JP4858046B2 - 画像認識装置、複写装置及び画像認識方法 - Google Patents

画像認識装置、複写装置及び画像認識方法 Download PDF

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Description

本発明は画像認識装置、複写装置及び画像認識方法に関する。
特許文献１に従来の画像認識装置が開示されている。この画像認識装置は、原稿から画像情報を読み取る画像読取手段を備え、複数個のマークが配置されてなる特定マークを画像情報の中から識別するものである。
より詳しくは、この画像認識装置は、画像情報の中に含まれるマークを抽出する抽出手段と、マーク間の距離を算出する距離算出手段と、マーク間の距離が特定マークのマーク間の距離と一致するときに、画像情報の中に特定マークが存在すると判断する識別手段とを備えている。
このような構成である従来の画像認識装置は、例えば、画像情報に基づく印刷を行う印刷手段を備えた複写装置に搭載される。そして、この画像認識装置は、画像情報の中に特定マークが存在すると判断した場合に、その後の印刷処理の中止等の不正コピー防止対策を実施することができる。こうして、この画像認識装置は、紙幣や機密書類等の原稿に含まれる特定マークを識別し、不正コピーを防止することができる。
特開２００２−７７６０９号公報
ところで、複写装置が紙幣や機密書類等の不正コピーに悪用されることを防止するため、画像認識装置の判定精度の向上が求められていた。
本発明は、上記従来の実情に鑑みてなされたものであって、画像認識の判定精度を向上させることが可能な画像認識装置を提供することを解決すべき課題としている。
発明者らは、上記課題を解決するため、従来の画像認識装置について詳細に分析し、下記の問題点を発見した。
すなわち、上記従来の画像認識装置は、単に、抽出したマーク間の距離を算出し、マーク間の距離が特定マークのマーク間の距離と一致するときに、画像情報の中に特定マークが存在すると判断するだけである。
このため、この画像認識装置は、抽出したマークの位置関係が特定マークと鏡像の関係にある場合にも、マーク間の距離が特定マークのマーク間の距離と一致することから、画像情報の中に特定マークが存在すると誤って判断してしまうのである。
発明者らは、この問題点を解決すべく鋭意研究し、本発明をするに至った。
本発明の画像認識装置は、原稿から画像情報を読み取る画像読取手段を備え、複数個のマークが配置されてなる特定マークを該画像情報の中から識別する画像認識装置であって、前記画像情報の中に含まれる前記マークを抽出する抽出手段と、該マーク間の距離を算出する距離算出手段と、該画像情報の中に該特定マークが存在するか否かを判断する識別手段とを備え、該識別手段は、任意に選択された第１の該マークから、任意に選択された第２及び第３の該マークに向かう２本のベクトルを用いてベクトル積を算出するベクトル積算出手段を有し、該マーク間の距離が該特定マークのマーク間の距離と一致し、かつ該マークのベクトル積が該特定マークのベクトル積と一致するときに、該マークの位置関係が該特定マークと鏡像の関係でないと判断し、該画像情報の中に該特定マークが存在すると判断する一方、該マーク間の距離が該特定マークのマーク間の距離と一致しないとき、及び該マーク間の距離が該特定マークのマーク間の距離と一致しても、該マークのベクトル積が該特定マークのベクトル積と一致しないときには、該画像情報の中に該特定マークが存在しないと判断するものであることを特徴とする（請求項１）。
このような構成である本発明の画像認識装置において、識別手段は、マーク間の距離が特定マークのマーク間の距離と一致するか否かを判断すると同時に、抽出したマークの位置関係が特定マークと鏡像の関係にあるか否かを判断する。
このため、識別手段は、マーク間の距離が特定マークのマーク間の距離と一致し、かつ、抽出したマークの位置関係が特定マークと鏡像の関係にないとき、画像情報の中に特定マークが存在すると判断する。他方、識別手段は、マーク間の距離が特定マークのマーク間の距離と一致しないとき、画像情報の中に特定マークが存在しないと判断する。さらに、識別手段は、マーク間の距離が特定マークのマーク間の距離と一致するが、抽出したマークの位置関係が特定マークと鏡像の関係にあるときにも、画像情報の中に特定マークが存在しないと判断する。
このため、この画像認識装置は、画像情報の中に特定マークが存在すると誤判定する事態が生じ難く、単にマーク間の距離と特定マークのマーク間の距離とを比較するだけである従来の画像認識装置と比較して、誤判定を低減することができる。
したがって、本発明の画像認識装置は、画像認識の判定精度を向上させることができる。
特に、本発明の画像認識装置において、前記識別手段は、任意に選択された第１の前記マークから、任意に選択された第２及び第３の該マークに向かう２本のベクトルを用いてベクトル積を算出するベクトル積算出手段を有し、前記マーク間の距離が前記特定マークのマーク間の距離と一致し、かつ該マークのベクトル積が該特定マークのベクトル積と一致するときに、該マークの位置関係が該特定マークと鏡像の関係でないと判断し、該画像情報の中に該特定マークが存在すると判断する一方、該マーク間の距離が該特定マークのマーク間の距離と一致しないとき、及び該マーク間の距離が該特定マークのマーク間の距離と一致しても、該マークのベクトル積が該特定マークのベクトル積と一致しないときには、該画像情報の中に該特定マークが存在しないと判断するものである。
このような具体的構成により、この画像認識装置は、抽出したマークの位置関係が特定マークと鏡像の関係にあるか否かを容易に判定でき、誤判定を確実に低減することができる。
本発明の画像認識装置において、前記ベクトル積の算出に用いる前記第１、第２及び第３のマークは、前記第１及び第２のマークからなる第１ベクトルと、前記第１及び第３のマークからなる第２ベクトルとに挟まれる角が他のベクトルに挟まれる角よりも９０°に近いものが選定されていることが好ましい（請求項２）。
この場合、この画像認識装置は、第１ベクトルと第２ベクトルとのベクトル積を大きく設定できるので、さらに判定精度を向上させることができる。
本発明の画像認識装置において、前記ベクトル積の算出に用いる前記第１、第２及び第３のマークは、前記第１及び第２のマークの前記マーク間の距離と、前記第１及び第３のマークの該マーク間の距離とが他のマークの該マーク間の距離よりも比較的長いものが選定されていることが好ましい（請求項３）。
この場合も、この画像認識装置は、第１ベクトルと第２ベクトルとのベクトル積を大きく設定できるので、さらに判定精度を向上させることができる。
本発明の画像認識装置において、前記特定マークは、４個以上の前記マークが配置されてなり、前記識別手段は、前記抽出手段が抽出した４点以上の前記マークの中から任意に選択された前記第１、第２及び第３のマークについて、前記マーク間の距離と前記特定マークのマーク間の距離とが一致した場合に、前記ベクトル積と前記特定マークのベクトル積との比較を行い、該ベクトル積が該特定マークのベクトル積と一致しないときは、前記抽出手段が抽出した前記マークのうちの前記第１、第２及び第３のマーク以外のものについて、前記マークのマーク間距離と前記特定マークのマーク間の距離との比較を中止することが好ましい（請求項４）。
