている、と判定した場合には、メモリ３に記憶された積算領域１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータの中から読み出し領域１１０の総和の算出に用いられるものを読み出す。
また、読み出し領域総和算出部２３は、読み出し領域１１０が（ｃ）積算領域１０１Ｌ・積算領域１０１Ｒの両方に跨っている、と判定した場合には、メモリ３に記憶された積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータの中から読み出し領域１１０の総和の算出に用いられるものを読み出す。
読み出し工程Ｓ１５００が終了したら読み出し領域総和算出工程Ｓ１６００に移行する。

読み出し領域総和算出工程Ｓ１６００は読み出し工程Ｓ１５００において読み出されたインテグラルイメージデータに基づいて読み出し領域１１０の総和を算出する工程である。
読み出し領域総和算出工程Ｓ１６００が終了したら画像識別工程Ｓ１７００に移行する。

画像識別工程Ｓ１７００は読み出し領域総和算出工程Ｓ１６００において算出された読み出し領域１１０の総和およびデータベース１３から取得した特徴データに基づいて画像識別を行う工程である。

なお、画像１０１が動画であって、画像１０１についてリアルタイムで画像識別を行う場合、画像取得工程Ｓ１１００→インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２００→記憶工程Ｓ１３００→画像取得工程Ｓ１１００→・・・というサイクルを繰り返してメモリ３にインテグラルイメージデータを逐次記憶する作業と、読み出し領域指定工程Ｓ１４００→読み出し工程Ｓ１５００→読み出し領域総和算出工程Ｓ１６００→画像識別工程Ｓ１７００→読み出し領域指定工程Ｓ１４００→・・・というサイクルを繰り返して画像識別を逐次行う作業と、を並行して行うこととなる。

以下では図１３乃至図１６を用いてインテグラルイメージデータの生成の前工程となる画像の分割方法の別実施例について説明する。

図１乃至図９に示す画像識別装置１では、画像１０１を略同じ面積かつ形状（矩形）で左右に並んだ二つの積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒに分割する構成としたが、本発明に係る画像識別装置はこれに限定されない。

図１３に示す如く、画像２０１を境界線２０１ａで上下の積算領域２０１Ｔ・２０１Ｂに分割し、積算領域２０１Ｔにおける左上角の画素２０２Ｔを起点とし、右下角の画素２０３Ｔを終点とするインテグラルイメージデータを生成するとともに、積算領域２０１Ｂにおける左下角の画素２０２Ｂを起点とし、右上角の画素２０３Ｂを終点とするインテグラルイメージデータを生成する構成としても同様の効果（記憶媒体へのアクセス回数の削減および記憶媒体の記憶容量の削減）を奏する。

図１４に示す如く、画像３０１を境界線３０１ａ・３０１ｂ・３０１ｃで左右に並んだ四つの積算領域３０１Ｌ・３０１ＣＬ・３０１ＣＲ・３０１Ｒに分割し、それぞれの積算領域における左上角の画素（画素３０２Ｌ・３０２ＣＬ・３０２ＣＲ・３０２Ｒ）を起点とし、右下角の画素（画素３０３Ｌ・３０３ＣＬ・３０３ＣＲ・３０３Ｒ）を終点とするインテグラルイメージデータを生成する構成としても同様の効果（記憶媒体へのアクセス回数の削減および記憶媒体の記憶容量の削減）を奏する。

図１５に示す如く、画像４０１を境界線４０１ａで異なる面積（含まれる画素の数が異なる）二つの積算領域４０１Ｒ・４０１Ｌに分割し、積算領域４０１Ｌにおける右上角の画素４０２Ｌを起点とし、左下角の画素１０３Ｌを終点とするインテグラルイメージデータを生成するとともに、積算領域４０１Ｒにおける左上角の画素４０２Ｌを起点とし、右下角の画素４０３Ｒを終点とするインテグラルイメージデータを生成する構成としても同様の効果（記憶媒体へのアクセス回数の削減および記憶媒体の記憶容量の削減）を奏する。

