JP5213486B2 - 対象物追跡装置および対象物追跡方法 - Google Patents
対象物追跡装置および対象物追跡方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5213486B2 JP5213486B2 JP2008065198A JP2008065198A JP5213486B2 JP 5213486 B2 JP5213486 B2 JP 5213486B2 JP 2008065198 A JP2008065198 A JP 2008065198A JP 2008065198 A JP2008065198 A JP 2008065198A JP 5213486 B2 JP5213486 B2 JP 5213486B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- search
- image
- edge
- knot
- contour
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/277—Analysis of motion involving stochastic approaches, e.g. using Kalman filters
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
- G06T7/251—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments involving models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Description
Contour tracking by stochastic propagation of conditional density, Michael Isard and Andrew Blake, Proc. European Conf. on Computer Vision, vol. 1, pp.343-356, Cambridge UK (1996) CONDENSATION - conditional density propagation for visual tracking, Michael Isard and Andrew Blake, Int. J. Computer Vision, 29, 1, 5-28 (1998) ICondensation: Unifying low-level and high-level tracking in a stochastic framework, Michael Isard and Andrew Blake, Proc 5th European Conf. Computer VIsion, 1998
初めに、本実施の形態の特徴および効果を明らかにするために、パーティクルフィルタによる視覚追跡について概説する。図1は人物を追跡対象とした場合の視覚追跡手法を説明するための図である。人物画像150は実写した動画像やコンピュータグラフィックスなどにより生成された動画像の画像ストリームを構成する画像フレームのひとつであり、追跡対象である人物152が写っている。
実施の形態1ではノットと探索領域を一対一に対応させて切り出しを行い、各ノットに対して輪郭探索要求が発行された。本実施の形態では、あらかじめ輪郭画像を所定のサイズに分割しておき、分割後の領域単位で輪郭探索要求を発行する。追跡装置14や観測部30の構成は、図4および図6で示したのと同様であり、主な処理手順も実施の形態1で説明した手順と同様である。以下、実施の形態1と同様の処理については説明を省略し、実施の形態1と異なる点に着目して説明する。
Claims (9)
- 追跡したい対象物を撮影した動画像データを構成する画像ストリームに含まれる第1の画像フレームおよび第2の画像フレームのうち、前記第1の画像フレームにおける対象物の推定存在確率分布に基づき、前記第2の画像フレームにおける対象物の候補輪郭を定める候補輪郭決定部と、
前記候補輪郭決定部が定めた候補輪郭と、前記第2の画像フレームのエッジ画像とをマッチングして、前記候補輪郭の尤度を観測する観測部と、
前記観測部が観測した尤度に基づき、前記第2の画像フレームにおける対象物の存在確率分布を推定する結果取得部と、を備え、
前記観測部は、
前記候補輪郭の曲線を構成するノットごとに、当該ノットに対して定まる探索領域を前記エッジ画像から切り出して配下のローカルメモリに保存したうえ、当該ノットから最近傍にあるエッジを、切り出した探索領域内で探索するエッジ探索処理を並列に実行する複数の探索部と、
前記探索部が探索した結果を統合して前記候補輪郭ごとに尤度を求める尤度取得部と、
を備え、
前記複数の探索部はそれぞれ、あるノットに対するエッジ探索処理と、次にエッジ探索を行うノットに対する探索領域の切り出し処理とを並列に実行し、
前記探索領域のサイズは、前記エッジ探索処理の時間と、前記探索領域の切り出し処理の時間との比較に基づき決定することを特徴とする対象物追跡装置。 - 前記候補輪郭決定部は、前記第1の画像フレームにおける対象物の推定存在確率分布に基づき、前記第2の画像フレームにおける対象物の候補輪郭を定めるパラメータ空間上にパーティクルフィルタに用いるパーティクルを生成し、各パーティクルを所定の運動モデルに則り遷移させることにより前記候補輪郭を定めることを特徴とする請求項1に記載の対象物追跡装置。
- 前記複数の探索部はそれぞれ、ノットを重心とする矩形の領域を前記探索領域として前記エッジ画像から切り出すことを特徴とする請求項1または2に記載の対象物追跡装置。
- 前記探索部は、前記エッジ探索処理の時間と前記探索領域の切り出し処理の時間とを実測して比較することにより、前記探索領域のサイズを調整することを特徴とする請求項1から3のいずれかに記載の対象物追跡装置。
- 前記複数の探索部は、各ノットの座標情報と当該ノットに対する探索領域に係る情報とを含むエッジ探索の処理要求を格納したタスクキューから、いずれかの処理要求を順次読み出すことにより、前記エッジ探索処理を並列に実行することを特徴とする請求項1から4のいずれかに記載の対象物追跡装置。