この場合、この画像認識装置は、不要な識別処理を省くことができるので、画像認識に要する時間を短縮することが可能となる。
本発明の画像認識装置において、前記抽出手段は有彩色を判断対象とすることが好ましい（請求項５）。
特定マークは、黒、灰色等の無彩色ではなく有彩色であることが多いことから、この画像認識装置は、必要としないマークを適切に除去することができる。
本発明の画像認識装置において、前記抽出手段は、予め前記画像情報に対して平滑処理を施すことが好ましい（請求項６）。
この場合、この画像認識装置は、平滑処理されてノイズが除去されたマークを抽出するので、マークの位置を精度良く決定することができ、判定精度を向上させることができる。
本発明の複写装置は、本発明の画像認識装置と、該画像認識装置の前記画像読取手段によって読み取られた前記画像情報に基づく印刷を行う印刷手段とを備える（請求項７）。
このような構成である複写装置は、上述の画像認識装置が奏する作用効果により、確実に不正コピーを防止することができる。
本発明の画像認識方法は、原稿から画像情報を読み取り、複数個のマークが配置されてなる特定マークを該画像情報の中から識別する画像認識方法であって、前記画像情報の中に含まれる前記マークを抽出する抽出ステップと、該マーク間の距離を算出する算出ステップと、該画像情報の中に該特定マークが存在するか否かを判断する識別ステップとを行うものであり、該識別ステップでは、任意に選択された第１の該マークから、任意に選択された第２及び第３の該マークに向かう２本のベクトルを用いてベクトル積を算出するベクトル積算出ステップを行い、該マーク間の距離が該特定マークのマーク間の距離と一致し、かつ該マークのベクトル積が該特定マークのベクトル積と一致するときに、該マークの位置関係が該特定マークと鏡像の関係でないと判断し、該画像情報の中に該特定マークが存在すると判断する一方、該マーク間の距離が該特定マークのマーク間の距離と一致しないとき、及び該マーク間の距離が該特定マークのマーク間の距離と一致しても、該マークのベクトル積が該特定マークのベクトル積と一致しないときには、該画像情報の中に該特定マークが存在しないと判断するものであることを特徴とする（請求項８）。
このような構成である本発明の画像認識方法も、上述した本発明の画像認識装置と同様の理由により、画像認識の判定精度を向上させることが可能である。
以下、本発明を具体化した実施例を図面を参照しつつ説明する。
図１に示すように、実施例の画像認識装置１００は、例えば、プリンタ、コピー機、ＦＡＸ等の複写装置（図示しない）に搭載されるものである。画像認識装置１００は、原稿１９から画像情報１８を読み取る画像読取手段２０と、画像情報１８を画像読取手段２０の読み取り特性、複写装置の出力特性、又はユーザーが指定する出力サイズ若しくはコピー変倍率等の出力形態に合わせて補正する第１画像処理手段５０とを備えている。
また、画像認識装置１００は、第２画像処理手段７０と、抽出手段３０と、ブロック分割手段３５と、距離算出手段３７と、識別手段４０とを備えている。第２画像処理手段７０、抽出手段３０、ブロック分割手段３５、距離算出手段３７及び識別手段４０は、画像情報１８の中に特定マーク１１が存在するか否かを後述する手順により識別処理するものである。
ここで、特定マーク１１とは、紙幣や機密書類等の原稿１９を画像読取手段２０が読み取ることにより得られる画像情報１８の中に存在するものである。実施例では、特定マーク１１は、所定の位置関係で配置された７個のマークＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７により構成されている。各マークＰ１〜Ｐ７は同一形状の「◎」であり、色彩も文字情報と誤認しないように有彩色とされている。
以下、画像読取手段２０、第１画像処理手段５０、第２画像処理手段７０、抽出手段３０、ブロック分割手段３５、距離算出手段３７及び識別手段４０の構成をより詳しく説明する。
＜画像読取手段＞
画像読取手段２０は、原稿１９を主走査方向に沿って読み取りつつ、相対移動する原稿１９の画像情報１８を副走査方向に沿って読み取るスキャナーである。なお、画像読取手段２０は、原稿１９から画像情報１８を読み取り可能なものであれば、どのような構成のものでもかまわない。
＜第１画像処理手段＞
第１画像処理手段５０は、画像読取手段２０の下流側に設けられており、上流側から順に、Ａ／Ｄコンバータ５１と、Ｄレンジ補正部５２と、読み取りガンマ補正部５３と、変倍処理部５４と、フィルタ部５５と、マスキング部５６と、ＧＣＲ部５７と、記録ガンマ補正部５８と、二値化部５９と、記録部６０とにより構成されている。なお、第１画像処理手段５０は、上記の構成に限定されない。
Ａ／Ｄコンバータ５１は、画像読取手段２０により読み取られた画像情報１８をアナログ信号からデジタルデータに変換する。この際、ＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）に分けて、デジタルデータに変換される。
Ｄレンジ補正部５２は、画像読取手段２０を構成する光源の照度の不均一やセンサの感度の不均一から発生する画素ごとのダイナミックレンジの不均一を補正する。
読み取りガンマ補正部５３は、画像読取手段２０の明暗直線性を補正する。
変倍処理部５４は、画像読取手段２０と記録部６０との解像度のちがいを修正するため、又はユーザーの指定するコピー変倍率とするため、画像情報１８を拡大縮小する変倍処理を行う。
フィルタ部５５は、画像情報１８のノイズの除去のための平滑フィルタ処理や、文字の精鋭性の向上のための強調フィルタ処理を行う。
マスキング部５６は、画像読取手段２０と記録部６０との色空間の違いを変換する（ＲＧＢからＣＭＹ（Ｃ：シアン、Ｍ：マゼンダ、Ｙ：イエロー）に変換）。近年では三次元ルックアップテーブルによる方法が一般的である。
ＧＣＲ部５７は、入力ＣＭＹから黒成分を生成するとともにＣＭＹから黒成分を除去する。つまり、ＣＭＹデータをＣＭＹＫデータに変換する。
記録ガンマ補正部５８は、記録部６０のドットゲイン等による濃度直線性を補正する。
二値化部５９は、誤差拡散法やディザ法によって記録部６０で記録可能な二値データに変換する。
記録部６０は、上述のＡ／Ｄコンバータ５１と、Ｄレンジ補正部５２と、読み取りガンマ補正部５３と、変倍処理部５４と、フィルタ部５５と、マスキング部５６と、ＧＣＲ部５７と、記録ガンマ補正部５８と、二値化部５９とにより補正された画像情報１８を記録し、複写装置等に画像情報１８を出力する。また、記録部６０は、画像情報１８の中に特定マーク１１が存在すると判断された場合に、外部への画像情報１８の出力を中止する等の不正コピー防止措置を実施する不正コピー防止部６０ａを有している。
＜第２画像処理手段＞
第２画像処理手段７０は、第１画像処理手段５０のＤレンジ補正部５２より下流側であって、第１画像処理手段５０の読み取りガンマ補正部５３から記録部６０までと並列に設けられている。そして、第２画像処理手段７０は、上流側から順に、ガンマ補正部７１と変倍処理部７２と、フィルタ部７３と、ＧＣＲ部７４と、単色化部７５とにより構成されている。
ガンマ補正部７１は、第１画像処理手段５０において、Ａ／Ｄコンバータ５１と、Ｄレンジ補正部５２とによりダイナミックレンジ補正された画像情報１８を受け取る。そして、ガンマ補正部７１は、画像読取手段２０の明暗直線性を特定マーク１１の識別処理に適するように補正する。特に、特定マーク１１の識別処理には、ダーク部分やハイライト部分は必要ないため、コントラストの強いトーンカーブが使用される。
変倍処理部７２は、画像読取手段２０の解像度から、特定マーク１１の識別処理に適した解像度に変倍処理を行う。このときの変倍率は、ユーザーが指定するコピー変倍率に依存しない。
フィルタ部７３は、画像情報１８のノイズの除去や、文字の精鋭性の向上のためのフィルタ処理を行う。実施例では、特定マーク１１の識別処理にエッジ情報を使用していないので、画像情報１８に対してノイズ除去のための平滑フィルタ処理を行う。
ＧＣＲ部７４は、入力ＣＭＹから黒成分を生成するとともにＣＭＹから黒成分を除去する。つまり、ＣＭＹデータをＣＭＹＫデータに変換する。
単色化部７５は、ＧＣＲ部７４からＣＭＹＫデータのうち、黒成分が除去されたＣＭＹデータのみを受け取る。これは、特定マーク１１を構成するマークＰ１〜Ｐ７が文字情報と誤認されないように有彩色とされているからである。そして、単色化部７５は、ＣＭＹデータを単色化する。
＜抽出手段＞
抽出手段３０は、第２画像処理手段７０の下流側に設けられており、特徴マッチング部３１とピーク値検出部３２とを有している。抽出手段３０は、画像情報１８の中から、特定マーク１１のマークＰ１〜Ｐ７と類似すると思われるマークを選び出し、特徴マッチング部３１により、選び出したマークについてマークＰ１〜Ｐ７の形状と照合し、相関係数を求めることで類似度を計算する。そして、ピーク値検出部３２により、算出された類似度の中で、一定値以上で局所的にピーク値となる座標を抽出したマークの検出点として検出する。
抽出手段３０の上述の処理を図２を用いてより詳しく説明する。抽出手段３０において、例えば、画像情報１８の中にマークＰ１〜Ｐ７と類似すると思われるマークＦ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４があるとする。そして、特徴マッチング部３１は、マークＰ１〜Ｐ７と同一形状の基準マークＴをマークＦ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４に対して、相対位置をずらしつつ重ねる。そして、特徴マッチング部３１は、基準マークＴと、マークＦ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４とを照合し、相関係数を求めることで類似度を計算する。
このとき、類似度は、図２(a)に示すグラフのように変化する（曲線Ｓで示す）。そして、マークＰ１〜Ｐ７とは形状が異なるマークＦ１、Ｆ２が基準マークＴと照合されるときには、類似度はそれ程高くならず、一定値のラインＬを超えない。その結果、特徴マッチング部３１はマークＦ１、Ｆ２を除外する。
他方、マークＰ１〜Ｐ７と同一形状のマークＦ３が基準マークＴと照合されるときには、双方のずれが小さくなるほど類似度が高くなって、一定値のラインＬを超える。そして、双方のずれがなくなったとき、ピーク値が出現する。このとき、ピーク値検出部３２は、ピーク値となる座標を検出点として検出する。
また、マークＰ１〜Ｐ７が画像読取手段２０の誤差等により歪んで読み取られたマークＦ４が基準マークＴと照合されるときには、双方のずれが小さくなるほど類似度が高くなって、一定値のラインＬを超えるが、双方のずれが完全に無くなることはない。この場合には、例えば、マークＦ３のときより低い２つのピーク値が出現する場合がある。このとき、ピーク値検出部３２は、２つのピーク値について、別々にピーク値となる座標を検出点として検出する可能性があり、その場合には、マークＦ４から２個の検出点が検出されることとなる。しかしながら、この画像認識装置１００では、後述の識別手段４０のステップＳ１７１〜Ｓ１８２により、この問題を解消し、判定漏れが生じないようにしている。
こうして、抽出手段３０は、画像情報１８の全範囲について、上述の処理を実施し、一定値以上で局所的にピーク値となる類似度が検出されれば、画像情報１８の中にマークＰ１〜Ｐ７と同一形状のマークが存在すると判断してそのマークを抽出する。そして、抽出したマークの座標を示す検出点Ｍ１、…、Ｍｎ（ｎは抽出したマークの総数）を検出する。
＜ブロック分割手段＞
ブロック分割手段３５は、抽出手段３０の下流側に設けられている。ブロック分割手段３５は、図１に示すように、画像情報１８を副走査方向（Ｙ方向）に沿って多数に分割し、主走査方向に沿う帯状の抽出領域１８ａ、１８ｂを順次抽出する。そして、ブロック分割手段３５は、抽出領域１８ａ、１８ｂを主走査方向に沿って８分割する。こうして、ブロック分割手段３５は、抽出領域１８ａ、１８ｂを８×２個のブロック１ａ〜８ａ、１ｂ〜８ｂに分割する。なお、主走査方向の分割数は、説明をし易くするために便宜上８分割としているが、どのような分割数でもかまわない。
ブロック分割手段３５は、抽出領域１８ａ、１８ｂの処理が終わったら、次は、抽出領域１８ｂ、１８ｃについて、上述のブロック分割を繰り返す。このように副走査方向で重なる部分を設けつつブロック分割することにより、ブロック分割手段３５は、画像情報１８の中に存在する特定マーク１１が副走査方向で分割されて、識別ができないという問題を解消している。
そして、ブロック分割手段３５は、図３（ａ）に示すように、８×２個のブロック１ａ〜８ａ、１ｂ〜８ｂの中から２×２個のブロック１ａ、２ａ、１ｂ、２ｂを選択し、次に、図３（ｂ）に示すように、２×２個のブロック２ａ、３ａ、２ｂ、３ｂを選択し、次に、図３（ｃ）に示すように、２×２個のブロック３ａ、４ａ、３ｂ、４ｂを選択し、そして、最終的に、２×２個のブロック７ａ、８ａ、７ｂ、８ｂを選択する。このように主走査方向で重なる部分を設けることにより、ブロック分割手段３５は、画像情報１８の中に存在する特定マーク１１が主走査方向で分割されて、識別ができないという問題を解消している。
こうして、ブロック分割手段３５は、抽出した検出点Ｍ１〜Ｍｎを各ブロック毎に区分けして、距離算出手段３７及び識別手段４０が一度に処理する情報量が大きくなり過ぎないようにしている。
＜距離算出手段＞
距離算出手段３７は、ブロック分割手段３５の下流側に設けられている。距離算出手段３７は、ブロック分割手段３５が順次選択する２×２個のブロック内で抽出したマーク間の距離を算出する。
具体例としては、図４に示すように、ブロック分割手段３５が選択した２×２個のブロック２ａ、３ａ、２ｂ、３ｂ内に検出点Ｍ２〜Ｍ１１が存在している場合、距離算出手段３７は、検出点Ｍ２〜Ｍ１１の座標に基づき、検出点Ｍ２〜Ｍ１１の相互間の距離を算出する。この算出結果が抽出したマーク間の距離とされる。
なお、距離算出手段３７は、検出点Ｍ２〜Ｍ１１から後述の識別手段４０により最初の検出点Ｐ１として選択された検出点が図４に示す中央枠Ｗ内に入っていなければ、この領域での処理を実施しない。なぜなら、図３に示すように、中央枠Ｗはブロック分割手段３５による２×２個のブロック選択のたびに隙間なく移動する。このため、検出点Ｍ２〜Ｍ１１から最初の検出点Ｐ１として選択された検出点が図４に示す中央枠Ｗ内に入っていなくても、ブロック分割手段３５の次のブロック選択において、中央枠Ｗ内に入るからである。これにより、距離算出手段３７は、重複した処理を省くことができる。
