JP6201798B2 - システム、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、システム、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。

従来、屋外に設置されたカメラ装置によって走行中の車両のナンバープレートを撮像し、ナンバープレートが写った画像データの文字認識処理によって、車両のナンバーを読み取るシステムがある。関連する先行技術として、例えば、対象物を撮像した画像に映る像のエッジ強度をエッジの方向に基づいて補正し、補正後の強度を画像のぼけの程度を表すぼけ評価値として検出し、被写体を撮像する際の焦点位置の設定を、ぼけ評価値に基づき調整するものがある。また、複数のエリアの１エリア分の輪郭信号および画像信号から、該当のエリアの合焦状態を表すフォーカス評価値と履歴との比較結果から該当のエリアが合焦しているか否かを判断し、合焦を検出したエリアと合焦していないエリアを区別して表示する技術がある。（例えば、下記特許文献１、２を参照。）

特開２０１２−０７３６７９号公報 特開２００４−３０９９１５号公報

しかしながら、従来技術では、カメラ装置の部品が周辺温度変化に応じて膨張、収縮して焦点距離が変動し、車両等の移動対象物に焦点が合っていない状態で撮像された画像データに対して文字認識が行われて、移動対象物の誤認識が発生してしまう場合がある。

１つの側面では、本発明は、移動対象物の誤認識の発生を抑制できるシステム、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

１つの態様では、カメラ装置と、カメラ装置が撮像した画像データの文字認識処理の認識結果を取得可能な情報処理装置と、を有するシステムであって、情報処理装置は、画角が同一であり、焦点距離が同一である状態で、同一の移動対象物をカメラ装置が撮像した複数の画像データの各々の画像データの合焦度合いを示す値と、各々の画像データの文字認識処理により得られた移動対象物の認識結果とに基づいて、カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いに関する閾値を決定し、カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いを示す値と、決定した閾値との比較結果に基づいて、前述の画像データを文字認識処理の対象とするか否かを判断するシステム、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムが提案される。

１つの側面では、移動対象物の誤認識の発生を抑制できるという効果を奏する。

図１は、本実施の形態にかかるシステムの動作例を示す説明図である。 図２は、車番認識システムの接続例を示す説明図である。 図３は、車番認識装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、焦点距離に応じた合焦範囲の変化の一例を示す説明図である。 図５は、車番認識装置の機能構成例を示すブロック図である。 図６は、個別フォーカス限界値の決定例を示す説明図である。 図７は、全体フォーカス限界値の決定例を示す説明図（その１）である。 図８は、全体フォーカス限界値の決定例を示す説明図（その２）である。 図９は、初期状態とフォーカスシフトが起きた状態とにおけるフォーカス評価値の一例を示す説明図である。 図１０は、全体フォーカス限界値決定処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１１は、個別フォーカス限界値決定処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１２は、ナンバープレート認識処理手順の一例を示すフローチャートである。

以下に図面を参照して、開示のシステム、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムの実施の形態を詳細に説明する。

図１は、本実施の形態にかかるシステムの動作例を示す説明図である。本実施の形態にかかるシステム１００は、カメラ装置１０２が撮像した画像データの文字認識処理の認識結果を取得可能な情報処理装置１０１と、カメラ装置１０２とを有する。システム１００は、カメラ装置１０２が撮像した移動対象物に描かれた文字を認識し、システム１００の利用者に提供する。

移動対象物は、移動する物体であればどのようなものでもよい。例えば、移動対象物は、走行中の車両のナンバープレートであり、移動対象物に描かれた文字は、ナンバープレート内の文字である。以下、移動対象物を、ナンバープレートとして説明する。

情報処理装置１０１は、カメラ装置１０２が撮像した画像データの文字認識処理の認識結果を取得可能なコンピュータである。文字認識処理について、情報処理装置１０１が文字認識処理を実行してもよいし、情報処理装置１０１以外の装置が文字認識処理を実行してもよい。以下の例では、情報処理装置１０１が文字認識処理を実行するものとする。

カメラ装置１０２は、ナンバープレートを撮像する装置である。カメラ装置１０２は、撮像結果を、画像データとして情報処理装置１０１に送信する。撮像結果は、一連の動画像データでもよいし、複数の静止画像データでもよい。また、カメラ装置１０２は、屋外に設置されると、設置された周辺の温度変化によってカメラ装置１０２の構成部品の熱膨張や収縮が起こり、カメラ装置１０２のレンズ駆動系を動作させていないにも関わらず、焦点距離が移動する場合がある。このような、レンズ駆動系を動作させていないにも関わらず焦点距離が移動することを、「フォーカスシフト」と称する。

フォーカスシフトが発生した場合、カメラ装置１０２は、レンズ駆動系を動作させないままナンバープレートを撮影すると、ナンバープレートに合焦していない状態で撮像してしまう場合がある。ナンバープレートに合焦していない状態で撮像した画像データには、ナンバープレートがピンボケした状態で写ることになる。ナンバープレートがピンボケした状態で写った画像データに対して文字認識処理を行うと、類似した文字と間違うといった誤読が発生して、文字認識処理の精度が劣化する場合がある。例えば、ピンボケした「め」の画像データに対して文字認識処理を行うとする。この時、文字認識処理を行う装置は、文字認識処理で用いる辞書画像の「め」の形状および「ぬ」の形状を、ピンボケした「め」の形状と比較した結果、「ぬ」と比較した方が形状がより近いという評価値を求めてしまう場合がある。

さらに、より正確な認識結果を得るために、カメラ装置１０２による監視範囲を１つのナンバープレートが通過する間に撮像して得られた複数の画像データを用いて認識処理を行い、文字照合時における評価値が最良となる認識結果を通知する技術がある。しかしながら、フォーカスシフトが発生し、合焦していないナンバープレートを認識し、認識結果が誤りであっても、文字照合時における評価値が、合焦したナンバープレートを認識した場合と比べて、大きい値となることがある。この時、文字認識処理を行う装置は、正しい認識結果が選択できず、誤読通知となってしまう。

また、フォーカスシフトが発生した場合に、自動で焦点距離を調整する、いわゆるオートフォーカスにより焦点距離を調整することも考えられる。しかしながら、オートフォーカスを行うと、フォーカスシフトが発生する度にレンズ駆動系を動作させることになるため、カメラ装置１０２の故障までの期間が短くなってしまう。また、移動するナンバープレートに対してオートフォーカスの設定が間に合わないと、ナンバープレートに焦点が合っていない画像データに対して文字認識を行ってしまうことになる。

そこで、本実施の形態にかかる情報処理装置１０１は、走行中の車両のナンバープレートが写る複数の画像のフォーカス評価値と文字認識結果から決めた閾値を用いて、以降撮像される画像を認識するか判断する。これにより、情報処理装置１０１は、フォーカスシフトによるぼけ画像を認識対象から除きナンバーの誤認識の発生を防ぐことができる。

具体的には、まず、カメラ装置１０２は、画角が同一であり、焦点距離が同一である状態で、同一のナンバープレートを複数回撮像する。次に、情報処理装置１０１は、複数の画像データの各々の画像データの合焦度合いを示す値と各々の画像データの文字認識処理により得られたナンバープレートの認識結果とに基づいて、カメラ装置１０２が撮像した画像データの合焦度合いに関する閾値を決定する。そして、情報処理装置１０１は、カメラ装置１０２が撮像した画像データの合焦度合いを示す値と、決定した閾値との比較結果に基づいて、前述の画像データを文字認識処理の対象とするか否かを判断する。

以下、合焦度合いを示す値を、「フォーカス評価値」と呼称する。フォーカス評価値は、合焦度合いが高い程大きな値でもよいし、合焦度合いが低い程大きな値でもよい。以下に示すフォーカス評価値は、合焦度合いが高い程大きな値であるとする。フォーカス評価値は、エッジの強度に基づいて算出される。例えば、情報処理装置１０１は、画像データの輝度の傾き具合の平均値、最大値、累計等を、ソーベルフィルタによりフィルタリングして得た値をフォーカス評価値とする。

また、カメラ装置１０２が撮像した画像データの合焦度合いに関する閾値を、「フォーカス限界値」と呼称する。フォーカス限界値は、画像データが合焦したか否かを判断する際に基準となる閾値となる。

図１の（Ａ）では、フォーカス限界値を決定する処理の一例を示す。図１の（Ａ）では、フォーカスシフトが発生していないものとする。フォーカスシフトが発生していない状態におけるカメラ装置１０２が撮影する撮影範囲に対して、合焦する合焦範囲は、撮影範囲のほぼ中央に位置するものとする。

図１の（Ａ）において、カメラ装置１０２は、走行中の車両ｃ１のナンバープレートｎ１を、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３という３つの時刻で撮像する。ここで、時刻ｔ１では、ナンバープレートｎ１が合焦範囲に入っておらず、時刻ｔ２、ｔ３では、ナンバープレートｎ１が合焦範囲に入っているものとする。撮像して得られた画像データを、それぞれ、画像データｎ１−ｐ１〜ｎ１−ｐ３とする。画像データｎ１−ｐ１は、ナンバープレートｎ１が合焦範囲に入っていない時点で撮像されたため、ぼけた画像となる。画像データｎ１−ｐ２、ｎ１−ｐ３は、ナンバープレートｎ１が合焦範囲に入っている時点で撮像されたため、鮮明な画像となる。カメラ装置１０２は、画像データｎ１−ｐ１〜ｎ１−ｐ３を情報処理装置１０１に送信する。

画像データｎ１−ｐ１〜ｎ１−ｐ３を受け付けた情報処理装置１０１は、画像データｎ１−ｐ１〜ｎ１−ｐ３のフォーカス評価値と、画像データｎ１−ｐ１〜ｎ１−ｐ３の文字認識処理により得られたナンバープレートの認識結果とを求める。図１の（Ａ）では、情報処理装置１０１は、画像データｎ１−ｐ１〜ｎ１−ｐ３のフォーカス評価値を、それぞれ、７００、８００、７８０と算出する。また、情報処理装置１０１は、画像データｎ１−ｐ１〜ｎ１−ｐ３に対して文字認識処理を実行し、それぞれ、“１３８２”、“１３６２”、“１３６２”という認識結果を得る。

続けて、情報処理装置１０１は、画像データｎ１−ｐ１〜ｎ１−ｐ３のフォーカス評価値と、画像データｎ１−ｐ１〜ｎ１−ｐ３の文字認識処理により得られた移動対象物の認識結果とに基づいて、フォーカス限界値を決定する。具体的なフォーカス限界値の決定例は、図５、図６で後述する。図１の（Ａ）の例では、情報処理装置１０１は、画像データｎ１−ｐ１〜ｎ１−ｐ３のうちの、フォーカス評価値が最大となる画像データｎ１−ｐ２が正しく認識できたであろうと見做す。そして、情報処理装置１０１は、画像データｎ１−ｐ２の認識結果“１３６２”と異なる文字認識結果である認識結果“１３８２”を得た画像データｎ１−ｐ１のフォーカス評価値である７００を、フォーカス限界値として決定する。

次に、図１の（Ｂ）では、検出したナンバープレートを認識するか否か判断する処理の一例を示す。図１の（Ｂ）では、日差しが強くなった結果、カメラ装置１０２が熱膨張を起こし、フォーカスシフトが発生したものとする。フォーカスシフトが発生した状態におけるカメラ装置１０２が撮影する撮影範囲に対して、合焦する合焦範囲は、カメラ装置１０２側に寄った位置にあるものとする。

図１の（Ｂ）において、カメラ装置１０２は、走行中の車両ｃ２のナンバープレートｎ２を検出して、時刻ｔ４、ｔ５、ｔ６という３つの時刻でナンバープレートｎ２を撮像する。ここで、時刻ｔ４、ｔ５では、ナンバープレートｎ２が合焦範囲に入っておらず、時刻ｔ６では、ナンバープレートｎ２が合焦範囲に入っているものとする。

撮像して得られた画像データを、それぞれ、画像データｎ２−ｐ４〜ｎ２−ｐ６とする。画像データｎ２−ｐ４、ｎ２−ｐ５は、ナンバープレートｎ２が合焦範囲に入っていない時点で撮像されたため、ぼけた画像となる。画像データｎ２−ｐ６は、ナンバープレートｎ２が合焦範囲に入っている時点で撮像されたため、鮮明な画像となる。カメラ装置１０２は、画像データｎ２−ｐ４〜ｎ２−ｐ６を情報処理装置１０１に送信する。

画像データｎ２−ｐ４〜ｎ２−ｐ６を受け付けた情報処理装置１０１は、画像データｎ２−ｐ４〜ｎ２−ｐ６のフォーカス評価値を求める。図１の（Ｂ）では、情報処理装置１０１は、画像データｎ２−ｐ４〜ｎ２−ｐ６のフォーカス評価値を、それぞれ、５５０、６９０、８１０と算出する。

そして、情報処理装置１０１は、画像データｎ２−ｐ４〜ｎ２−ｐ６のフォーカス評価値と、フォーカス限界値７００との比較結果とに基づいて、画像データｎ２−ｐ４〜ｎ２−ｐ６を文字認識の対象とするか判断する。具体的な判断例は、図５で後述する。図１の（Ｂ）の例では、情報処理装置１０１は、フォーカス限界値７００より大きいフォーカス評価値となる画像データｎ２−ｐ６を文字認識の対象とする。一方で、情報処理装置１０１は、フォーカス限界値７００以下のフォーカス評価値となる画像データｎ２−ｐ４、ｎ２−ｐ５を文字認識の対象としない。このように、情報処理装置１０１は、ぼけた画像である画像データｎ２−ｐ４、ｎ２−ｐ５を文字認識の対象としないため、フォーカスシフトが発生しても誤認識を防ぐことができる。次に、システム１００を車番認識システムに適用した例を、図２に示す。

図２は、車番認識システムの接続例を示す説明図である。車番認識システム２００は、車両のナンバープレートを認識するシステムである。車番認識システム２００は、車番認識装置２０１と、カメラ装置２０２と、サーバ２０３と、を有する。車番認識装置２０１とサーバ２０３とは、ネットワーク２０４を介して接続する。車番認識装置２０１は、図１における情報処理装置１０１に相当する。また、カメラ装置２０２は、図１におけるカメラ装置１０２に相当する。

車番認識装置２０１は、カメラ装置２０２が撮像した画像データに対してナンバープレートが写る領域を検出し、検出した領域に対して文字認識処理を行うことにより、ナンバープレートの文字列を得る装置である。車番認識装置２０１のハードウェア構成は、図３で後述する。

カメラ装置２０２は、道路ｒの上空に設置されており、道路ｒを通過する車両のナンバープレートを撮影する装置である。図２の例では、カメラ装置２０２は、道路ｒを通過する車両ｃ１のナンバープレートを撮影する。図２で示すように、カメラ装置２０２は、道路ｒを見下ろして撮影するため、撮像された画像データの縦方向の位置が、カメラ装置２０２からの距離に相当する。

また、カメラ装置２０２は、予め、道路ｒを通過する車両のナンバープレートで合焦するように焦点距離を固定しておく。焦点距離が固定される理由として、車両が高速で移動すると、フォーカス調整を行っても合焦する前に車両が通過してしまう場合があるためである。また、フォーカス調整を行うと、カメラ装置２０２のレンズ駆動系を機械的に動作させることになり、故障の原因となり、カメラ装置２０２の安定稼働を保証できる期間が短くなる。

カメラ装置２０２のハードウェア構成については特に図示しないが、カメラ装置２０２は、対象物の像を結像させるレンズと、レンズを駆動させるレンズ駆動系と、レンズが結像した像を撮像する撮像素子とを有する。また、フォーカスシフトを、カメラ装置２０２のハードウェア構成を用いて説明する。周辺の温度変化によりレンズと撮像素子とを支える筐体が熱膨張や収縮を起こし、結果、レンズと撮像素子との距離が変化するため、フォーカスシフトが発生する。

サーバ２０３は、車番認識装置２０１が認識したナンバープレートの文字列を受け付ける装置である。例えば、サーバ２０３は、認識したナンバープレートの文字列を蓄積して、車番認識装置２０１の利用者に、認識したナンバープレートの文字列を提供する。また、車番認識装置２０１が、カメラ装置２０２が画像データを撮像した時刻とナンバープレートの文字列とをサーバ２０３に送信し、サーバ２０３は、利用者に、ナンバープレートの文字列と、車両が通過した時刻として撮像した時刻とを提供してもよい。

図３は、車番認識装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、車番認識装置２０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３と、を含む。また、車番認識装置２０１は、ディスクドライブ３０４およびディスク３０５と、通信インターフェース３０６と、を含む。また、ＣＰＵ３０１〜通信インターフェース３０６はバス３０７によってそれぞれ接続される。

ＣＰＵ３０１は、車番認識装置２０１の全体の制御を司る演算処理装置である。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶する不揮発性メモリである。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される揮発性メモリである。

ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０５に対するデータのリードおよびライトを制御する制御装置である。ディスクドライブ３０４には、例えば、磁気ディスクドライブ、ソリッドステートドライブなどを採用することができる。ディスク３０５は、ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発性メモリである。例えばディスクドライブ３０４が磁気ディスクドライブである場合、ディスク３０５には、磁気ディスクを採用することができる。また、ディスクドライブ３０４がソリッドステートドライブである場合、ディスク３０５には、半導体素子によって形成された半導体メモリ、いわゆる半導体ディスクを採用することができる。

通信インターフェース３０６は、ネットワークと内部のインターフェースを司り、他の装置からのデータの入出力を制御する制御装置である。具体的に、通信インターフェース３０６は、通信回線を通じてネットワークを介して他の装置に接続される。通信インターフェース３０６には、例えば、モデムやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）アダプタなどを採用することができる。

また、車番認識システム２００の管理者が、車番認識装置２０１を直接操作する場合、車番認識装置２０１は、ディスプレイ、キーボード、マウスといったハードウェアを有してもよい。

また、図示しないが、サーバ２０３も、車番認識装置２０１と同様のハードウェア構成を有する。

図４は、焦点距離に応じた合焦範囲の変化の一例を示す説明図である。図４では、カメラ装置２０２が撮像する範囲である撮影範囲Ｒ０のうち、ピントが合う合焦範囲と、ピントが合わない合焦しない範囲とが、フォーカスシフトによって変化する様子を示す。図４では、合焦範囲を白抜きの線で示す。また、合焦しない範囲を、ハッチを付与した線で示す。

理想状態では、カメラ装置２０２は、撮影範囲Ｒ０全体が合焦範囲となる。理想状態とは、カメラ装置２０２を設置した後、ナンバープレートが写る位置にピントを合わせた状態である。

次に、フォーカスシフトが発生し、焦点距離が短くなったとする。この場合、撮影範囲Ｒ０のうちのカメラ装置２０２に近い領域が合焦範囲となり、カメラ装置２０２から遠い領域が合焦しない範囲となる。また、フォーカスシフトが発生し、焦点距離が長くなったとする。この場合、撮影範囲Ｒ０のうちのカメラ装置２０２に遠い領域が合焦範囲となり、カメラ装置２０２から近い領域が合焦しない範囲となる。また、レンズの絞り等により、被写界深度不足が発生したとする。この場合、撮影範囲Ｒ０のうちの中央の領域が合焦範囲となり、カメラ装置２０２に近い領域および遠い領域が合焦しない範囲となる。

合焦しない領域では、ナンバープレートの文字がぼけることになる。ぼけた文字を認識する際、誤った認識を行う可能性が高くなる。例えば、「め」という文字がぼけた結果、認識時には、「ぬ」としてしまう可能性が高くなる。本実施の形態では、合焦しない領域での認識結果を用いないことにより、誤読を抑制することができる。

（車番認識装置２０１の機能）
次に、車番認識装置２０１の機能について説明する。図５は、車番認識装置の機能構成例を示すブロック図である。車番認識装置２０１は、制御部５００を有する。制御部５００は、決定部５０１と、検出部５０２と、判断部５０３と、文字認識部５０４とを含む。制御部５００は、記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１が実行することにより、制御部５００の機能を実現する。記憶装置とは、具体的には、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などである。また、制御部５００内の各部の処理結果は、ＣＰＵ３０１が有するレジスタや、ＲＡＭ３０３等に記憶される。

画角が同一であり、焦点距離が同一である状態で、同一のナンバープレートをカメラ装置２０２が、複数の画像データを撮像したとする。このとき、決定部５０１は、各々の画像データのフォーカス評価値と、各々の画像データの文字認識処理により得られたナンバープレートの認識結果とに基づいて、カメラ装置２０２が撮像した画像データの合焦度合いに関するフォーカス限界値を決定する。

例えば、決定部５０１は、複数の画像データのうちのフォーカス評価値が最大となる画像データを特定する。そして、決定部５０１は、特定したフォーカス評価値が最大値の画像データの文字認識処理により得られたナンバープレートの認識結果とは異なる認識結果が得られた画像データのうちのフォーカス評価値が最大となる値を、フォーカス限界値として決定してもよい。また、決定部５０１は、特定したフォーカス評価値が最大となる画像データの文字認識処理により得られたナンバープレートの認識結果と同一の認識結果が得られた画像データのうちのフォーカス評価値が最小となる値を、フォーカス限界値として決定してもよい。また、決定部５０１は、フォーカス評価値が最大の画像データの認識結果とは異なる認識結果の画像データのうちのフォーカス評価値の最大値と、同一の認識結果の画像データのうちのフォーカス評価値の最小値との平均を、フォーカス限界値として決定してもよい。

検出部５０２は、カメラ装置２０２が撮像した画像データから、ナンバープレートの領域を検出する。具体的には、検出部５０２は、画像データ内に、ナンバープレートの形状と相似する矩形がある場合、該当の矩形をナンバープレートの領域として検出する。

判断部５０３は、カメラ装置２０２が撮像した画像データのフォーカス評価値と、決定部５０１が決定したフォーカス限界値との比較結果に基づいて、前述の画像データを文字認識処理の対象とするか否かを判断する。例えば、決定部５０１が、フォーカス評価値が最大となる画像データの文字認識処理により得られたナンバープレートの認識結果とは異なる認識結果が得られた画像データのうちのフォーカス評価値が最大となる値をフォーカス限界値としたとする。このとき、判断部５０３は、カメラ装置２０２が撮像した画像データのフォーカス評価値が、決定部５０１が決定したフォーカス限界値以下である場合、前述の画像データを文字認識処理の対象としないと判断する。

また、決定部５０１が、フォーカス評価値が最大となる画像データの文字認識処理により得られた移動対象物の認識結果と同一の認識結果が得られた画像データのうちのフォーカス評価値が最小となる値を、フォーカス限界値として決定したとする。このとき、判断部５０３は、カメラ装置２０２が撮像した画像データのフォーカス評価値が、決定部５０１が決定したフォーカス限界値より小さい場合、前述の画像データを文字認識処理の対象としないと判断する。

また、判断部５０３は、検出部５０２が検出した領域のフォーカス評価値と、決定部５０１が決定したフォーカス限界値との比較結果に基づいて、領域を文字認識処理の対象とするか否かを判断してもよい。

文字認識部５０４は、判断部５０３が画像データを文字認識処理の対象とすると判断した場合、画像データを文字認識する。また、文字認識部５０４は、決定部５０１がフォーカス限界値を決定する処理を実行する際に、画像データの文字認識を実行する。

図６は、個別フォーカス限界値の決定例を示す説明図である。車番認識装置２０１は、撮影範囲を通過中のナンバープレートを写した複数の画像について、フォーカス評価値とナンバープレートの認識結果を求める。次に、車番認識装置２０１は、フォーカス評価値が最大となる認識結果とは異なる認識結果となる画像データのうち、最大のフォーカス評価値を個別フォーカス限界値とする。個別フォーカス限界値は、ある一つのナンバープレートに対して、フォーカス評価値がこの値以下となった場合に認識対象としない値である。

続けて、車番認識装置２０１は、複数のナンバープレートについて、個別フォーカス限界値を求め、個別フォーカス限界値の累積分布に基づいて、全体フォーカス限界値を決定する。全体フォーカス限界値は、運用中に撮像したナンバープレートのフォーカス評価値がこの値以下となった場合に認識対象としない値である。

個別フォーカス限界値を求める際には、フォーカスシフトが発生しないことを前提として行う。具体的には、例えば、車番認識システム２００の管理者は、気温が変化していないことを確認しながら、撮影範囲Ｒ０を通過するように車両を移動させる。

図６の例では、車両ｃ１が撮影範囲Ｒ０を通過する間、カメラ装置２０２が撮影範囲Ｒ０を５回撮像し、車番認識装置２０１が、カメラ装置２０２が撮像した５つの画像データを取得したとする。そして、車両ｃ１のナンバープレートが写った５つの画像データをそれぞれ、画像データＩＤとしてｐ１〜ｐ５とする。車番認識装置２０１は、画像データｐ１〜ｐ５に対して、画像データのフォーカス評価値と、画像データの認識結果とを求める。画像データｐ１〜ｐ５に対する画像データのフォーカス評価値と、画像データの認識結果との結果を一覧としたものが、表６０１である。図６に示す表６０１は、レコード６０１−１〜５を有する。

表６０１は、画像データＩＤフィールドと、フォーカス評価値フィールドと、認識結果フィールドと、認識成否フィールドとを有する。画像データＩＤフィールドには、ナンバープレートが映った画像データのＩＤが格納される。フォーカス評価値フィールドには、該当の画像データのナンバープレートの部分に対するフォーカス評価値が格納される。認識結果フィールドには、ナンバープレートの文字列を認識した結果が格納される。認識成否フィールドには、フォーカス評価値が最大となる認識結果と同一の認識結果となった場合に、認識成功を示す“○”識別子が格納され、フォーカス評価値が最大となる認識結果と異なる認識結果となった場合に、認識失敗を示す“×”識別子が格納される。

図６の例では、画像データｐ３でフォーカス評価値が９５０となり、最大となる。従って、認識結果が“品川３００ほ１２３４”となるレコード６０１−２〜５の認識成否フィールドには、“○”識別子が格納される。また、画像データｐ３の認識結果と異なる認識結果“品川３００は１２３４”となったレコード６０１−１の認識成否フィールドには、“×”識別子が格納される。

そして、車番認識装置２０１は、個別フォーカス限界値を、レコード６０１−１のフォーカス評価値である８５０として決定する。次に、図７と図８とを用いて、全体フォーカス限界値の決定例について説明する。

図７は、全体フォーカス限界値の決定例を示す説明図（その１）である。車番認識装置２０１は、車両ごとに個別フォーカス限界値を算出する。算出した一覧が表７０１である。図７に示す表７０１は、レコード７０１−１〜４を有する。表７０１は、車両ＩＤと、個別フォーカス限界値と、というフィールドを含む。車両ＩＤフィールドには、車両を識別する情報が格納される。個別フォーカス限界値フィールドには、該当の車両のナンバープレートの個別フォーカス限界値が格納される。

例えば、レコード７０１−１は、車両ｃ１の個別フォーカス限界値が８５０であることを示す。

グラフ７０２は、個別フォーカス限界値を超えるフォーカス評価値の累積分布を示すグラフである。具体的には、図７に示すグラフ７０２は、レコード７０１−１〜４で示す個別フォーカス限界値を超えるフォーカス評価値の累積分布を示すグラフである。グラフ７０２の横軸は、フォーカス評価値を示す。グラフ７０２の縦軸は、４つの個別フォーカス限界値のうち、個別フォーカス限界値を超える個数を示す。また、グラフ７０２内の黒丸は、黒丸がプロットされた位置の横成分が示すフォーカス評価値を超える個数が、黒丸がプロットされた位置の縦成分が示す個数であることを示す。また、グラフ７０２内の白丸は、白丸がプロットされた位置の横成分が示すフォーカス評価値を超える個数が、白丸がプロットされた位置の縦成分が示す個数ではないことを示す。

例えば、８４０より大きく８５０までのフォーカス評価値は、個別フォーカス限界値８４０より大きいため、個数は１となる。８５０より大きく８６０までのフォーカス評価値は、個別フォーカス限界値８４０と８５０とより大きいため、個数は２となる。以下、全ての個別フォーカス限界値に対して、個別フォーカス限界値を超える個数を求めたグラフを図８に示す。

図８は、全体フォーカス限界値の決定例を示す説明図（その２）である。図８に示すグラフ８０１は、全ての車両に対する個別フォーカス限界値を超えるフォーカス評価値の累積分布を示すグラフである。

グラフ８０１の横軸は、フォーカス評価値を示す。グラフ８０１の縦軸は、全ての個別フォーカス限界値の個数であるＮｍａｘ個のうち、個別フォーカス限界値を超える割合を示す。車番認識装置２０１は、割合が所定の閾値以上となるフォーカス評価値を、全体フォーカス限界値Ｆａｌｌとして決定する。所定の閾値は、車番認識システム２００の管理者が設定する値である。

図８の例では、所定の閾値が、９９．８［％］であるとする。このとき、車番認識装置２０１は、９９．８［％］以上となるフォーカス評価値を、全体フォーカス限界値Ｆａｌｌとして決定する。車番認識装置２０１は、フォーカス評価値が画像データ全体フォーカス限界値Ｆａｌｌより大きい画像データを文字認識処理の対象とする。

図９は、初期状態とフォーカスシフトが起きた状態とにおけるフォーカス評価値の一例を示す説明図である。具体的には、図９の（Ａ）では、全体フォーカス限界値が決定された状態を初期状態として、初期状態のフォーカス評価値を示す。また、図９の（Ｂ）では、フォーカスシフトが起きた状態のフォーカス評価値を示す。

図９の（Ａ）では、全体フォーカス限界値が決定された初期状態であり、例えば、午前９時の状態を示す。初期状態では、撮影範囲Ｒ０の全てが合焦範囲となる。初期状態において、カメラ装置２０２は、あるナンバープレートを検出し、４回撮像したとする。撮像により得られた画像データを、画像データｐａ−１〜４とする。初期状態におけるフォーカス評価値と、カメラ装置２０２からの距離との関係を、グラフ９０１ａに示す。グラフ９０１ａの横軸は、フォーカス評価値を示す。また、グラフ９０１ａの縦軸は、カメラ装置２０２からの距離を示し、上方向に行くほど距離が遠いことを示す。

グラフ９０１ａが示すように、画像データｐａ−１〜４のフォーカス評価値は、全て全体フォーカス限界値Ｆａｌｌ以上である。従って、車番認識装置２０１は、画像データｐａ−１〜４を文字認識処理の対象とし、ナンバープレートの文字列の認識を行う。

図９の（Ｂ）では、フォーカスシフトが起きた状態である。フォーカスシフトが起きる例として、図９の（Ｂ）は、例えば、午後２時になり気温が上昇した結果、カメラ装置２０２が熱膨張により変形した状態である。

フォーカスシフトが起きた状態では、撮影範囲Ｒ０の一部が合焦範囲となる。フォーカスシフトが起きた状態において、カメラ装置２０２は、あるナンバープレートを検出し、４回撮像したとする。撮像により得られた画像データを、画像データｐｂ−１〜４とする。フォーカスシフトが起きた状態におけるフォーカス評価値と、カメラ装置２０２からの距離との関係を、グラフ９０１ｂに示す。グラフ９０１ｂの横軸は、フォーカス評価値を示す。また、グラフ９０１ｂの縦軸は、カメラ装置２０２からの距離を示し、上方向に行くほど距離が遠いことを示す。

グラフ９０１ｂが示すように、画像データｐｂ−３、４のフォーカス評価値は、全体フォーカス限界値Ｆａｌｌ以上である。従って、車番認識装置２０１は、画像データｐｂ−３、４を文字認識処理の対象とし、ナンバープレートの文字列の認識を行う。また、画像データｐｂ−１、２のフォーカス評価値は、全体フォーカス限界値Ｆａｌｌ未満である。従って、車番認識装置２０１は、画像データｐｂ−１、２を文字認識処理の対象とはせずに破棄する。

次に、図１０〜図１２に示すフローチャートを用いて、車番認識装置２０１が実行する処理を示す。

図１０は、全体フォーカス限界値決定処理手順の一例を示すフローチャートである。全体フォーカス限界値決定処理は、全体フォーカス限界値Ｆａｌｌを決定する処理である。

車番認識装置２０１は、Ｎを０に設定する（ステップＳ１００１）。ここで、Ｎは、車両のインデックスとして用いる変数である。次に、車番認識装置２０１は、ｃ［０〜ｉｍａｘ］を｛０｝に設定する（ステップＳ１００２）。ここで、ｃ［０〜ｉｍａｘ］は、フォーカス評価値が取り得る値ごとに、個別フォーカス限界値を超える個数を記憶する配列変数である。ｉｍａｘは、フォーカス評価値が取り得る最大値である。

続けて、車番認識装置２０１は、Ｎ番目の車両における個別フォーカス限界値決定処理を実行する（ステップＳ１００３）。個別フォーカス限界値決定処理の詳細は、図１１で後述する。次に、車番認識装置２０１は、ｃ［０〜ｉｍａｘ］のうち、ｉ＞個別フォーカス限界値となるｃ［ｉ］をインクリメントする（ステップＳ１００４）。例えば、ｉｍａｘが１０であり、個別フォーカス限界値決定処理により、Ｎ番目の車両における個別フォーカス限界値が５であると決定されたとする。このとき、車番認識装置２０１は、ｉ＞５となる、ｃ［ｉ＝６］からｃ［ｉ＝１０］までの値をそれぞれインクリメントする。

続けて、車番認識装置２０１は、Ｎをインクリメントする（ステップＳ１００５）。次に、車番認識装置２０１は、ＮがＮｍａｘ以上か否かを判断する（ステップＳ１００６）。ＮがＮｍａｘ未満である場合（ステップＳ１００６：Ｎｏ）、車番認識装置２０１は、ステップＳ１００３の処理に移行する。ＮがＮｍａｘ以上である場合（ステップＳ１００６：Ｙｅｓ）、車番認識装置２０１は、ｃ［ｉ］／Ｎｍａｘが所定の閾値以上となるｉの最小値を、全体フォーカス限界値Ｆａｌｌとして決定する（ステップＳ１００７）。ステップＳ１００７の処理終了後、車番認識装置２０１は、全体フォーカス限界値決定処理を終了する。全体フォーカス限界値決定処理を実行することにより、車番認識装置２０１は、全体フォーカス限界値Ｆａｌｌを得ることができる。

図１１は、個別フォーカス限界値決定処理手順の一例を示すフローチャートである。個別フォーカス限界値決定処理は、個別フォーカス限界値を決定する処理である。車番認識装置２０１は、ｊを０に設定する（ステップＳ１１０１）。ここで、ｊは、ある車両を撮像した画像データのインデックスとして用いる変数である。また、ある車両を撮像した画像データは、ｊｍａｘ＋１個あるとする。

次に、車番認識装置２０１は、ｊ番目の画像データ内の、ナンバープレートが撮像された領域のフォーカス評価値を算出する（ステップＳ１１０２）。続けて、車番認識装置２０１は、ｊ番目の画像データ内の、ナンバープレートが撮像された領域の文字認識処理の認識結果を取得する（ステップＳ１１０３）。次に、車番認識装置２０１は、ｊをインクリメントする（ステップＳ１１０４）。続けて、車番認識装置２０１は、ｊがｊｍａｘ以上か否かを判断する（ステップＳ１１０５）。ｊがｊｍａｘ未満である場合（ステップＳ１１０５：Ｎｏ）、車番認識装置２０１は、ステップＳ１１０２の処理に移行する。

ｊがｊｍａｘ以上である場合（ステップＳ１１０５：Ｙｅｓ）、車番認識装置２０１は、０〜ｊｍａｘの画像データのうちの、フォーカス評価値が最大となる画像データを選択する（ステップＳ１１０６）。次に、車番認識装置２０１は、選択した画像データの認識結果と異なる画像データのうちの、最大のフォーカス評価値を、個別フォーカス限界値Ｆｎとして決定する（ステップＳ１１０７）。ステップＳ１１０７の処理終了後、車番認識装置２０１は、個別フォーカス限界値決定処理を終了する。個別フォーカス限界値決定処理を実行することにより、車番認識装置２０１は、個別フォーカス限界値を得ることができる。

図１２は、ナンバープレート認識処理手順の一例を示すフローチャートである。ナンバープレート認識処理は、道路を走行中の車両のナンバープレートを認識する処理である。ナンバープレート認識処理は、カメラ装置１０２が撮像した画像データを、車番認識装置２０１が得る度に行われる。車番認識装置２０１は、ナンバープレートの領域を検出する（ステップＳ１２０１）。具体的には、例えば、車番認識装置２０１は、画像データ内に、ナンバープレートの形状と相似する矩形がある場合、該当の矩形をナンバープレートの領域として検出する。

次に、車番認識装置２０１は、ナンバープレートの領域があったか否かを判断する（ステップＳ１２０２）。ナンバープレートの領域がない場合（ステップＳ１２０２：Ｎｏ）、車番認識装置２０１は、ナンバープレートの領域を検出しなかった旨の結果を出力する（ステップＳ１２０３）。ステップＳ１２０３の処理終了後、車番認識装置２０１は、ナンバープレート認識処理を終了する。