- 対象物追跡装置において、追跡したい対象物を撮影した動画像データを構成する画像ストリームに含まれる第1の画像フレームおよび第2の画像フレームのうち、前記第1の画像フレームにおける対象物の推定存在確率分布に基づき、前記第2の画像フレームにおける対象物の候補輪郭を定めるステップと、
前記第2の画像フレームのエッジ画像を生成してメモリに格納するステップと、
前記メモリに格納したエッジ画像のうち、前記候補輪郭の曲線を構成するノットのそれぞれに対して定まる探索領域を前記エッジ画像から切り出してローカルメモリに保存したうえ、当該ノットから最近傍にあるエッジを、切り出した探索領域内で探索するエッジ探索処理を、ノットごとに並列に実行するステップと、
探索した結果を統合して前記候補輪郭ごとに尤度を求め、前記第2の画像フレームにおける対象物の存在確率分布を推定するステップと、
を含み、
前記ノットごとに並列に実行するステップは、あるノットに対するエッジ探索処理と、次にエッジ探索を行うノットに対する探索領域の切り出し処理とを並列に実行し、
前記探索領域のサイズは、前記エッジ探索処理の時間と、前記探索領域の切り出し処理の時間との比較に基づき決定することを特徴とする対象物追跡方法。 - 前記探索領域のサイズは、前記エッジ探索処理の時間と前記探索領域の切り出し処理の時間とを実測して比較することにより調整することを特徴とする請求項6に記載の対象物追跡方法。
- 追跡したい対象物を撮影した動画像データを構成する画像ストリームに含まれる第1の画像フレームおよび第2の画像フレームのうち、前記第1の画像フレームにおける対象物の推定存在確率分布に基づき、前記第2の画像フレームにおける対象物の候補輪郭を定める機能と、
前記第2の画像フレームのエッジ画像を生成してメモリに格納する機能と、
前記メモリに格納したエッジ画像のうち、前記候補輪郭の曲線を構成するノットのそれぞれに対して定まる探索領域を前記エッジ画像から切り出してローカルメモリに保存したうえ、当該ノットから最近傍にあるエッジを、切り出した探索領域内で探索するエッジ探索処理を、ノットごとに並列に実行する機能と、
探索した結果を統合して前記候補輪郭ごとに尤度を求め、前記第2の画像フレームにおける対象物の存在確率分布を推定する機能と、
をコンピュータに実現させ、
前記ノットごとに並列に実行する機能は、あるノットに対するエッジ探索処理と、次にエッジ探索を行うノットに対する探索領域の切り出し処理とを並列に実行し、
前記探索領域のサイズは、前記エッジ探索処理の時間と、前記探索領域の切り出し処理の時間との比較に基づき決定することを特徴とするコンピュータプログラム。 - 追跡したい対象物を撮影した動画像データを構成する画像ストリームに含まれる第1の画像フレームおよび第2の画像フレームのうち、前記第1の画像フレームにおける対象物の推定存在確率分布に基づき、前記第2の画像フレームにおける対象物の候補輪郭を定める機能と、
前記第2の画像フレームのエッジ画像を生成してメモリに格納する機能と、
前記メモリに格納したエッジ画像のうち、前記候補輪郭の曲線を構成するノットのそれぞれに対して定まる探索領域を前記エッジ画像から切り出してローカルメモリに保存したうえ、当該ノットから最近傍にあるエッジを、切り出した探索領域内で探索するエッジ探索処理を、ノットごとに並列に実行する機能と、
探索した結果を統合して前記候補輪郭ごとに尤度を求め、前記第2の画像フレームにおける対象物の存在確率分布を推定する機能と、
をコンピュータに実現させ、
前記ノットごとに並列に実行する機能は、あるノットに対するエッジ探索処理と、次にエッジ探索を行うノットに対する探索領域の切り出し処理とを並列に実行し、
前記探索領域のサイズは、前記エッジ探索処理の時間と、前記探索領域の切り出し処理の時間との比較に基づき決定するコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008065198A JP5213486B2 (ja) | 2008-03-14 | 2008-03-14 | 対象物追跡装置および対象物追跡方法 |
PCT/JP2008/004015 WO2009113144A1 (ja) | 2008-03-14 | 2008-12-26 | 対象物追跡装置および対象物追跡方法 |
US12/919,793 US8233661B2 (en) | 2008-03-14 | 2008-12-26 | Object tracking apparatus and object tracking method |
EP08873286.2A EP2265023B1 (en) | 2008-03-14 | 2008-12-26 | Subject tracking device and subject tracking method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008065198A JP5213486B2 (ja) | 2008-03-14 | 2008-03-14 | 対象物追跡装置および対象物追跡方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2009224924A JP2009224924A (ja) | 2009-10-01 |
JP5213486B2 true JP5213486B2 (ja) | 2013-06-19 |
Family
ID=41064827
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008065198A Active JP5213486B2 (ja) | 2008-03-14 | 2008-03-14 | 対象物追跡装置および対象物追跡方法 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US8233661B2 (ja) |
EP (1) | EP2265023B1 (ja) |
JP (1) | JP5213486B2 (ja) |
WO (1) | WO2009113144A1 (ja) |