図１６に示す如く、画像５０１を直交する二本の境界線５０１ａ・５０１ｂで上下左右に四分割して積算領域５０１ＬＴ・５０１ＲＴ・５０１ＬＢ・５０１ＲＢとし、画像５０１の左上部分を成す積算領域５０１ＬＴにおける右下角の画素、すなわち境界線５０１ａ・５０１ｂの両方に接する画素５０２ＬＴを起点とし、左上角の画素５０３ＬＴを終点とするインテグラルイメージデータを生成し、画像５０１の右上部分を成す積算領域５０１ＲＴにおける左下角の画素、すなわち境界線５０１ａ・５０１ｂの両方に接する画素５０２ＲＴを起点とし、右上角の画素５０３ＲＴを終点とするインテグラルイメージデータを生成し、画像５０１の左下部分を成す積算領域５０１ＬＢにおける右上角の画素、すなわち境界線５０１ａ・５０１ｂの両方に接する画素５０２ＬＢを起点とし、左下角の画素５０３ＬＢを終点とするインテグラルイメージデータを生成し、画像５０１の右下部分を成す積算領域５０１ＲＢにおける左上角の画素、すなわち境界線５０１ａ・５０１ｂの両方に接する画素５０２ＲＢを起点とし、右下角の画素５０３ＲＢを終点とするインテグラルイメージデータを生成する構成としても同様の効果（記憶媒体へのアクセス回数の削減および記憶媒体の記憶容量の削減）を奏する。

図１乃至図９に示す画像識別装置１では記憶媒体たるメモリ３を画像識別装置１の内部に設ける構成としたが、図１７に示す如く、記憶媒体たるＨＤＤ１５を画像識別装置１の外部に設け、ＨＤＤ１５とＣＰＵ２とをインターフェース１４を介して接続する構成としても良い。
さらに、画像識別装置１ではインテグラルイメージデータを記憶するメモリ３と特徴データを記憶するデータベース１３とを別体としたが、本発明はこれに限定されず、インテグラルイメージデータおよび特徴データを同一の記憶媒体に記憶する構成としても良い。

以下では、図１８乃至図２１を用いて本発明に係る画像識別方法の第二実施例について説明する。

図１８に示す如く、画像１０１の左辺と読み出し領域１１０の左辺が重複している場合には、画像１０１を二つの積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒに分割してそれぞれインテグラルイメージデータを生成した場合の読み出し領域１１０の総和の算出時におけるメモリ３へのアクセス回数は４回（読み出し領域１１０の総和の算出に必要なインテグラルイメージデータの数は四つ）である。
これに対して、仮に画像１０１を分割せず、画像１０１の左上角を成す画素を起点とし、右下角を終点としてインテグラルイメージデータを生成した場合の読み出し領域１１０の総和の算出時におけるメモリ３へのアクセス回数は２回（読み出し領域１１０の総和の算出に必要なインテグラルイメージデータの数は二つ）である。
すなわち、読み出し領域の大きさや位置、画像を複数の積算領域に分割する際の境界線の位置等によっては、画像を複数の積算領域に分割することで却って読み出し領域の総和の算出時における記憶媒体へのアクセス回数が増大する事態が生じる場合がある。
図１９乃至図２１に示す本発明に係る画像識別方法の第二実施例は、このような問題を解消するものである。

図１９に示す如く、本発明に係る画像識別方法の第二実施例は、画像取得工程Ｓ２１００、インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ２２００、記憶工程Ｓ２３００、読み出し領域指定工程Ｓ２４００、読み出し工程Ｓ２５００、読み出し領域総和算出工程Ｓ２６００、画像識別工程Ｓ２７００等を備える。
なお、画像取得工程Ｓ２１００、記憶工程Ｓ２３００、読み出し領域指定工程Ｓ２４００、読み出し領域総和算出工程Ｓ２６００、画像識別工程Ｓ２７００については、図１０に示す本発明に係る画像識別方法の第一実施例における画像取得工程Ｓ１１００、記憶工程Ｓ１３００、読み出し領域指定工程Ｓ１４００、読み出し領域総和算出工程Ｓ１６００、画像識別工程Ｓ１７００と略同じであるため、説明を省略する。