一方、ナンバープレートの領域があった場合（ステップＳ１２０２：Ｙｅｓ）、車番認識装置２０１は、ナンバープレートの領域のフォーカス評価値Ｆを算出する（ステップＳ１２０４）。次に、車番認識装置２０１は、フォーカス評価値Ｆが全体フォーカス限界値Ｆａｌｌより大きいか否かを判断する（ステップＳ１２０５）。フォーカス評価値Ｆが全体フォーカス限界値Ｆａｌｌより大きい場合（ステップＳ１２０５：Ｙｅｓ）、車番認識装置２０１は、ナンバープレートの領域を文字認識する（ステップＳ１２０６）。

ステップＳ１２０６の処理終了後、または、フォーカス評価値Ｆが全体フォーカス限界値Ｆａｌｌ以下である場合（ステップＳ１２０５：Ｎｏ）、車番認識装置２０１は、ステップＳ１２０１の処理に移行する。ナンバープレート認識処理を実行することにより、車番認識装置２０１は、走行中の車両のナンバープレートを認識することができる。

以上説明したように、車番認識システム２００によれば、走行中の車両のナンバープレートが写る複数の画像のフォーカス評価値と文字認識結果から決めた閾値を用いて、以降撮像される画像を認識するか判断する。これにより、車番認識システム２００は、フォーカスシフトによるぼけ画像を認識対象から除きナンバーの誤認識の発生を防ぐことができる。

また、車番認識システム２００によれば、フォーカス評価値が最大となる画像データの文字認識処理により得られたナンバープレートの認識結果とは異なる認識結果が得られた画像データのうちのフォーカス評価値が最大となる値をフォーカス限界値としてもよい。これにより、車番認識システム２００は、文字認識が正しく行えないと判断した画像データを、文字認識処理の対象から外すことができる。また、フォーカス限界値より大きく、フォーカス評価値が最大となる画像データの認識結果と同一の認識結果が得られた画像データのうちのフォーカス評価値の最小値より小さいフォーカス評価値となる画像データは、文字認識が正しく行える可能性がある。車番認識システム２００は、文字認識が正しく行える可能性がある画像データについて、文字認識処理の対象とすることができる。

また、車番認識システム２００によれば、フォーカス評価値が最大となる画像データの文字認識処理により得られたナンバープレートの認識結果とは異なる認識結果が得られた画像データのうちのフォーカス評価値が最大となる値をフォーカス限界値としてもよい。これにより、車番認識システム２００は、文字認識が正しく行えないと判断した画像データを、文字認識処理の対象から外すことができる。また、フォーカス限界値より小さく、フォーカス評価値が最大となる画像データの認識結果と異なる認識結果が得られた画像データのうちのフォーカス評価値の最大値より大きいフォーカス評価値となる画像データは、誤認識となる可能性がある。車番認識システム２００は、誤認識となる可能性がある画像データについて、文字認識処理の対象から外すことができる。

また、車番認識システム２００によれば、画像データから、ナンバープレートの領域を検出し、検出した領域のフォーカス評価値と、決定したフォーカス限界値との比較結果に基づいて、領域を文字認識処理の対象とするか否かを判断してもよい。これにより、車番認識システム２００は、１つの画像データに撮像されたナンバープレートごとに、文字認識処理の対象とすることができる。例えば、カメラ装置２０２が、フォーカスシフトにより、合焦範囲に含まれるナンバープレートと、合焦範囲に含まれないナンバープレートと、いう２つのナンバープレートを撮像する可能性がある。このとき、車番認識装置２０１は、合焦範囲に含まれるナンバープレートのみを文字認識処理の対象にすることができる。

また、車番認識システム２００は、フォーカスシフトが発生した場合でも、合焦領域にないナンバープレートを文字認識処理の対象としないことにより、誤認識の低下を抑えることができる。また、レンズを動作させるフォーカス調整を行わないため、カメラ装置２０２の故障までの期間を延ばすことができる。また、車番認識システム２００は、撮影範囲内で異なる認識結果を得たとしても、最も鮮明に写った画像データの認識結果を採用するため、文字認識の信頼性を向上することができる。また、車番認識システム２００は、合焦領域にないナンバープレートを文字認識処理の対象としないことにより、無駄な処理を省くことができ、処理効率を向上することができる。

また、本実施の形態にかかるシステム１００を、認識したナンバープレートの文字列を提供する車番認識システム２００に適用する例について説明したが、他のサービスを提供するシステムに適用してもよい。例えば、移動対象物を、マラソンランナーのゼッケンとして、マラソンに出場した利用者に対して、利用者が写った写真を提供するサービスを実現するシステムに適用してもよい。本実施の形態にかかるシステム１００を前述のシステムに適用すれば、利用者が写っていないにも関わらず、フォーカスシフトによる誤認識により利用者とは関係のない写真を提供する可能性を低減することができる。

なお、本実施の形態で説明した情報処理方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本情報処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本情報処理プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）カメラ装置と、前記カメラ装置が撮像した画像データの文字認識処理の認識結果を取得可能な情報処理装置と、を有するシステムであって、
前記情報処理装置は、
画角が同一であり、焦点距離が同一である状態で、同一の移動対象物を前記カメラ装置が撮像した複数の画像データの各々の画像データの合焦度合いを示す値と、前記各々の画像データの文字認識処理により得られた前記移動対象物の認識結果とに基づいて、前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いに関する閾値を決定し、
前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いを示す値と、決定した前記閾値との比較結果に基づいて、前記画像データを文字認識処理の対象とするか否かを判断する、
ことを特徴とするシステム。

（付記２）前記情報処理装置は、
前記複数の画像データのうちの合焦度合いを示す値が最大となる画像データの文字認識処理により得られた前記移動対象物の認識結果とは異なる認識結果が得られた画像データのうちの合焦度合いを示す値が最大となる値を、前記閾値として決定し、
前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いを示す値が、決定した前記閾値以下である場合、前記画像データを文字認識処理の対象としないと判断することを特徴とする付記１に記載のシステム。

（付記３）前記情報処理装置は、
前記複数の画像データのうちの合焦度合いを示す値が最大となる画像データの文字認識処理により得られた前記移動対象物の認識結果と同一の認識結果が得られた画像データのうちの合焦度合いを示す値が最小となる値を、前記閾値として決定し、
前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いを示す値が、決定した前記閾値より小さい場合、前記画像データを文字認識処理の対象としないと判断することを特徴とする付記１に記載のシステム。

（付記４）前記移動対象物は、車両のナンバープレートであり、
前記情報処理装置は、
前記カメラ装置が撮像した画像データから、車両のナンバープレートの領域を検出し、
検出した前記領域の合焦度合いを示す値と、決定した前記閾値との比較結果に基づいて、前記領域を文字認識処理の対象とするか否かを判断することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載のシステム。

（付記５）カメラ装置が撮像した画像データの文字認識処理の認識結果を取得可能な情報処理装置であって、
画角が同一であり、焦点距離が同一である状態で、同一の移動対象物を前記カメラ装置が撮像した複数の画像データの各々の画像データの合焦度合いを示す値と、前記各々の画像データの文字認識処理により得られた前記移動対象物の認識結果とに基づいて、前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いに関する閾値を決定し、
前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いを示す値と、決定した前記閾値との比較結果に基づいて、前記画像データを文字認識処理の対象とするか否かを判断する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

（付記６）カメラ装置が撮像した画像データの文字認識処理の認識結果を取得可能なコンピュータが、
画角が同一であり、焦点距離が同一である状態で、同一の移動対象物を前記カメラ装置が撮像した複数の画像データの各々の画像データの合焦度合いを示す値と、前記各々の画像データの文字認識処理により得られた前記移動対象物の認識結果とに基づいて、前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いに関する閾値を決定し、
前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いを示す値と、決定した前記閾値との比較結果に基づいて、前記画像データを文字認識処理の対象とするか否かを判断する、
処理を実行することを特徴とする情報処理方法。

（付記７）カメラ装置が撮像した画像データの文字認識処理の認識結果を取得可能なコンピュータに、
画角が同一であり、焦点距離が同一である状態で、同一の移動対象物を前記カメラ装置が撮像した複数の画像データの各々の画像データの合焦度合いを示す値と、前記各々の画像データの文字認識処理により得られた前記移動対象物の認識結果とに基づいて、前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いに関する閾値を決定し、
前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いを示す値と、決定した前記閾値との比較結果に基づいて、前記画像データを文字認識処理の対象とするか否かを判断する、
処理を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

１００ システム
１０１ 情報処理装置
１０２ カメラ装置
２００ 車番認識システム
２０１ 車番認識装置
２０２ カメラ装置
５００ 制御部
５０１ 決定部
５０２ 検出部
５０３ 判断部
５０４ 文字認識部

Claims (7)

1. カメラ装置と、前記カメラ装置が撮像した画像データの文字認識処理の認識結果を取得可能な情報処理装置と、を有するシステムであって、
   前記情報処理装置は、
   画角が同一であり、焦点距離が同一である状態で、同一の移動対象物を前記カメラ装置が撮像した複数の画像データの各々の画像データの合焦度合いを示す値と、前記各々の画像データの文字認識処理により得られた前記移動対象物の認識結果とに基づいて、前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いに関する閾値を決定し、
   前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いを示す値と、決定した前記閾値との比較結果に基づいて、前記画像データを文字認識処理の対象とするか否かを判断する、
   ことを特徴とするシステム。
2. 前記情報処理装置は、
   前記複数の画像データのうちの合焦度合いを示す値が最大となる画像データの文字認識処理により得られた前記移動対象物の認識結果とは異なる認識結果が得られた画像データのうちの合焦度合いを示す値が最大となる値を、前記閾値として決定し、
   前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いを示す値が、決定した前記閾値以下である場合、前記画像データを文字認識処理の対象としないと判断することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記情報処理装置は、
   前記複数の画像データのうちの合焦度合いを示す値が最大となる画像データの文字認識処理により得られた前記移動対象物の認識結果と同一の認識結果が得られた画像データのうちの合焦度合いを示す値が最小となる値を、前記閾値として決定し、
   前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いを示す値が、決定した前記閾値より小さい場合、前記画像データを文字認識処理の対象としないと判断することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
4. 前記移動対象物は、車両のナンバープレートであり、
   前記情報処理装置は、
   前記カメラ装置が撮像した画像データから、車両のナンバープレートの領域を検出し、
   検出した前記領域の合焦度合いを示す値と、決定した前記閾値との比較結果に基づいて、前記領域を文字認識処理の対象とするか否かを判断することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載のシステム。
5. カメラ装置が撮像した画像データの文字認識処理の認識結果を取得可能な情報処理装置であって、
   画角が同一であり、焦点距離が同一である状態で、同一の移動対象物を前記カメラ装置が撮像した複数の画像データの各々の画像データの合焦度合いを示す値と、前記各々の画像データの文字認識処理により得られた前記移動対象物の認識結果とに基づいて、前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いに関する閾値を決定し、
   前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いを示す値と、決定した前記閾値との比較結果に基づいて、前記画像データを文字認識処理の対象とするか否かを判断する、
   制御部を有することを特徴とする情報処理装置。
6. カメラ装置が撮像した画像データの文字認識処理の認識結果を取得可能なコンピュータが、
   画角が同一であり、焦点距離が同一である状態で、同一の移動対象物を前記カメラ装置が撮像した複数の画像データの各々の画像データの合焦度合いを示す値と、前記各々の画像データの文字認識処理により得られた前記移動対象物の認識結果とに基づいて、前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いに関する閾値を決定し、
   前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いを示す値と、決定した前記閾値との比較結果に基づいて、前記画像データを文字認識処理の対象とするか否かを判断する、
   処理を実行することを特徴とする情報処理方法。
7. カメラ装置が撮像した画像データの文字認識処理の認識結果を取得可能なコンピュータに、
   画角が同一であり、焦点距離が同一である状態で、同一の移動対象物を前記カメラ装置が撮像した複数の画像データの各々の画像データの合焦度合いを示す値と、前記各々の画像データの文字認識処理により得られた前記移動対象物の認識結果とに基づいて、前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いに関する閾値を決定し、
   前記カメラ装置が撮像した画像データの合焦度合いを示す値と、決定した前記閾値との比較結果に基づいて、前記画像データを文字認識処理の対象とするか否かを判断する、
   処理を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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