Families Citing this family (42)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011040993A (ja) * | 2009-08-11 | 2011-02-24 | Nikon Corp | 被写体追尾プログラム、およびカメラ |
JP5528151B2 (ja) * | 2010-02-19 | 2014-06-25 | パナソニック株式会社 | 対象物追跡装置、対象物追跡方法、および対象物追跡プログラム |
US8503539B2 (en) * | 2010-02-26 | 2013-08-06 | Bao Tran | High definition personal computer (PC) cam |
CN102236899B (zh) * | 2010-05-07 | 2013-12-04 | 株式会社理光 | 物体检测方法和装置 |
JP5762730B2 (ja) * | 2010-12-09 | 2015-08-12 | パナソニック株式会社 | 人検出装置および人検出方法 |
KR101733116B1 (ko) * | 2010-12-10 | 2017-05-08 | 한국전자통신연구원 | 고속 스테레오 카메라를 이용한 구형 물체의 비행 정보 측정 시스템 및 방법 |
JP4784709B1 (ja) | 2011-03-10 | 2011-10-05 | オムロン株式会社 | 対象物追跡装置、対象物追跡方法、および制御プログラム |
KR102026651B1 (ko) * | 2012-04-25 | 2019-09-30 | 삼성전자주식회사 | 입자 필터 프레임 워크를 이용한 강건한 객체 추적 방법 및 시스템 |
US9367733B2 (en) * | 2012-11-21 | 2016-06-14 | Pelco, Inc. | Method and apparatus for detecting people by a surveillance system |
US10009579B2 (en) | 2012-11-21 | 2018-06-26 | Pelco, Inc. | Method and system for counting people using depth sensor |
US9639747B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-05-02 | Pelco, Inc. | Online learning method for people detection and counting for retail stores |
JP6295122B2 (ja) * | 2014-03-27 | 2018-03-14 | 株式会社メガチップス | 状態推定装置、プログラムおよび集積回路 |
US9420331B2 (en) | 2014-07-07 | 2016-08-16 | Google Inc. | Method and system for categorizing detected motion events |
US10127783B2 (en) | 2014-07-07 | 2018-11-13 | Google Llc | Method and device for processing motion events |
US9449229B1 (en) | 2014-07-07 | 2016-09-20 | Google Inc. | Systems and methods for categorizing motion event candidates |
US9224044B1 (en) | 2014-07-07 | 2015-12-29 | Google Inc. | Method and system for video zone monitoring |
US9501915B1 (en) | 2014-07-07 | 2016-11-22 | Google Inc. | Systems and methods for analyzing a video stream |
US10140827B2 (en) | 2014-07-07 | 2018-11-27 | Google Llc | Method and system for processing motion event notifications |
USD782495S1 (en) | 2014-10-07 | 2017-03-28 | Google Inc. | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
US10133927B2 (en) * | 2014-11-14 | 2018-11-20 | Sony Corporation | Method and system for processing video content |
US9715622B2 (en) * | 2014-12-30 | 2017-07-25 | Cognizant Technology Solutions India Pvt. Ltd. | System and method for predicting neurological disorders |
KR101635973B1 (ko) * | 2015-04-23 | 2016-07-04 | 국방과학연구소 | Ir 영상 추적에서 파티클 필터를 이용한 기억 추적 성능 향상 방법 및 장치 |
US9361011B1 (en) | 2015-06-14 | 2016-06-07 | Google Inc. | Methods and systems for presenting multiple live video feeds in a user interface |
US9449254B1 (en) | 2015-08-04 | 2016-09-20 | Adobe Systems Incorporated | Adaptive environment targeting |
CN105551063B (zh) * | 2016-01-29 | 2018-04-17 | 中国农业大学 | 一种用于跟踪视频中运动目标的方法以及装置 |