図２０に示す如く、インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ２２００は分割前インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ２２０５、画像分割工程Ｓ２２１０、第一インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ２２２０、第二インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ２２３０を備える。

分割前インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ２２０５は画像１０１を一つの積算領域と見なして、画像１０１の左上角の画素を起点とし、画像１０１の右下角の画素を終点とするインテグラルイメージデータを生成する工程である。
分割前インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ２２０５が終了したら、画像分割工程Ｓ２２１０に移行する。
なお、画像分割工程Ｓ２２１０、第一インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ２２２０、第二インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ２２３０は図１０に示す本発明に係る画像識別方法の第一実施例における画像分割工程Ｓ１２１０、第一インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２２０、第二インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ１２３０と略同じであるため、説明を省略する。

このように、図１９乃至図２１に示す本発明に係る画像識別方法の第二実施例では、インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ２２００において画像１０１を分割しない場合のインテグラルイメージデータおよび画像１０１を二つの積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒに分割した場合のインテグラルイメージデータの両方を生成する。これらのインテグラルイメージデータは、記憶工程Ｓ２３００においてメモリ３に記憶される。

読み出し工程Ｓ２５００はメモリ３に記憶された画像１０１を一つの積算領域と見なしたもの、積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータのうち、読み出し領域１１０の総和の算出に用いられるものをメモリ３から読み出す工程である。

図２１に示す如く、読み出し工程Ｓ２５００は第一読み出し領域判定工程Ｓ２５１１、第二読み出し領域判定工程Ｓ２５１２、算出用データ読み出し工程Ｓ２５２０を備える。

第一読み出し領域判定工程Ｓ２５１１は、画像１０１を一つの積算領域と見なしたものについてのインテグラルイメージデータを用いて読み出し領域１１０の総和を算出する場合および積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータを用いて読み出し領域１１０の総和を算出する場合のうち、当該算出に必要なインテグラルイメージデータの数（メモリ３へのアクセス回数）が少なくなるのがいずれの場合か、または当該算出に必要なインテグラルイメージデータの数が同数かを判定する工程である。

より詳細には、第一読み出し領域判定工程Ｓ２５１１において、読み出し領域１１０の左辺を成す画素が画像１０１の左辺を成す画素と重複している場合には、画像１０１を一つの積算領域と見なしたものについてのインテグラルイメージデータを用いて読み出し領域１１０の総和を算出した方が当該算出に必要なインテグラルイメージデータの数（メモリ３へのアクセス回数）が少なくなると判定し、算出用データ読み出し工程Ｓ２５２０に移行する。
また、第一読み出し領域判定工程Ｓ２５１１において、読み出し領域１１０の左辺を成す画素が画像１０１の左辺を成す画素と重複していない場合には、画像１０１を一つの積算領域と見なしたものについてのインテグラルイメージデータを用いて読み出し領域１１０の総和を算出した場合と積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータを用いて読み出し領域１１０の総和を算出した方が当該算出に必要なインテグラルイメージデータの数（メモリ３へのアクセス回数）が同数となると判定し、第二読み出し領域判定工程Ｓ２５１２に移行する。

第二読み出し領域判定工程Ｓ２５１２は、読み出し領域１１０が、（ａ）積算領域１０１Ｌ内に収まっている、（ｂ）積算領域１０１Ｒ内に収まっている、（ｃ）積算領域１０１Ｌ・積算領域１０１Ｒの両方に跨っている、のいずれの状態にあるかを判定する工程である。
第二読み出し領域判定工程Ｓ２５１２が終了したら算出用データ読み出し工程Ｓ２５２０に移行する。