＜識別手段＞
識別手段４０は、距離算出手段３７の下流側に設けられている。識別手段４０は、距離算出手段３７において、算出されたマーク間の距離が特定マーク１１のマークＰ１〜Ｐ７間の距離と一致するか否かを判断する。
また、識別手段４０は、ベクトル積算出手段４１を有している。ベクトル積算出手段４１は、任意に選択された第１のマークから、任意に選択された第２及び第３のマークに向かう２本のベクトルを用いてベクトル積を算出するものである。そして、識別手段４０は、ベクトル積算出手段４１が算出したベクトル積が特定マーク１１のベクトル積Ｐと一致するときに、マークの位置関係が特定マーク１１と鏡像の関係でないと判断する。
具体例として、図５（ａ）（ｂ）に示すように、特定マーク１１と、特定マーク１１と鏡像の関係にある鏡像マーク１１ｍとを用いて説明する。この例において、鏡像マーク１１ｍのマークＰ１ｍ〜Ｐ７ｍ間の距離は、特定マーク１１のマークＰ１〜Ｐ７間の距離と一致する。このため、特定マーク１１と鏡像マーク１１ｍとについて、単にマーク間の距離を比較しただけでは、鏡像マーク１１ｍを特定マーク１１と誤判定してしまうおそれがある。
しかし、ベクトル積算出手段４１により、下記の通り、この問題は解消されている。
まず、識別手段４０において、特定マーク１１のマークＰ１からマークＰ２に向かう第１ベクトルＶ１と、マークＰ１からマークＰ３に向かう第２ベクトルＶ２とを用いて、特定マーク１１のベクトル積Ｐが予め算出されている（図５の式１参照）。
そして、識別手段４０の識別処理が行われる際、ベクトル積算出手段４１は、例えば、鏡像マーク１１ｍから、マークＰ１ｍ、Ｐ２ｍ、Ｐ３ｍを抜き出す。次に、マークＰ１ｍからマークＰ２ｍに向かう第１ベクトルＶ１ｍと、マークＰ１ｍからマークＰ３ｍに向かう第２ベクトルＶ２ｍとを用いてベクトル積Ｐｍを算出する（図５の式２参照）。そして、識別手段４０は、ベクトル積Ｐｍを特定マーク１１のベクトル積Ｐと比較する。ここで、鏡像マーク１１ｍは、特定マーク１１と鏡像の関係にあるから、ベクトル積Ｐｍは、特定マーク１１のベクトル積Ｐと大きさが等しいが、正負が逆になる（図５の式３参照）。その結果、識別手段４０は、ベクトル積Ｐｍがベクトル積Ｐと一致しないので、鏡像マーク１１ｍが、特定マーク１１と鏡像の関係にあると正しく判断することができる。
逆に、識別手段４０は、抽出したマーク間の距離が、特定マーク１１のマークＰ１〜Ｐ７間の距離と一致し、かつ、抽出したマークのうち、特定マークＰ１、Ｐ２、Ｐ３に対応するマークについて、ベクトル積算出手段４１が算出したベクトル積が特定マーク１１のベクトル積Ｐと一致すれば、抽出したマークの位置関係が特定マーク１１と鏡像の関係でないとして、画像情報１８の中に特定マーク１１が存在すると判断することができる。
こうして、識別手段４０は、画像情報の中に特定マーク１１が存在するか否かを判断することが可能となっている。
なお、図５（ａ）に示すように、ベクトル積の算出に用いる第１ベクトルＶ１と、第２ベクトルＶ２とに挟まれる角は、他のベクトルに挟まれる角よりも９０°に近いものが選定されている。また、ベクトル積の算出に用いる特定マーク１１のマークＰ１、Ｐ２、Ｐ３は、マークＰ１、Ｐ２間の距離と、マークＰ１、Ｐ３間の距離とが他のマーク間の距離よりも比較的長いものが選定されている。こうすることにより、特定マーク１１のベクトル積Ｐを大きく設定できるので、この画像認識装置１００は、さらに判定精度を向上させることが可能となっている。
ここで、識別手段４０が行う識別処理を、図６〜図１０に示すフローチャートを用いて、より詳しく説明する。
まず、図６に示すように、ステップＳ１００において、識別手段４０の識別処理が開始される。
次に、ステップＳ１０１において、抽出手段３０により抽出したマークの検出点Ｍ１〜Ｍｎのうち、ブロック分割手段３５により選択された２×２個のブロック内にあるものを検出バッファへコピーする。ここで、検出バッファへコピーされた検出点をＳ１〜Ｓｔ（ｔは検出バッファへコピーされた検出点の数）とする。
次に、ステップＳ１０２において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの数が７点未満であれば、特定マーク１１のマークＰ１〜Ｐ７の数より少ないので、選択された４ブロック内に特定マーク１１が存在しないと判断し、ステップＳ１９０に移行して、この４ブロックでの識別処理を終了する。そして、ブロック分割手段３５が次の４ブロックを選択し、同様の処理が残りのブロックについても繰り返される。そして、同様の処理が全ブロックについて終了していれば、識別手段４０の識別処理を完全に終了する。そして、記録部６０には、画像情報１８の中に特定マーク１１が存在しないと通知される。
他方、ステップＳ１０２において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの数が７点以上であれば、特定マーク１１のマークＰ１〜Ｐ７の数以上であるので、このまま、識別処理を続行する。ここで、特定マーク１１のマークＰ１〜Ｐ７の数を超える８点以上でも処理を続行するのは、近傍にマークが偶然存在する場合や、画像読取手段２０の誤差等により、特定マーク１１のマークＰ１〜Ｐ７のいずれかが図２に示すマークＦ４のように歪んで読み取られ、図１１に示すように、二重検出点として検出される場合に対応するためである（ステップＳ１７１〜Ｓ１８２で説明する）。
次に、ステップＳ１０３において、検出点Ｓ１〜Ｓｔから最初の検出点をセットする。
次に、ステップＳ１０４において、セットされた検出点をマークＰ１に対応すると仮定して、座標を読み出す。
次に、ステップＳ１０５において、マークＰ１に対応すると仮定した検出点が４ブロック内の中央枠Ｗ内にあれば、ステップＳ１１１に移行する。
他方、マークＰ１に対応すると仮定した検出点が４ブロック内の中央枠Ｗ内になければ、重複処理を排除するため、ステップＳ１０６に移行する。そして、ステップＳ１０６において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの全てについて、ステップＳ１０４、Ｓ１０５が終了していれば、ステップＳ１９０に移行する。ステップＳ１９０における処理は上述の通りである。
また、ステップＳ１０６において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの全てについて、ステップＳ１０４、Ｓ１０５が終了していなければ、ステップＳ１０４に戻って次の検出点をマークＰ１に対応すると仮定して、座標を読み出す。
次に、ステップＳ１１１において、検出点Ｓ１〜Ｓｔから最初の検出点をセットする。
次に、ステップＳ１１２において、セットされた検出点をマークＰ２に対応すると仮定して、座標を読み出す。
次に、ステップＳ１１３（図９（ａ）のステップＳ２１に詳しく示す）において、マークＰ２に対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ１に対応すると仮定した検出点との距離が特定マーク１１のマークＰ１とマークＰ２との距離と一致するか否かを判定する。なお、本実施例において、距離が一致するとは、ある程度の許容誤差を有する場合も含む。画像読取手段２０の誤差や抽出手段３０が検出点Ｍ１〜Ｍｎの座標を決定する際の誤差等の影響があるからである。
そして、ステップＳ１１３において、ＯＫの場合、ステップＳ１２１に移行する。
他方、ステップＳ１１３において、ＮＧの場合、ステップＳ１１４に移行する。そして、ステップＳ１１４において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの全てについて、ステップＳ１１２、Ｓ１１３が終了していれば、ステップＳ１０６に移行する。ステップＳ１０６における処理は上述の通りである。
また、ステップＳ１１４において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの全てについて、ステップＳ１１２、Ｓ１１３が終了していなければ、ステップＳ１１２に戻って次の検出点をマークＰ２に対応すると仮定して、座標を読み出す。
次に、ステップＳ１２１において、検出点Ｓ１〜Ｓｔから最初の検出点をセットする。
次に、ステップＳ１２２において、セットされた検出点をマークＰ３に対応すると仮定して、座標を読み出す。
次に、ステップＳ１２３（図９（ｂ）のステップＳ３１、Ｓ３２に詳しく示す）において、マークＰ３に対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ２、Ｐ１に対応すると仮定した検出点との距離が特定マーク１１のマークＰ３とマークＰ２、Ｐ１との距離と一致するか否かを判定する。そして、ステップＳ１２３において、ＯＫの場合、ステップＳ１３１に移行する。
他方、ステップＳ１２３において、ＮＧの場合、ステップＳ１２４に移行する。そして、ステップＳ１２４において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの全てについて、ステップＳ１２２、Ｓ１２３が終了していれば、ステップＳ１１４に移行する。ステップＳ１１４における処理は上述の通りである。
また、ステップＳ１２４において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの全てについて、ステップＳ１２２、Ｓ１２３が終了していなければ、ステップＳ１２２に戻って次の検出点をマークＰ３に対応すると仮定して、座標を読み出す。
次に、ステップＳ１３１について、鏡像判定を実施する。具体的には、ベクトル積算出手段４１により、マークＰ１に対応すると仮定した検出点からマークＰ２に対応すると仮定した検出点に向かう第１ベクトルと、マークＰ１に対応すると仮定した検出点からマークＰ３に対応すると仮定した検出点に向かう第２ベクトルとのベクトル積を算出する。そして、算出されたベクトル積が特定マーク１１のベクトル積Ｐと一致すれば、ステップＳ１３２に移行する。なお、本実施例において、ベクトル積が一致するとは、ある程度の許容誤差を有する場合も含む。また、図５の式３に示すように鏡像である場合は符号が異なるのみであるので、符号が一致した場合はベクトル積が一致したとみなすことができる。
他方、算出されたベクトル積が特定マーク１１のベクトル積Ｐと一致しなければ、検出点Ｓ１〜Ｓｔの残りについて、処理を続行する必要はなくなり、ステップＳ１２４に移行する。ステップＳ１２４における処理は上述の通りである。
次に、ステップＳ１３２において、検出点Ｓ１〜Ｓｔから最初の検出点をセットする。
次に、ステップＳ１３３において、セットされた検出点をマークＰ４に対応すると仮定して、座標を読み出す。
次に、ステップＳ１３４（図９（ｃ）のステップＳ４１、Ｓ４２、Ｓ４３に詳しく示す）において、マークＰ４に対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ３、Ｐ２、Ｐ１に対応すると仮定した検出点との距離が特定マーク１１のマークＰ４とマークＰ３、Ｐ２、Ｐ１との距離と一致するか否かを判定する。そして、ステップＳ１３４において、ＯＫの場合、ステップＳ１４１に移行する。
他方、ステップＳ１３４において、ＮＧの場合、ステップＳ１３５に移行する。そして、ステップＳ１３５において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの全てについて、ステップＳ１３３、Ｓ１３４が終了していれば、ステップＳ１２４に移行する。ステップＳ１２４における処理は上述の通りである。
また、ステップＳ１３４において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの全てについて、ステップＳ１３３、Ｓ１３４が終了していなければ、ステップＳ１３３に戻って次の検出点をマークＰ４に対応すると仮定して、座標を読み出す。
次に、ステップＳ１４１において、検出点Ｓ１〜Ｓｔから最初の検出点をセットする。
次に、ステップＳ１４２において、セットされた検出点をマークＰ５に対応すると仮定して、座標を読み出す。
次に、ステップＳ１４３（図９（ｄ）のステップＳ５１、Ｓ５２、Ｓ５３、Ｓ５４に詳しく示す）において、マークＰ５に対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ４、Ｐ３、Ｐ２、Ｐ１に対応すると仮定した検出点との距離が特定マーク１１のマークＰ５とマークＰ４、Ｐ３、Ｐ２、Ｐ１との距離と一致するか否かを判定する。そして、ステップＳ１４３において、ＯＫの場合、ステップＳ１５１に移行する。
他方、ステップＳ１４３において、ＮＧの場合、ステップＳ１４４に移行する。そして、ステップＳ１４４において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの全てについて、ステップＳ１４２、Ｓ１４３が終了していれば、ステップＳ１３５に移行する。ステップＳ１３５における処理は上述の通りである。
また、ステップＳ１４４において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの全てについて、ステップＳ１４２、Ｓ１４３が終了していなければ、ステップＳ１４２に戻って次の検出点をマークＰ５に対応すると仮定して、座標を読み出す。
次に、ステップＳ１５１において、検出点Ｓ１〜Ｓｔから最初の検出点をセットする。
次に、ステップＳ１５２において、セットされた検出点をマークＰ６に対応すると仮定して、座標を読み出す。
次に、ステップＳ１５３（図１０（ａ）のステップＳ６１、Ｓ６２、Ｓ６３、Ｓ６４、Ｓ６５に詳しく示す）において、マークＰ６に対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ５、Ｐ４、Ｐ３、Ｐ２、Ｐ１に対応すると仮定した検出点との距離が特定マーク１１のマークＰ６とマークＰ５、Ｐ４、Ｐ３、Ｐ２、Ｐ１との距離と一致するか否かを判定する。そして、ステップＳ１５３において、ＯＫの場合、ステップＳ１６１に移行する。
他方、ステップＳ１５３において、ＮＧの場合、ステップＳ１５４に移行する。そして、ステップＳ１５４において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの全てについて、ステップＳ１５２、Ｓ１５３が終了していれば、ステップＳ１４４に移行する。ステップＳ１４４における処理は上述の通りである。
また、ステップＳ１５４において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの全てについて、ステップＳ１５２、Ｓ１５３が終了していなければ、ステップＳ１５２に戻って次の検出点をマークＰ６に対応すると仮定して、座標を読み出す。
次に、ステップＳ１６１において、検出点Ｓ１〜Ｓｔから最初の検出点をセットする。
次に、ステップＳ１６２において、セットされた検出点をマークＰ７に対応すると仮定して、座標を読み出す。
次に、ステップＳ１６３（図１０（ｂ）のステップＳ７１、Ｓ７２、Ｓ７３、Ｓ７４、Ｓ７５、Ｓ７６に詳しく示す）において、マークＰ７に対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ６、Ｐ５、Ｐ４、Ｐ３、Ｐ２、Ｐ１に対応すると仮定した検出点との距離が特定マーク１１のマークＰ７とマークＰ６、Ｐ５、Ｐ４、Ｐ３、Ｐ２、Ｐ１との距離と一致するか否かを判定する。そして、ステップＳ１６３において、ＯＫの場合、ステップＳ１７１に移行する。
他方、ステップＳ１６３において、ＮＧの場合、ステップＳ１６４に移行する。そして、ステップＳ１６４において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの全てについて、ステップＳ１６２、Ｓ１６３が終了していれば、ステップＳ１５４に移行する。ステップＳ１５４における処理は上述の通りである。
また、ステップＳ１６４において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの全てについて、ステップＳ１６２、Ｓ１６３が終了していなければ、ステップＳ１６２に戻って次の検出点をマークＰ７に対応すると仮定して、座標を読み出す。
次に、ステップＳ１７１において、検出点Ｓ１〜Ｓｔから最初の検出点をセットする。
次に、ステップＳ１７２において、セットされた検出点がマークＰ１〜Ｐ７のいずれかの二重検出マークＰＸに対応すると仮定して、座標を読み出す。
次に、ステップＳ１７３において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点がマークＰ１〜Ｐ７のいずれかである場合、ステップＳ１８２に移行する。そして、ステップＳ１８２において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの全てについて、ステップＳ１７２〜Ｓ１８１が終了していれば、ステップＳ１８３に移行する。そして、ステップＳ１８３において、画像情報１８の中に特定マーク１１が存在するという判定結果を記録部６０に通知する。
また、ステップＳ１８２において、検出点Ｓ１〜Ｓｔの全てについて、ステップＳ１７２〜Ｓ１８１が終了していなければ、ステップＳ１７２に戻って次の検出点をマークＰＸに対応すると仮定して、座標を読み出す。
他方、ステップＳ１７３において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点がマークＰ１〜Ｐ７のいずれかでない場合、ステップＳ１７４に移行する。
次に、ステップＳ１７４において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点と先にマークＰ１〜Ｐ７に対応すると仮定した検出点の中心との距離が一定距離以下でなければ（つまり、図１１に示す破線円Ｒより外側にあれば）、ステップＳ１８２に移行する。ステップＳ１８２における処理は上述の通りである。破線円Ｒは、特定マーク１１の周囲にあって、特定マーク１１とは関係ない程度に離れたマークを排除するために設定されるものである。
他方、ステップＳ１７４において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点と先にマークＰ１〜Ｐ７に対応すると仮定した検出点の中心との距離が一定距離以下であれば（つまり、図１１に示す破線円Ｒ以内にあれば）、ステップＳ１７５に移行する。
次に、ステップＳ１７５において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ１に対応すると仮定した検出点との距離が一定距離Ｄ以下であれば、二重検出点と判断して、ステップＳ１８２に移行する。一定距離Ｄは、二重検出点を判定するために、適切に設定される閾値である。例えば、図１１に示すように、一定距離Ｄ以下の２つの検出点については、二重検出点と判断するので、判定漏れを防止することが可能となっている。ステップＳ１８２における処理は上述の通りである。
他方、ステップＳ１７５において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ１に対応すると仮定した検出点との距離が一定距離Ｄより大きければ、ステップＳ１７６に移行する。
次に、ステップＳ１７６において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ２に対応すると仮定した検出点との距離が一定距離Ｄ以下であれば、二重検出点と判断して、ステップＳ１８２に移行する。ステップＳ１８２における処理は上述の通りである。
他方、ステップＳ１７６において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ２に対応すると仮定した検出点との距離が一定距離Ｄより大きければ、ステップＳ１７７に移行する。
次に、ステップＳ１７７において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ３に対応すると仮定した検出点との距離が一定距離Ｄ以下であれば、二重検出点と判断して、ステップＳ１８２に移行する。ステップＳ１８２における処理は上述の通りである。
他方、ステップＳ１７７において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ３に対応すると仮定した検出点との距離が一定距離Ｄより大きければ、ステップＳ１７８に移行する。
次に、ステップＳ１７８において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ４に対応すると仮定した検出点との距離が一定距離Ｄ以下であれば、二重検出点と判断して、ステップＳ１８２に移行する。ステップＳ１８２における処理は上述の通りである。
他方、ステップＳ１７８において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ４に対応すると仮定した検出点との距離が一定距離Ｄより大きければ、ステップＳ１７９に移行する。
次に、ステップＳ１７９において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ５に対応すると仮定した検出点との距離が一定距離Ｄ以下であれば、二重検出点と判断して、ステップＳ１８２に移行する。ステップＳ１８２における処理は上述の通りである。
他方、ステップＳ１７９において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ５に対応すると仮定した検出点との距離が一定距離Ｄより大きければ、ステップＳ１８０に移行する。
次に、ステップＳ１８０において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ６に対応すると仮定した検出点との距離が一定距離Ｄ以下であれば、二重検出点と判断して、ステップＳ１８２に移行する。ステップＳ１８２における処理は上述の通りである。
他方、ステップＳ１８０において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ６に対応すると仮定した検出点との距離が一定距離Ｄより大きければ、ステップＳ１８１に移行する。
次に、ステップＳ１８１において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ７に対応すると仮定した検出点との距離が一定距離Ｄ以下であれば、二重検出点と判断して、ステップＳ１８２に移行する。ステップＳ１８２における処理は上述の通りである。
他方、ステップＳ１８１において、二重検出マークＰＸに対応すると仮定した検出点と、先にマークＰ７に対応すると仮定した検出点との距離が一定距離Ｄより大きければ、ステップＳ１６４に移行する。ステップＳ１６４における処理は上述の通りである。
こうして、識別手段４０は、上述のフローチャートにおいて、ステップＳ１８３に到達した場合にのみ、画像情報１８の中に特定マーク１１が存在すると判断して、記録部６０に通知する。他方、ステップＳ１８３に到達しないまま、最終的にステップＳ１９０に到達すれば、記録部６０に対して、画像情報１８の中に特定マーク１１が存在しないと通知する。そして、記録部６０がステップＳ１８３による通知を受け取ると、不正コピー防止部６０ａが外部への画像情報１８の出力を中止する等の不正コピー防止措置を実施する。
ここで、識別手段４０による判定例を紹介する。例えば、図１２に示すように、検出点Ｓ１〜Ｓｔの中の検出点Ｓｕが余分な検出点として破線円Ｒの中に存在する場合は、ステップＳ１７３でＮｏとなり、ステップＳ１７４でＹｅｓとなり、ステップＳ１７５〜Ｓ１８１で全てＮｏとなって、ステップＳ１８３に到達しないので、画像情報１８の中に特定マーク１１が存在しないと判定される。このため、図１３に示すように、「◎」形状のマークが規則正しく配列された模様であって、特定マーク１１のマークＰ１〜Ｐ７と紛らわしい部分があるものについても、同様に画像情報１８の中に特定マーク１１が存在しないと判定される。
また、図１４に示すように、「◎」形状に類似する文字「＠」の文字が「◎」形状のマークの近くにあっても、抽出手段３０は有彩色を対象として照合をするので、通常黒色で印刷される文字「＠」は除外され易くなっている。このため、文字「＠」は、検出点と誤認され難く、判定精度が向上している。
さらに、図１に示すマークＰ１〜Ｐ７の位置関係が、図１５に示すように変更されてなる別の特定マーク１１１であっても、識別手段４０は、有効に機能する。この場合、特定マーク１１１と鏡像の関係にある鏡像マーク１１１ｍは、Ｐ７とＰ７ｍ以外、位置関係が同一であり、ステップＳ１３１の鏡像判定では、鏡像マーク１１１ｍが特定マーク１１１と鏡像の関係であるとは判断し難い。しかしながら、ステップＳ１６３のＰ７距離判定において、結局、ＮＧとなるので、鏡像マーク１１１ｍを特定マーク１１１と誤判定することはなくなっている。
このような構成である実施例の画像認識装置１００は、記録部６０に記録された画像情報１８を外部に出力することができる。そして、例えば、画像情報１８を受け取った複写装置は、印刷手段により画像情報１８に基づく印刷を行うことが可能となっている。また、この画像認識装置１００は、紙幣や機密書類等の原稿１９の画像情報１８に含まれる特定マーク１１を識別し、不正コピーを防止することが可能となっている。
ここで、実施例の画像認識装置１００において、識別手段４０は、抽出したマーク間の距離が特定マーク１１のマークＰ１〜Ｐ７間の距離と一致するか否かを判断すると同時に、抽出したマークの位置関係が特定マーク１１と鏡像の関係にあるか否かを判断している。
このため、識別手段４０は、マーク間の距離が特定マーク１１のマークＰ１〜Ｐ７間の距離と一致し、かつ、抽出したマークの位置関係が特定マーク１１と鏡像の関係にないとき、画像情報１８の中に特定マーク１１が存在すると判断することができる。他方、識別手段４０は、マーク間の距離が特定マーク１１のマークＰ１〜Ｐ７間の距離と一致しないとき、画像情報１８の中に特定マーク１１が存在しないと判断することができる。さらに、識別手段４０は、マーク間の距離が特定マーク１１のマークＰ１〜Ｐ７間の距離と一致するが、抽出したマークの位置関係が特定マーク１１と鏡像の関係にあるときにも、画像情報１８の中に特定マーク１１が存在しないと判断することができる。
このため、この画像認識装置１００は、画像情報１８の中に特定マーク１１が存在すると誤判定する事態が生じ難く、単に抽出したマーク間の距離と特定マーク１１のマークＰ１〜Ｐ７間の距離とを比較するだけである従来の画像認識装置と比較して、誤判定を低減することができる。
したがって、実施例の画像認識装置１００は、画像認識の判定精度を向上させることができる。
また、この画像認識装置１００において、識別手段４０は、ベクトル積算出手段４１を有し、抽出したマーク間の距離が特定マーク１１のマークＰ１〜Ｐ７間の距離と一致し、かつベクトル積が特定マーク１１のベクトル積Ｐと一致するときに、マークの位置関係が特定マーク１１と鏡像の関係でないと判断するものである。このような具体的構成により、この画像認識装置１００は、抽出したマークの位置関係が特定マーク１１と鏡像の関係にあるか否かを容易に判定できており、誤判定を確実に低減することができる。
さらに、この画像認識装置１００において、ベクトル積の算出に用いる第１ベクトルＶ１と、第２ベクトルＶ２とに挟まれる角が他のベクトルに挟まれる角よりも９０°に近いものが選定されている。このため、この画像認識装置１００は、第１ベクトルＶ１と第２ベクトルＶ２とのベクトル積Ｐを大きく設定できるので、判定精度を向上させることが可能となる。
また、この画像認識装置１００において、ベクトル積の算出に用いる特定マーク１１のマークＰ１、Ｐ２、Ｐ３は、マークＰ１、Ｐ２間の距離と、マークＰ１、Ｐ３間の距離とが他のマーク間の距離よりも比較的長いものが選定されている。このため、この画像認識装置１００は、第１ベクトルＶ１と第２ベクトルＶ２とのベクトル積Ｐを大きく設定でき、さらに判定精度を向上させることが可能となる。
さらに、この画像認識装置１００において、識別手段４０は、抽出したマーク間の距離と特定マーク１１のマークＰ１〜Ｐ７間の距離との比較を行いながら、ステップＳ１３１の鏡像判定において、ベクトル算出手段４１が算出したベクトル積と特定マーク１１のベクトル積Ｐとの比較を行う。そして、ベクトル積が特定マーク１１のベクトル積Ｐと一致しないときは、その後の処理を中止して、以前のステップに戻るものである。このため、この画像認識装置１００は、不要な識別処理を省くことができるので、画像認識に要する時間を短縮することが可能である。
また、この画像認識装置１００において、抽出手段３０は有彩色を判断対象としている。これは、特定マーク１１は、黒、灰色等の無彩色ではなく有彩色であることが多いからであり、こうすることによって、この画像認識装置１００は、必要としないマークを適切に除去することができる。
また、この画像認識装置１００において、抽出手段３０は、抽出したマークを基準マークＴと照合して得た類似度のピーク値をピーク値検出部３２により抽出することにより、マークの位置を決定している。このため、この画像認識装置１００は、まぎらわしい情報を排除して、マークの位置を精度良く決定することができており、判定精度を向上させることができる。
また、この画像認識装置１００において、抽出手段３０は、フィルタ部７３により、予め画像情報１８に対して平滑処理を施している。このため、この画像認識装置１００は、平滑処理されてノイズが除去されたマークを抽出しているので、マークの位置を精度良く決定することができており、判定精度を向上させることができる。
以上において、本発明を実施例に即して説明したが、本発明は上記実施例に制限されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更して適用できることはいうまでもない。
本発明は画像認識装置、複写装置及び画像認識方法に利用可能である。
実施例の画像認識装置の構成を示す説明図である。 実施例の画像認識装置に係り、抽出手段の処理方法を示す説明図である。 実施例の画像認識装置に係り、ブロック分割手段の処理方法を示す説明図である。 実施例の画像認識装置に係り、距離算出手段の処理対象となる検出点を示す説明図である。 実施例の画像認識装置に係り、識別手段による鏡像判定の方法を示す説明図である。 実施例の画像認識装置に係り、識別手段が行う識別処理を示すフローチャートである。 実施例の画像認識装置に係り、識別手段が行う識別処理を示すフローチャートである。 実施例の画像認識装置に係り、識別手段が行う識別処理を示すフローチャートである。 実施例の画像認識装置に係り、識別手段が行う識別処理を示すフローチャートである。 実施例の画像認識装置に係り、識別手段が行う識別処理を示すフローチャートである。 実施例の画像認識装置に係り、識別手段により識別される検出点の具体例を示す説明図である。 実施例の画像認識装置に係り、識別手段により識別される検出点の具体例を示す説明図である。 実施例の画像認識装置に係り、特定マークと紛らわしいものが含まれる規則正しい配列パターンの模様を示す説明図である。 実施例の画像認識装置に係り、識別手段により識別される検出点の具体例を示す説明図である。 特定マークの変形例を示す説明図である。
１１…特定マーク
１９…原稿
１８…画像情報
２０…画像読取手段
３０…抽出手段
３７…距離算出手段
４０…識別手段
４１…ベクトル積算出手段
１００…画像認識装置
Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７…マーク
Ｖ１…第１ベクトル
Ｖ２…第２ベクトル
Ｐ…特定マークのベクトル積
Ｔ…基準マーク

Claims (8)

  1. 原稿から画像情報を読み取る画像読取手段を備え、複数個のマークが配置されてなる特定マークを該画像情報の中から識別する画像認識装置であって、
    前記画像情報の中に含まれる前記マークを抽出する抽出手段と、
    該マーク間の距離を算出する距離算出手段と、
    該画像情報の中に該特定マークが存在するか否かを判断する識別手段とを備え、
    該識別手段は、任意に選択された第１の該マークから、任意に選択された第２及び第３の該マークに向かう２本のベクトルを用いてベクトル積を算出するベクトル積算出手段を有し、
    該マーク間の距離が該特定マークのマーク間の距離と一致し、かつ該マークのベクトル積が該特定マークのベクトル積と一致するときに、該マークの位置関係が該特定マークと鏡像の関係でないと判断し、該画像情報の中に該特定マークが存在すると判断する一方、
    該マーク間の距離が該特定マークのマーク間の距離と一致しないとき、及び該マーク間の距離が該特定マークのマーク間の距離と一致しても、該マークのベクトル積が該特定マークのベクトル積と一致しないときには、該画像情報の中に該特定マークが存在しないと判断するものであることを特徴とする画像認識装置。
  2. 前記ベクトル積の算出に用いる前記第１、第２及び第３のマークは、前記第１及び第２のマークからなる第１ベクトルと、前記第１及び第３のマークからなる第２ベクトルとに挟まれる角が他のベクトルに挟まれる角よりも９０°に近いものが選定されている請求項１記載の画像認識装置。
  3. 前記ベクトル積の算出に用いる前記第１、第２及び第３のマークは、前記第１及び第２のマークの前記マーク間の距離と、前記第１及び第３のマークの該マーク間の距離とが他のマークの該マーク間の距離よりも比較的長いものが選定されている請求項１又は２記載の画像認識装置。
  4. 前記特定マークは、４個以上の前記マークが配置されてなり、
    前記識別手段は、前記抽出手段が抽出した４点以上の前記マークの中から任意に選択された前記第１、第２及び第３のマークについて、前記マーク間の距離と前記特定マークのマーク間の距離とが一致した場合に、前記ベクトル積と前記特定マークのベクトル積との比較を行い、該ベクトル積が該特定マークのベクトル積と一致しないときは、前記抽出手段が抽出した前記マークのうちの前記第１、第２及び第３のマーク以外のものについて、前記マークのマーク間距離と前記特定マークのマーク間の距離との比較を中止する請求項１乃至３のいずれか１項記載の画像認識装置。
  5. 前記抽出手段は有彩色を判断対象とする請求項１乃至４のいずれか１項記載の画像認識装置。
  6. 前記抽出手段は、予め前記画像情報に対して平滑処理を施す請求項１乃至５のいずれか１項記載の画像認識装置。
  7. 請求項１乃至６のいずれか１項記載の画像認識装置と、
    該画像認識装置の前記読取手段によって読み取られた前記画像情報に基づく印刷を行う印刷手段とを備えた複写装置。
  8. 原稿から画像情報を読み取り、複数個のマークが配置されてなる特定マークを該画像情報の中から識別する画像認識方法であって、
    前記画像情報の中に含まれる前記マークを抽出する抽出ステップと、
    該マーク間の距離を算出する算出ステップと、
    該画像情報の中に該特定マークが存在するか否かを判断する識別ステップとを行うものであり、
    該識別ステップでは、任意に選択された第１の該マークから、任意に選択された第２及び第３の該マークに向かう２本のベクトルを用いてベクトル積を算出するベクトル積算出ステップを行い、
    該マーク間の距離が該特定マークのマーク間の距離と一致し、かつ該マークのベクトル積が該特定マークのベクトル積と一致するときに、該マークの位置関係が該特定マークと鏡像の関係でないと判断し、該画像情報の中に該特定マークが存在すると判断する一方、
    該マーク間の距離が該特定マークのマーク間の距離と一致しないとき、及び該マーク間の距離が該特定マークのマーク間の距離と一致しても、該マークのベクトル積が該特定マークのベクトル積と一致しないときには、該画像情報の中に該特定マークが存在しないと判断するものであることを特徴とする画像認識方法。
JP2006263970A 2006-09-28 2006-09-28 画像認識装置、複写装置及び画像認識方法 Active JP4858046B2 (ja)

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