US10506237B1 (en) | 2016-05-27 | 2019-12-10 | Google Llc | Methods and devices for dynamic adaptation of encoding bitrate for video streaming |
US10380429B2 (en) | 2016-07-11 | 2019-08-13 | Google Llc | Methods and systems for person detection in a video feed |
US10346715B2 (en) * | 2017-04-07 | 2019-07-09 | GM Global Technology Operations LLC | Camera misalignment determination methods and systems |
US11783010B2 (en) | 2017-05-30 | 2023-10-10 | Google Llc | Systems and methods of person recognition in video streams |
CN107426497A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-12-01 | 深圳天珑无线科技有限公司 | 一种记录影像的方法、装置及计算机可读存储介质 |
US10664688B2 (en) | 2017-09-20 | 2020-05-26 | Google Llc | Systems and methods of detecting and responding to a visitor to a smart home environment |
JP6412998B1 (ja) * | 2017-09-29 | 2018-10-24 | 株式会社Qoncept | 動体追跡装置、動体追跡方法、動体追跡プログラム |
CN109819178B (zh) * | 2017-11-21 | 2022-07-08 | 虹软科技股份有限公司 | 一种用于帧处理的方法和装置 |
WO2019180917A1 (ja) * | 2018-03-23 | 2019-09-26 | 日本電気株式会社 | オブジェクト追跡装置、オブジェクト追跡方法、及びオブジェクト追跡プログラム |
CN113544738B (zh) * | 2018-12-31 | 2024-03-05 | I-Deal有限责任公司 | 人体测量数据便携式获取设备和收集人体测量数据的方法 |
CN111107319B (zh) * | 2019-12-25 | 2021-05-28 | 眸芯科技(上海)有限公司 | 基于区域摄像头的目标追踪方法、装置及系统 |
CN111402288A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-07-10 | 杭州博雅鸿图视频技术有限公司 | 目标检测跟踪方法及装置 |
CN114219832B (zh) * | 2021-11-29 | 2023-04-07 | 浙江大华技术股份有限公司 | 人脸跟踪方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN114313883B (zh) * | 2022-02-08 | 2024-03-12 | 深圳市铁越电气有限公司 | 基于图像处理技术的皮带跑偏自动检测方法及系统 |
CN116469041B (zh) * | 2023-06-20 | 2023-09-19 | 成都理工大学工程技术学院 | 一种目标对象的运动轨迹预测方法、系统及设备 |
CN117874289A (zh) * | 2024-01-15 | 2024-04-12 | 深圳市智云看家科技有限公司 | 一种摄像头回放查找的方法、缺陷检测装置和存储介质 |
CN117934532B (zh) * | 2024-03-22 | 2024-06-04 | 西南石油大学 | 一种图像边缘检测并行优化方法及系统 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05216988A (ja) | 1992-02-04 | 1993-08-27 | Hitachi Ltd | テンプレート演算処理方法および装置 |
JP3288086B2 (ja) * | 1992-10-26 | 2002-06-04 | 株式会社東芝 | 動物体抽出装置 |
JPH11167455A (ja) * | 1997-12-05 | 1999-06-22 | Fujitsu Ltd | 手形状認識装置及び単色物体形状認識装置 |
JP2006268097A (ja) * | 2005-03-22 | 2006-10-05 | Nissan Motor Co Ltd | 車載物体検出装置、および物体検出方法 |
FR2885719B1 (fr) * | 2005-05-10 | 2007-12-07 | Thomson Licensing Sa | Procede et dispositif de suivi d'objets dans une sequence d'images |
JP4208898B2 (ja) * | 2006-06-09 | 2009-01-14 | 株式会社ソニー・コンピュータエンタテインメント | 対象物追跡装置および対象物追跡方法 |
JP4692969B2 (ja) | 2006-06-09 | 2011-06-01 | 株式会社ソニー・コンピュータエンタテインメント | 特徴点探索装置、画像解析装置、および最近傍特徴点検出方法 |
-
2008
- 2008-03-14 JP JP2008065198A patent/JP5213486B2/ja active Active
- 2008-12-26 EP EP08873286.2A patent/EP2265023B1/en active Active
- 2008-12-26 US US12/919,793 patent/US8233661B2/en active Active