算出用データ読み出し工程Ｓ２５２０は、第一読み出し領域判定工程Ｓ２５１１および第二読み出し領域判定工程Ｓ２５１２における判定結果に基づいて、メモリ３に記憶された画像１０１を一つの積算領域と見なしたものについてのインテグラルイメージデータおよび積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータのうち、読み出し領域１１０の総和の算出に用いられるものをメモリ３から読み出す工程である。

第一読み出し領域判定工程Ｓ２５１１から算出用データ読み出し工程Ｓ２５２０に移行したとき、メモリ３に記憶された画像１０１を一つの積算領域と見なしたものについてのインテグラルイメージデータの中から読み出し領域１１０の総和の算出に用いられるものを読み出す。

第二読み出し領域判定工程Ｓ２５１２から算出用データ読み出し工程Ｓ２５２０に移行したとき、読み出し領域１１０が（ａ）積算領域１０１Ｌ内に収まっている、と判定した場合には、メモリ３に記憶された積算領域１０１Ｌについてのインテグラルイメージデータの中から読み出し領域１１０の総和の算出に用いられるものを読み出す。
また、読み出し領域１１０が（ｂ）積算領域１０１Ｒ内に収まっている、と判定した場合には、メモリ３に記憶された積算領域１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータの中から読み出し領域１１０の総和の算出に用いられるものを読み出す。
また、読み出し領域１１０が（ｃ）積算領域１０１Ｌ・積算領域１０１Ｒの両方に跨っている、と判定した場合には、メモリ３に記憶された積算領域１０１Ｌ・１０１Ｒについてのインテグラルイメージデータの中から読み出し領域１１０の総和の算出に用いられるものを読み出す。
読み出し工程Ｓ２５００が終了したら読み出し領域総和算出工程Ｓ２６００に移行する。

このように、図１９乃至図２１に示す本発明に係る画像識別方法の第二実施例では、読み出し領域１１０の総和を算出する際のメモリ３へのアクセス回数を極力少なくすることが可能である。

以下では図２２乃至図２５を用いて本発明に係る画像識別方法の第三実施例について説明する。

図２２に示す如く、本発明に係る画像識別方法の第三実施例は、境界線決定工程３０５０、画像取得工程Ｓ３１００、インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ３２００、記憶工程Ｓ３３００、読み出し領域指定工程Ｓ３４００、読み出し工程Ｓ３５００、読み出し領域総和算出工程Ｓ３６００、画像識別工程Ｓ３７００等を備える。
なお、画像取得工程Ｓ３１００、記憶工程Ｓ３３００、読み出し領域指定工程Ｓ３４００、読み出し領域総和算出工程Ｓ３６００、画像識別工程Ｓ３７００については、図１０に示す本発明に係る画像識別方法の第一実施例における画像取得工程Ｓ１１００、記憶工程Ｓ１３００、読み出し領域指定工程Ｓ１４００、読み出し領域総和算出工程Ｓ１６００、画像識別工程Ｓ１７００と略同じであるため、説明を省略する。

境界線決定工程３０５０は画像６０１を分割する境界線の本数およびその配置（長手方向、境界線の間隔等）を決定する工程である。
通常、画像識別の対象および目的は予め定まっていることから、画像６０１の大きさ（画素数）、画像６０１内における読み取り領域の大きさ（幅および高さ）や位置、あるいは読み取り領域の移動の有無および移動の態様（例えば画像６０１内の所定の範囲で左右に移動する、画像６０１内を上下左右に隈無く走査する）も予め定めることができる。
境界線決定工程３０５０においては、本実施例の画像識別方法による画像識別の対象および目的に基づいて、画像６０１を分割する境界線の本数およびその配置を決定する。

図２５に示す如く、画像６０１が１０×１０画素の画像であり、２×４画素の大きさを有する読み出し領域６１０が画像６０１内を隈無く走査する場合、境界線決定工程３０５０において、境界線６０６ａ・６０６ｂ・６０６ｃ・６０６ｄの間隔を横軸方向で２画素分とし、境界線６０６ａ・６０６ｂ・６０６ｃ・６０６ｄの本数を４本（＝｛（画像６０１の横軸方向の画素数）／（読み出し領域６１０の横軸方向の画素数）｝−１）と決定する。
境界線決定工程３０５０が終了したら、画像取得工程Ｓ３１００に移行する。

このように境界線６０６ａ・６０６ｂ・６０６ｃ・６０６ｄの本数および間隔を決定することにより、図２５に示す如く画像６０１内を隈無く走査する読み出し領域６１０は、（ａ）読み出し領域６１０の左右の辺が画像６０１の左右の辺または境界線６０６ａ・６０６ｂ・６０６ｃ・６０６ｄのいずれかに接する状態、（ｂ）読み出し領域６１０が境界線６０６ａ・６０６ｂ・６０６ｃ・６０６ｄのいずれかを跨いでいる状態、のいずれかの状態となる。

インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ３２００は境界線決定工程３０５０により決定された境界線６０６ａ・６０６ｂ・６０６ｃ・６０６ｄの本数および間隔に基づいて、画像６０１を五つの積算領域６０１Ｌ・６０１ＣＬ・６０１Ｃ・６０１ＣＲ・６０１Ｒに分割し、これらの積算領域のそれぞれについてインテグラルイメージデータを生成する工程である。

図２３に示す如く、インテグラルイメージデータ生成工程Ｓ３２００は画像分割工程Ｓ３２１０、左向きインテグラルイメージデータ生成工程Ｓ３２２０、右向きインテグラルイメージデータ生成工程Ｓ３２３０を備える。

画像分割工程Ｓ３２１０は境界線決定工程３０５０により決定された境界線６０６ａ・６０６ｂ・６０６ｃ・６０６ｄの本数および間隔に基づいて、画像６０１を五つの積算領域６０１Ｌ・６０１ＣＬ・６０１Ｃ・６０１ＣＲ・６０１Ｒに分割する工程である。
画像分割工程Ｓ３２１０が終了したら左向きインテグラルイメージデータ生成工程Ｓ３２２０に移行する。

左向きインテグラルイメージデータ生成工程Ｓ３２２０は積算領域６０１Ｌ・６０１ＣＬ・６０１Ｃ・６０１ＣＲのそれぞれについて、図２５に示す如く、右上角の画素である画素６０２Ｌ・６０２ＣＬ・６０２Ｃ・６０２ＣＲ・６０２Ｒを起点とし、左下角の画素である画素６０３Ｌ・６０３ＣＬ・６０３Ｃ・６０３ＣＲ・６０３Ｒを終点とするインテグラルイメージデータ（左向きのインテグラルイメージデータ）を生成する工程である。
左向きインテグラルイメージデータ生成工程Ｓ３２２０が終了したら右向きインテグラルイメージデータ生成工程Ｓ３２３０に移行する。

右向きインテグラルイメージデータ生成工程Ｓ３２３０は積算領域６０１ＣＬ・６０１Ｃ・６０１ＣＲ・６０１Ｒのそれぞれについて、図２５に示す如く、左上角の画素である画素６０４ＣＬ・６０４Ｃ・６０４ＣＲ・６０４Ｒを起点とし、右下角の画素である画素６０５ＣＬ・６０５Ｃ・６０５ＣＲ・６０５Ｒを終点とするインテグラルイメージデータ（右向きのインテグラルイメージデータ）を生成する工程である。
右向きインテグラルイメージデータ生成工程Ｓ３２３０が終了したら記憶工程Ｓ３３００に移行する。

記憶工程Ｓ３３００においては、左向きインテグラルイメージデータ生成工程Ｓ３２２０において生成された左向きのインテグラルイメージデータ、および右向きインテグラルイメージデータ生成工程Ｓ３２３０において生成された右向きのインテグラルイメージデータがそれぞれメモリ３に記憶される。

読み出し工程Ｓ３５００はメモリ３に記憶された積算領域６０１Ｌ・６０１ＣＬ・６０１Ｃ・６０１ＣＲ・６０１Ｒのそれぞれについての左向きのインテグラルイメージデータおよび右向きのインテグラルイメージデータのうち、読み出し領域６１０の総和の算出に用いられるものをメモリ３から読み出す工程である。

図２４に示す如く、読み出し工程Ｓ３５００は読み出し領域判定工程Ｓ３５１０、算出用データ読み出し工程Ｓ３５２０を備える。

読み出し領域判定工程Ｓ３５１０は読み出し領域指定工程Ｓ３４００において指定された読み出し領域６１０が、（ａ）積算領域６０１Ｌ・６０１ＣＬ・６０１Ｃ・６０１ＣＲ・６０１Ｒのいずれかに収まっている、（ｂ）境界線６０６ａ・６０６ｂ・６０６ｃ・６０６ｄのいずれかを跨いでいる、のいずれの状態にあるかを判定する工程である。
読み出し領域判定工程Ｓ３５１０が終了したら算出用データ読み出し工程Ｓ３５２０に移行する。

算出用データ読み出し工程Ｓ３５２０は、読み出し領域判定工程Ｓ３５１０における判定結果に基づいて、メモリ３に記憶された積算領域６０１Ｌ・６０１ＣＬ・６０１Ｃ・６０１ＣＲ・６０１Ｒのそれぞれについての左向きのインテグラルイメージデータおよび右向きのインテグラルイメージデータのうち、読み出し領域６１０の総和の算出に用いられるものをメモリ３から読み出す工程である。

算出用データ読み出し工程Ｓ３５２０において、読み出し領域６１０が（ａ）積算領域６０１Ｌ・６０１ＣＬ・６０１Ｃ・６０１ＣＲ・６０１Ｒのいずれかに収まっている、と判定した場合には、対応する積算領域についての右向きのインテグラルイメージデータまたは左向きインテグラルイメージデータの中から読み出し領域６１０の総和の算出に用いられるものを読み出す。
なお、（ａ）積算領域６０１Ｌ・６０１ＣＬ・６０１Ｃ・６０１ＣＲ・６０１Ｒのいずれかに収まっている場合には、右向きのインテグラルイメージデータ、左向きのインテグラルイメージデータのいずれを用いても総和の算出に必要なインテグラルイメージデータの数は同じ（二つまたは一つ）であるため、対応する積算領域についての左向きのインテグラルイメージデータまたは右向きのインテグラルイメージデータのいずれから読み出し領域６１０の総和の算出に用いられるものを読み出す構成としても良い。

算出用データ読み出し工程Ｓ３５２０において、読み出し領域６１０が（ｂ）境界線６０６ａ・６０６ｂ・６０６ｃ・６０６ｄのいずれかを跨いでいる、と判定した場合には、読み出し領域６１０が跨いでいる境界線の右側に接している積算領域の右向きのインテグラルイメージデータおよび読み出し領域６１０が跨いでいる境界線の左側に接している積算領域の左向きのインテグラルイメージデータの中から読み出し領域６１０の総和の算出に用いられるものを読み出す。
読み出し工程Ｓ３５００が終了したら読み出し領域総和算出工程Ｓ３６００に移行する。

図２２乃至図２５に示す本発明に係る画像識別方法の第三実施例における読み出し領域６１０の総和の算出時にインテグラルイメージデータを読み出す回数について説明する。

図２５に示す如く、２×８画素の大きさを有する読み出し領域６１０が１０×１０画素の画像からなる画像６０１内を隈無く走査する場合、指定される読み出し領域６１０は６３通り（＝（１０−２＋１）×（１０−４＋１）＝９×７）である。

この６３通りのうち、読み出し領域６１０の総和の算出時にインテグラルイメージデータを読み出す回数が１回（メモリ３へのアクセス回数が１回）となる場合は５通りである。
また、読み出し領域６１０の総和の算出時にインテグラルイメージデータを読み出す回数が２回（メモリ３へのアクセス回数が２回）となる場合は３４通りである。
さらに、読み出し領域６１０の総和の算出時にインテグラルイメージデータを読み出す回数が４回（メモリ３へのアクセス回数が４回）となる場合は２４通りである。
従って、図２２乃至図２５に示す本発明に係る画像識別方法の第三実施例における読み出し領域６１０の総和の算出時にインテグラルイメージデータを読み出す回数（メモリ３へのアクセス回数）の総和は１７６回（＝１回×５通り＋２回×３４通り＋４回×２４通り）である。

これに対して、仮に読み出し領域６１０を一つの積算領域として左上角の画素を起点とし、右下角の画素を終点とするインテグラルイメージデータを生成し、これを用いて読み出し領域６１０の総和の算出を行った場合、インテグラルイメージデータを読み出す回数が１回、２回、４回となる場合はそれぞれ１通り、１４通り、４８通りであり、読み出し領域６１０の総和の算出時にインテグラルイメージデータを読み出す回数（メモリ３へのアクセス回数）の総和は２２１回（＝１回×１通り＋２回×１４通り＋４回×４８通り）である。
また、仮に読み出し領域６１０を境界線を挟んで左右均等に二つの積算領域に分割し、左側の積算領域の右上角の画素および右側の積算領域の左上角の画素をそれぞれ起点とし、左側の積算領域の左下角の画素および右側の積算領域の右下角の画素をそれぞれ終点とするインテグラルイメージデータを生成し、これを用いて読み出し領域６１０の総和の算出を行った場合、インテグラルイメージデータを読み出す回数が１回、２回、４回となる場合はそれぞれ２通り、２５通り、３６通りであり、読み出し領域６１０の総和の算出時にインテグラルイメージデータを読み出す回数（メモリ３へのアクセス回数）の総和は１９６回（＝１回×２通り＋２回×２５通り＋４回×３６通り）である。

なお、読み出し領域６１０の左右の幅（画素数）に合わせて画像６０１を五つの積算領域に分割することにより、メモリ３に記憶されるインテグラルイメージデータの桁数（ビット数が大きく減少するため、左向きのインテグラルイメージデータおよび右向きのインテグラルイメージデータの両方を生成しても全体としてはメモリ３の記憶容量を削減可能である。

本発明に係る画像識別装置の実施の一形態を示す図。 積算領域の一例を示す図。 画像を構成する画素の座標を示す図。 画像を構成する画素の画素データを示す図。 画像を構成する画素のインテグラルイメージデータを示す図。 画像および積算領域と読み出し領域との位置関係を示す図。 読み出し領域および読み出し領域の総和を算出するためのインテグラルイメージデータの位置関係を示す図。 読み出し領域が境界線を跨ぐ場合における画像および積算領域と読み出し領域との位置関係を示す図。 画像中を移動する読み出し領域の一例を示す図。 本発明に係る画像識別方法の第一実施例を示すフロー図。 本発明に係る画像識別方法の第一実施例におけるインテグラルイメージデータ生成工程の詳細を示すフロー図。 本発明に係る画像識別方法の第一実施例における読み出し工程の詳細を示すフロー図。 積算領域の別実施例を示す図。 同じく積算領域の別実施例を示す図。 同じく積算領域の別実施例を示す図。 同じく積算領域の別実施例を示す図。 本発明に係る画像識別装置の別実施例を示す図。 画像、積算領域の境界線および読み出し領域の位置関係を示す図。 本発明に係る画像識別方法の第二実施例を示すフロー図。 本発明に係る画像識別方法の第二実施例におけるインテグラルイメージデータ生成工程の詳細を示すフロー図。 本発明に係る画像識別方法の第二実施例における読み出し工程の詳細を示すフロー図。 本発明に係る画像識別方法の第三実施例を示すフロー図。 本発明に係る画像識別方法の第三実施例におけるインテグラルイメージデータ生成工程の詳細を示すフロー図。 本発明に係る画像識別方法の第三実施例における読み出し工程の詳細を示すフロー図。 本発明に係る画像識別方法の第三実施例に対応する積算領域を示す図。

３ メモリ（記憶手段）
２１ インテグラルイメージデータ生成部（インテグラルイメージデータ生成手段）
２２ 読み出し領域指定部（読み出し領域指定手段）
２３ 読み出し領域総和算出部（読み出し領域総和算出手段）
１０１ 画像
１０１Ｌ 積算領域
１０１Ｒ 積算領域
１１０ 読み出し領域

Claims (8)

1. それぞれ画素データを有する複数の画素からなる画像を複数の積算領域に分割し、当該複数の積算領域毎にいずれかの角に位置する画素を起点とするインテグラルイメージデータを生成するインテグラルイメージデータ生成手段と、
   前記インテグラルイメージデータを記憶する記憶媒体からなる記憶手段と、
   前記画像の一部または全部を読み出し領域として指定する読み出し領域指定手段と、
   前記インテグラルイメージデータのうち、前記読み出し領域の総和の算出に用いられるものを前記記憶手段から読み出し、当該読み出されたインテグラルイメージデータに基づいて前記読み出し領域の総和を算出する読み出し領域総和算出手段と、
   を備えることを特徴とする画像識別装置。
2. 前記読み出し領域指定手段は、
   前記積算領域におけるインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素に連なって前記積算領域の辺を成す画素の一部または全部が前記読み出し領域の辺を成す画素として含まれるように、前記読み出し領域を指定することを特徴とする請求項１に記載の画像識別装置。
3. 前記読み出し領域指定手段は、
   前記積算領域におけるインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素が前記読み出し領域のいずれかの角を成す画素となるように、前記読み出し領域を指定することを特徴とする請求項２に記載の画像識別装置。
4. 前記インテグラルイメージデータ生成手段は、
   前記積算領域の角となる画素のうち、隣り合う別の積算領域との境界線に接する画素を起点として前記インテグラルイメージデータを生成することを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の画像識別装置。
5. 画像識別装置がそれぞれ画素データを有する複数の画素からなる画像を複数の積算領域に分割し、前記画像識別装置が当該複数の積算領域毎にいずれかの角に位置する画素を起点とするインテグラルイメージデータを生成するインテグラルイメージデータ生成工程と、
   前記画像識別装置が前記インテグラルイメージデータを記憶媒体に記憶する記憶工程と、
   前記画像識別装置が前記画像の一部または全部を読み出し領域として指定する読み出し領域指定工程と、
   前記画像識別装置が前記インテグラルイメージデータのうち、前記読み出し領域の総和の算出に用いられるものを前記記憶媒体から読み出す読み出し工程と、
   前記画像識別装置が前記読み出し工程において読み出されたインテグラルイメージデータに基づいて前記読み出し領域の総和を算出する読み出し領域総和算出工程と、
   を備えることを特徴とする画像識別方法。
6. 前記読み出し領域指定工程において、
   前記画像識別装置は前記積算領域におけるインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素に連なって前記積算領域の辺を成す画素の一部または全部が前記読み出し領域の辺を成す画素として含まれるように、前記読み出し領域を指定することを特徴とする請求項５に記載の画像識別方法。
7. 前記読み出し領域指定工程において、
   前記画像識別装置は前記積算領域におけるインテグラルイメージデータの生成の起点となる画素が前記読み出し領域のいずれかの角を成す画素となるように、前記読み出し領域を指定することを特徴とする請求項６に記載の画像識別方法。
8. 前記インテグラルイメージデータ生成工程において、
   前記画像識別装置は前記積算領域の角となる画素のうち、隣り合う別の積算領域との境界線に接する画素を起点として前記インテグラルイメージデータを生成することを特徴とする請求項５から請求項７までのいずれか一項に記載の画像識別方法。

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