- 2008-12-26 WO PCT/JP2008/004015 patent/WO2009113144A1/ja active Application Filing
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2009113144A1 (ja) | 2009-09-17 |
EP2265023A1 (en) | 2010-12-22 |
US8233661B2 (en) | 2012-07-31 |
EP2265023A4 (en) | 2016-05-25 |
US20110058708A1 (en) | 2011-03-10 |
EP2265023B1 (en) | 2019-05-29 |
JP2009224924A (ja) | 2009-10-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5213486B2 (ja) | 対象物追跡装置および対象物追跡方法 | |
JP4756660B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
JP6030617B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
JP4766495B2 (ja) | 対象物追跡装置および対象物追跡方法 | |
JP5520463B2 (ja) | 画像処理装置、対象物追跡装置および画像処理方法 | |
US7940957B2 (en) | Object tracker for visually tracking object motion | |
US6658136B1 (en) | System and process for locating and tracking a person or object in a scene using a series of range images | |
WO2010073432A1 (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
JP5595655B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
WO2019071976A1 (zh) | 基于区域增长和眼动模型的全景图像显著性检测方法 | |
CN107798313A (zh) | 一种人体姿态识别方法、装置、终端和存储介质 | |
Langmann et al. | Multi-modal background subtraction using gaussian mixture models | |
Rao et al. | Object tracking system using approximate median filter, Kalman filter and dynamic template matching | |
KR20170015299A (ko) | 배경 추적을 통한 오브젝트 추적 및 분할을 위한 방법 및 장치 | |
JP2010057105A (ja) | オブジェクトの3次元追跡方法およびシステム | |
JP5468773B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
JP2016081252A (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
JP4449483B2 (ja) | 画像解析装置、および画像解析方法、並びにコンピュータ・プログラム | |
US20220180533A1 (en) | Object feature extraction device, object feature extraction method, and non-transitory computer-readable medium | |
JP2009003615A (ja) | 注目領域抽出方法、注目領域抽出装置、コンピュータプログラム、及び、記録媒体 | |
Rashi et al. | Analysis of different image processing strategies | |
JP2002373340A (ja) | 動作特徴抽出法および動作認識装置ならびに動作認識プログラム | |
JP2005071125A (ja) | 被写体検出装置、被写体検出方法、被写体データ選定プログラムおよび被写体位置検出プログラム | |
JP7341712B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、撮像装置、およびプログラム | |
JP2012242947A (ja) | 通過物体数計測方法、通過物体数計測装置、及びプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20100524 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20101125 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20110128 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20121120 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20130121 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20130212 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20130226 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5213486 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20160308 Year of fee payment: 3 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |