JP6226187B2 - 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム、通信端末およびその制御方法と制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、局所特徴量を使用して撮像した映像内の医療機器、医療器具または医薬品などの医療用物品を同定するための技術に関する。

上記技術分野において、特許文献１には、入力画像の特異点および等しい距離のエッジ個数と、あらかじめ生成したテンプレートの特異点および等しい距離のエッジ個数との比較に基づいて、医療器具を識別する技術が記載されている。また、特許文献２には、あらかじめモデル画像から生成されたモデル辞書を使用して、クエリ画像を認識する場合に、特徴量をクラスタリングすることにより認識速度を向上させるた技術が記載されている。

特開２０１０−２１８１４９号公報 特開２０１１−２２１６８８号公報

しかしながら、上記文献に記載の技術では、リアルタイムで映像中の画像内の医療機器や医療器具、医薬品などの医療用物品を認識することができなかった。

本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明に係るシステムは、
医療用物品と、前記医療用物品の画像のｍ個の特徴点のそれぞれを含むｍ個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ１次元からｉ次元までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量とを、対応付けて記憶する第１局所特徴量記憶手段と、
撮像手段が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を生成する第２局所特徴量生成手段と、
前記第１局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｉおよび前記第２局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｊのうち、より少ない次元数を選択し、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｎ個の第２局所特徴量に、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｍ個の第１局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記医療用物品が存在すると認識する認識手段と、
を備えたことを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
医療用物品と、前記医療用物品の画像のｍ個の特徴点のそれぞれを含むｍ個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ１次元からｉ次元までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量とを、対応付けて記憶する第１局所特徴量記憶手段を備えた情報処理システムにおける情報処理方法であって、
撮像ステップと、
前記撮像ステップにおいて撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を生成する第２局所特徴量生成ステップと、
前記第１局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｉおよび前記第２局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｊのうち、より少ない次元数を選択し、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｎ個の第２局所特徴量に、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｍ個の第１局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記医療用物品が存在すると認識する認識ステップと、
を備えることを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、
撮像手段が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を生成する第２局所特徴量生成手段と、
前記ｍ個の第２局所特徴量を、局所特徴量の照合に基づいて撮像した前記画像に含まれる医療用物品を認識する情報処理装置に送信する第１送信手段と、
前記情報処理装置から、撮像した前記画像に含まれる医療用物品を示す情報を受信する第１受信手段と、
を備えることを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
撮像手段が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を生成する第２局所特徴量生成ステップと、
前記ｍ個の第２局所特徴量を、局所特徴量の照合に基づいて撮像した前記画像に含まれる医療用物品を認識する情報処理装置に送信する第１送信ステップと、
前記情報処理装置から、撮像した前記画像に含まれる医療用物品を示す情報を受信する第１受信ステップと、
を含むことを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、
撮像手段が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を生成する第２局所特徴量生成ステップと、
前記ｍ個の第２局所特徴量を、局所特徴量の照合に基づいて撮像した前記画像に含まれる医療用物品を認識する情報処理装置に送信する第１送信ステップと、
前記情報処理装置から、撮像した前記画像に含まれる医療用物品を示す情報を受信する第１受信ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、
医療用物品と、前記医療用物品の画像のｍ個の特徴点のそれぞれを含むｍ個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ１次元からｉ次元までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量とを、対応付けて記憶する第１局所特徴量記憶手段と、
通信端末が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を、前記通信端末から受信する第２受信手段と、
前記第１局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｉおよび前記第２局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｊのうち、より少ない次元数を選択し、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｎ個の第２局所特徴量に、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｍ個の第１局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記医療用物品が存在すると認識する認識手段と、
認識した前記医療用物品を示す情報を前記通信端末に送信する第２送信手段と、
を備えることを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
医療用物品と、前記医療用物品の画像のｍ個の特徴点のそれぞれを含むｍ個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ１次元からｉ次元までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量とを、対応付けて記憶する第１局所特徴量記憶手段を備えた情報処理装置の制御方法であって、
通信端末が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を、前記通信端末から受信する第２受信ステップと、
前記第１局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｉおよび前記第２局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｊのうち、より少ない次元数を選択し、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｎ個の第２局所特徴量に、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｍ個の第１局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記医療用物品が存在すると認識する認識ステップと、
認識した前記医療用物品を示す情報を前記通信端末に送信する第２送信ステップと、
を含むことを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、
医療用物品と、前記医療用物品の画像のｍ個の特徴点のそれぞれを含むｍ個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ１次元からｉ次元までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量とを、対応付けて記憶する第１局所特徴量記憶手段を備えた情報処理装置の制御プログラムであって、
通信端末が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を、前記通信端末から受信する第２受信ステップと、
前記第１局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｉおよび前記第２局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｊのうち、より少ない次元数を選択し、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｎ個の第２局所特徴量に、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｍ個の第１局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記医療用物品が存在すると認識する認識ステップと、
認識した前記医療用物品を示す情報を前記通信端末に送信する第２送信ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、リアルタイムで映像中の画像内の医療機器や医療器具、医薬品などの医療用物品を認識することができる。

本発明の第１実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る通信端末における表示画面例を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理システムの病室における動作手順を示すシーケンス図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理システムの手術室における動作手順を示すシーケンス図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理システムの薬局における動作手順を示すシーケンス図である。 本発明の第２実施形態に係る通信端末の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る病院コンピュータの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る薬局コンピュータの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る病院の局所特徴量ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る医療機器ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る手術器具ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る薬局の局所特徴量ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る処方箋ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る在庫管理ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る局所特徴量生成部の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る局所特徴量生成の手順を説明する図である。 本発明の第２実施形態に係る局所特徴量生成の手順を説明する図である。 本発明の第２実施形態に係る局所特徴量生成部でのサブ領域の選択順位を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る局所特徴量生成部での特徴ベクトルの選択順位を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る局所特徴量生成部での特徴ベクトルの階層化を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る符号化部の構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る病室における医療用物品認識部の処理を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る手術室における医療用物品認識部の処理を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る薬局における医薬品認識部の処理を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る通信端末のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る通信端末における局所特徴量生成テーブルを示す図である。 本発明の第２実施形態に係る通信端末の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る局所特徴量生成処理の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る符号化処理の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る差分値の符号化処理の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る病院コンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る病院コンピュータの処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る局所特徴量ＤＢ生成処理の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る医療用物品認識処理の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る照合処理の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る薬局コンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る薬局コンピュータの処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態に係る情報処理システムの動作手順を示すシーケンス図である。 本発明の第３実施形態に係る通信端末の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る精度調整部の第１の構成を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る精度調整部の第２の構成を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る精度調整部の第２の構成による処理を説明する図である。 本発明の第３実施形態に係る精度調整部の第３の構成を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る精度調整部の第４の構成を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る精度パラメータの構成を示す図である。 本発明の第３実施形態に係る病院コンピュータの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る精度調整ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第４実施形態に係る情報処理システムの動作手順を示すシーケンス図である。 本発明の第５実施形態に係る通信端末の機能構成を示すブロック図である。

以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素は単なる例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

［第１実施形態］
本発明の第１実施形態としての情報処理システム１００について、図１を用いて説明する。情報処理システム１００は、医療用物品をリアルタイムに認識するシステムである。なお、本明細書中の医療用物品との文言は、医療機器、医療器具、医薬品を含む。

図１に示すように、情報処理システム１００は、第１局所特徴量記憶部１１０と、撮像部１２０と、第２局所特徴量生成部１３０と、認識部１４０と、を含む。第１局所特徴量記憶部１１０は、医療用物品１１１と、医療用物品の画像のｍ個の特徴点のそれぞれを含むｍ個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ１次元からｉ次元までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量１１２とを、対応付けて記憶する。第２局所特徴量生成部１３０は、撮像部１２０が撮像した映像中の画像１０１からｎ個の特徴点１３１を抽出する。そして、第２局所特徴量生成部１３０は、ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域１３２について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量１３３を生成する。認識部１４０は、第１局所特徴量１１２の特徴ベクトルの次元数ｉおよび第２局所特徴量１３３の特徴ベクトルの次元数ｊのうち、より少ない次元数を選択する。そして、認識部１４０は、選択された次元数までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量１３３に、選択された次元数までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量１１２の所定割合以上が対応すると判定した場合に（１４１）、映像中の画像１０１に医療用物品１１１が存在すると認識する。

本実施形態によれば、リアルタイムで映像中の画像内の医療機器や医療器具、医薬品などの医療用物品を認識することができる。

［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態においては、病院あるいは薬局において、各部署で医療用部品を認識して管理する構成を総合的に示す。

本実施形態によれば、リアルタイムで映像中の画像内の医療機器や医療器具、医薬品などの医療用物品を認識して、その管理をすることができる。

《情報処理システムの構成》
図２は、本実施形態に係る情報処理システム２００の構成を示すブロック図である。

図２の情報処理システム２００は、医療機器や医療器具、医薬品などの医療用物品を認識して管理するシステムである。情報処理システム２００は、病院２０１と薬局２０２とを含む。そして、病院２０１に設置された病院コンピュータ２０１ａと薬局２０２に設置された薬局コンピュータ２０２ａとは、ネットワーク２７０を介して接続される。病院コンピュータ２０１ａと薬局コンピュータ２０２ａとは、処方箋データを相互に通信する。なお、病院２０１内の薬局の場合は、病院コンピュータ２０１ａが薬局も総合的に制御してもよい。

図２の病院２０１では、診察室における処理２１０と、病室における処理２２０と、手術室における処理２３０と、を説明する。

まず、診察室における処理２１０では、通信端末２１１が診察室や机上を撮像して、その映像から局所特徴量を生成する。本例では、生成した局所特徴量を病院コンピュータ２０１ａに送る。病院コンピュータ２０１ａにおいては、局所特徴量から診察室や机上の医療機器や医療器具を同定する。そして、医療機器や医療器具の配置、あるいは正常か否かのステータスを判定する。判定結果は、通信端末２１１が携帯端末であれば通信端末２１１に報知されてよい。また、図示しないセンターＰＣ(Personal Computer)を通して医師や看護士が監視する。さらに、机上のカルテを認識してもよい。

次に、病室における処理２２０では、通信端末２２１が病室を撮像して、その映像から局所特徴量を生成する。生成した局所特徴量を病院コンピュータ２０１ａに送る。病院コンピュータ２０１ａにおいては、局所特徴量から病室の医療機器や医療器具を同定する。そして、医療機器や医療器具の配置、あるいは正常か否かのステータスを判定する。判定結果は、通信端末２２１が携帯端末であれば通信端末２２１に報知されてよい。また、図示しないセンターＰＣを通して医師や看護士が監視する。なお、医療機器や医療器具としては、体温計や点滴用設備も含む。

次に、手術室における処理２３０では、通信端末２３１が手術室や手術器具トレー２３２、あるいは患者、医療機器類を撮像する。撮像された映像から局所特徴量を生成する。生成した局所特徴量を病院コンピュータ２０１ａに送る。病院コンピュータ２０１ａにおいては、局所特徴量から手術室の医療機器や医療器具を同定する。そして、医療機器や医療器具の配置、あるいは正常か否かのステータスを判定する。特に、手術器具トレー２３２の映像からは、手術器具トレー２３２中の手術器具の配置、あるいは手術器具が正常か否かのステータスを判定する。判定結果は、通信端末２３１が携帯端末であれば通信端末２３１に報知されてよい。また、図示しないセンターＰＣを通して医師や看護士が監視する。

図２の薬局２０２では、窓口における処理２４０と、薬トレー２５２に対する処理２５０と、薬棚における棚卸し処理２６０と、を説明する。

窓口における処理２４０では、所員が携帯する、あるいは窓口に設置された通信端末２４１が薬袋２４２や薬カゴを撮像する。撮像された映像から局所特徴量を生成する。生成した局所特徴量を薬局コンピュータ２０２ａに送る。薬局コンピュータ２０２ａにおいては、局所特徴量から窓口の薬袋や医薬品を同定する。そして、医薬品の種類や数が、処方箋リーダ２４３が読み取った処方箋に対応するか否かのステータス、あるいは医薬品自身が正常か否かを判定する。判定結果は、通信端末２４１が携帯端末であれば通信端末２４１に報知されてよい。また、オペレータＰＣ２４４を通してオペレータが監視する。

薬トレー２５２に対する処理２５０では、薬トレー２５２を撮影する。撮像された映像から局所特徴量を生成する。生成した局所特徴量を薬局コンピュータ２０２ａに送る。薬局コンピュータ２０２ａにおいては、局所特徴量から薬トレー２５２内の医薬品を同定する。そして、医薬品の種類や数が、処方箋リーダ２４３が読み取った処方箋に対応するか否かのステータス、あるいは医薬品自身が正常か否かを判定する。判定結果は、通信端末２４１により報知される。なお、個別の薬袋の認識と、かご内の複数の医薬品の認識との場合に、異なる精度の局所特徴量を生成するように制御してもよい。

次に、棚卸し処理２６０においては、所員が携帯する通信端末２６１で所望の棚を撮像する。撮像された映像から局所特徴量を生成する。生成した局所特徴量を薬局コンピュータ２０２ａに送る。なお、棚卸し処理２６０では、棚の認識のみではなく棚に陳列された医薬品の１つ１つを認識する必要があるので、窓口の処理２４０や薬トレーの処理２５０に比較して、より高精度な特徴点数や特徴ベクトルの次元数による局所特徴量生成が行なわれる（図１１Ａ〜図１１Ｆ参照）。

このように、診察室の処理２１０と、病室の処理２２０と、手術室の処理２３０と、窓口の処理２４０と、薬トレーの処理２５０、医薬品の棚卸し処理２６０を、それぞれ通信端末２１１〜２６１による撮像のみによって、リアルタイムに実現できる。

《通信端末における表示画面例》
図３は、本実施形態に係る通信端末２２１、２３１、２５１における表示画面例を示す図である。なお、図３には、病室の通信端末２２１と、手術室の通信端末２３１と、薬トレーの通信端末２５１とを示すが、他の場合も類似である。

図３の上段は、病室における通信端末２２１の表示画面である。左図の映像画面３１１から局所特徴量を生成して、あらかじめ生成した各医療機器から生成した局所特徴量と照合する。そして、認識結果の各医療機器のステータスを判定して、右図のように、映像画面にステータス３１３が重畳された画面３１２が表示される。画面３１２はセンターＰＣに表示されてもよい。

図３の中段は、手術室における通信端末２３１が手術器具トレーを撮像した表示画面である。左図の映像画面３２１から局所特徴量を生成して、あらかじめ生成した各医療器具から生成した局所特徴量と照合する。そして、認識結果の各医療器具の数、配置およびステータスを判定して、右図のように、映像画面にステータス３２３が重畳された画面３２２が表示される。画面３２２はセンターＰＣに表示されてもよい。

図３の下段は、薬局における通信端末２５１が薬トレーを撮像した表示画面である。左図の映像画面３３１から局所特徴量を生成して、あらかじめ生成した各医療器具から生成した局所特徴量と照合する。そして、認識結果の各医薬品の数およびステータスを判定して処方箋と比較し、右図のように、映像画面にステータス３３３が重畳された画面３３２が表示される。画面３３２はオペレータＰＣに表示されてもよい。

《情報処理システムの動作手順》
図４乃至図６を参照して、本実施形態に係る情報処理システム２００における各部署に適用した場合の動作手順を示す。

（病室における動作手順）
図４は、本実施形態に係る情報処理システム２００の病室における動作手順を示すシーケンス図である。

まず、必要であれば、ステップＳ４００において、病院コンピュータ２０１ａから通信端末２２１やセンターＰＣにアプリケーションおよび／またはデータのダウンロードを行なう。そして、ステップＳ４０１において、本実施形態の処理を行なうための、アプリケーションの起動と初期化が行なわれる。

ステップＳ４０３において、通信端末は、病室を撮影する。ステップＳ４０５において、病室の映像から局所特徴量を生成する。続いて、ステップＳ４０７において局所特徴量を特徴点座標と共に符号化する。符号化された局所特徴量は、ステップＳ４０９において、通信端末から病院コンピュータ２０１ａに送信される。

病院コンピュータ２０１ａでは、ステップＳ４１１において、医療用物品である各医療機器に対して生成され記憶された局所特徴量ＤＢ４１０を参照して、医療機器の認識を行なう。そして、ステップＳ４１３において、医療機器の正常ステータスを記憶した医療機器ＤＢ４２０を参照して、医療機器のステータスを判定する。ステップＳ４１５において、ステータス判定結果を、病院コンピュータ２０１ａから通信端末やセンターＰＣに送信する。

通信端末は、ステップＳ４１７において受信した判定結果を報知し、センターＰＣは、ステップＳ４１９において受信した判別結果を報知する。

（手術室における動作手順）
図５は、本実施形態に係る情報処理システム２００の手術室における動作手順を示すシーケンス図である。

まず、必要であれば、ステップＳ５００において、病院コンピュータ２０１ａから通信端末２３１やセンターＰＣにアプリケーションおよび／またはデータのダウンロードを行なう。そして、ステップＳ５０１において、本実施形態の処理を行なうための、アプリケーションの起動と初期化が行なわれる。

ステップＳ５０３において、通信端末は、手術室を撮影する。ステップＳ５０５において、手術室の映像から局所特徴量を生成する。続いて、ステップＳ５０７において局所特徴量を特徴点座標と共に符号化する。符号化された局所特徴量は、ステップＳ５０９において、通信端末から病院コンピュータ２０１ａに送信される。

病院コンピュータ２０１ａでは、ステップＳ５１１において、医療用物品である各医療機器に対して生成され記憶された局所特徴量ＤＢ４１０を参照して、医療機器の認識を行なう。そして、ステップＳ５１３において、医療機器の正常ステータスを記憶した医療機器ＤＢ４２０を参照して、医療機器のステータスを判定する。ステップＳ５１５において、ステータス判定結果を、病院コンピュータ２０１ａから通信端末やセンターＰＣに送信する。

通信端末は、ステップＳ５１７において受信した判定結果を報知し、センターＰＣは、ステップＳ５１９において受信した判別結果を報知する。

また、ステップＳ５２１において、通信端末は、手術器具トレーを撮影する。ステップＳ５２３において、手術器具トレーの映像から局所特徴量を生成する。続いて、ステップＳ５２５において局所特徴量を特徴点座標と共に符号化する。符号化された局所特徴量は、ステップＳ５２７において、通信端末から病院コンピュータ２０１ａに送信される。

病院コンピュータ２０１ａでは、ステップＳ５２９において、医療用物品である各手術器具に対して生成され記憶された局所特徴量ＤＢ４１０を参照して、手術器具の認識を行なう。そして、ステップＳ５３１において、手術器具の正常ステータスを記憶した手術器具ＤＢ５３０を参照して、手術器具の間違いや結果などのステータスを判定する。ステップＳ５３３において、ステータス判定結果を、病院コンピュータ２０１ａから通信端末やセンターＰＣに送信する。

通信端末は、ステップＳ５３５において受信した判定結果を報知し、センターＰＣは、ステップＳ５３７において受信した判別結果を報知する。

（薬局における動作手順）
図６は、本実施形態に係る情報処理システム２００の薬局における動作手順を示すシーケンス図である。

まず、必要であれば、ステップＳ６００において、薬局コンピュータ２０２ａから通信端末２５１やオペレータＰＣにアプリケーションおよび／またはデータのダウンロードを行なう。そして、ステップＳ６０１において、本実施形態の処理を行なうための、アプリケーションの起動と初期化が行なわれる。

ステップＳ６０３において、通信端末は、薬トレーを撮影する。ステップＳ６０５において、薬トレーの映像から局所特徴量を生成する。続いて、ステップＳ６０７において局所特徴量を特徴点座標と共に符号化する。符号化された局所特徴量は、ステップＳ６０９において、通信端末から薬局コンピュータ２０２ａに送信される。

薬局コンピュータ２０２ａでは、ステップＳ６１１において、医療用物品である各医薬品に対して生成され記憶された局所特徴量ＤＢ６１０を参照して、医薬品の認識を行なう。そして、ステップＳ６１３において、医薬品および医薬品の数を記憶した処方箋ＤＢ６２０を参照して、医薬品のステータスを判定する。ステップＳ６１５において、ステータス判定結果を、薬局コンピュータ２０２ａから通信端末やオペレータＰＣに送信する。

通信端末は、ステップＳ６１７において受信した判定結果を報知し、オペレータＰＣは、ステップＳ６１９において受信した判別結果を報知する。

また、ステップＳ６２１において、通信端末は、薬棚を撮影する。ステップＳ６２３において、薬棚の映像から局所特徴量を生成する。続いて、ステップＳ６２５において局所特徴量を特徴点座標と共に符号化する。符号化された局所特徴量は、ステップＳ６２７において、通信端末から薬局コンピュータ２０２ａに送信される。

薬局コンピュータ２０２ａでは、ステップＳ６２９において、医療用物品である各医薬品に対して生成され記憶された局所特徴量ＤＢ６１０を参照して、薬棚および医薬品の認識を行なう。そして、ステップＳ６３１において、医薬品の在庫を記憶した在庫管理ＤＢ６３０を参照して、薬棚内の医薬品配置および数を判定する。ステップＳ６３３において、判定結果を、薬局コンピュータ２０２ａから通信端末やオペレータＰＣに送信する。

通信端末は、ステップＳ６３５において受信した判定結果を報知し、オペレータＰＣは、ステップＳ６３７において受信した判別結果を報知する。

《通信端末の機能構成》
図７は、本実施形態に係る通信端末２１１、２２１、２３１、２４１、２５１の機能構成を示すブロック図である。

図７において、撮像部７０１は、クエリ画像を入力する。局所特徴量生成部７０２は、撮像部７０１からの映像から局所特徴量を生成する。生成された局所特徴量を、特徴点座標と共に、局所特徴量送信部７０３で符号化部７０３ａにより符号化され、通信制御部７０４を介して、局所特徴量により医療用物品の認識およびステータス判定を行なう病院コンピュータまたは薬局コンピュータに送信する。

医療用物品結果受信部７０５は、通信制御部７０４を介して医療用物品判定結果を受信する。そして、判定結果報知部７０６は、受信した医療用物品判定結果をユーザに報知する。判定結果報知部７０６は、撮像部７０１からの映像と医療用物品判定結果とを重畳した表示を含む。

《病院コンピュータの機能構成》
図８Ａは、本実施形態に係る病院コンピュータ２０１ａの機能構成を示すブロック図である。

図８Ａにおいて、局所特徴量受信部８１２は、通信制御部８１１を介して通信端末から受信した局所特徴量を復号部８１２ａで復号する。医療用物品認識部８１３は、受信した局所特徴量を、医療用物品に対応する局所特徴量を格納する局所特徴量ＤＢ４１０の局所特徴量と照合して、医療用物品を認識する。

判定物品選択部８１４は、認識した医療用物品が医療機器であるか手術器具であるかにより異なる判定を選択する。医療機器の場合は、医療機器ステータス判定部８１５で医療機器ＤＢ４２０を参照して、医療機器のステータスを判定する。医療機器判定結果生成部８１６は、判定結果のデータを生成する。

一方、手術器具の場合は、手術器具ステータス判定部８１７で手術器具ＤＢ５３０を参照して、手術器具の配置および数のステータスを判定する。手術器具判定結果生成部８１８は、判定結果のデータを生成する。

判定結果送信部８１９は、判定結果のデータを、通信制御部８１１を介して、通信端末やセンターＰＣに送信する。

《薬局コンピュータの機能構成》
図８Ｂは、本実施形態に係る薬局コンピュータ２０２ａの機能構成を示すブロック図である。

図８Ｂにおいて、局所特徴量受信部８２２は、通信制御部８２１を介して通信端末から受信した局所特徴量を復号部８２２ａで復号する。医薬品認識部８２３は、受信した局所特徴量を、医薬品（薬棚）に対応する局所特徴量を格納する局所特徴量ＤＢ６１０の局所特徴量と照合して、医薬品（薬棚）を認識する。

判定物品選択部８１４は、認識した医療用物品が医薬品であるか薬棚を含むかにより異なる判定を選択する。医薬品の場合は、処方箋ステータス判定部８２５で処方箋ＤＢ６２０を参照して、医薬品のステータスを判定する。処方箋判定結果生成部８２６は、判定結果のデータを生成する。

一方、薬棚を含む場合は、薬棚ステータス判定部８２７で在庫管理ＤＢ６３０を参照して、薬棚内の医薬品の配置および数のステータスを判定する。在庫管理結果生成部８２８は、判定結果のデータを生成する。

判定結果送信部８２９は、判定結果のデータを、通信制御部８２１を介して、通信端末やオペレータＰＣに送信する。

（病院の局所特徴量ＤＢ）
図９Ａは、本実施形態に係る病院の局所特徴量ＤＢ４１０の構成を示す図である。なお、かかる構成に限定されない。

局所特徴量ＤＢ４１０は、医療用物品ＩＤ（医療機器ＩＤ、医療器具ＩＤ）９１１と名／種別９１２に対応付けて、第１番局所特徴量９１３、第２番局所特徴量９１４、…、第ｍ番局所特徴量９１５を記憶する。各局所特徴量は、５×５のサブ領域に対応して、２５次元ずつに階層化された１次元から１５０次元の要素からなる特徴ベクトルを記憶する（図１１Ｆ参照）。

なお、ｍは正の整数であり、医療用物品ＩＤに対応して異なる数でよい。また、本実施形態においては、それぞれの局所特徴量と共に照合処理に使用される特徴点座標が記憶される。

（医療機器ＤＢ）
図９Ｂは、本実施形態に係る医療機器ＤＢ４２０の構成を示す図である。なお、かかる構成に限定されない。

医療機器ＤＢ４２０は、医療機器ＩＤ９２１と名／種別９２２に対応付けて、メーカ／型９２３、スイッチ状態９２４、メータ針の位置（表示波形の位置）９２５、病室配置９２６、手術室配置９２７、を記憶する。

（手術器具ＤＢ）
図９Ｃは、本実施形態に係る手術器具ＤＢ５３０の構成を示す図である。手術器具ＤＢ５３０は、各手術器具の情報を記憶するＤＢ９３０と、手術に対応して手術器具のトレー内の配置および数を記憶するＤＢ９４０とを含む。なお、かかる構成に限定されない。

各手術器具の情報を記憶するＤＢ９３０は、手術器具ＩＤ９３１と名／種別９３２とに対応付けて、メーカ／型９３３、サイズ９３４、形状９３５、表面状態９３６、を記憶する。

トレー内の配置および数を記憶するＤＢ９４０は、手術種別９４１に対応付けて、第１手術器具ＩＤのトレー配置と本数９４２、第２手術器具ＩＤのトレー位置と本数９４３、第ｋ手術器具ＩＤのトレー配置と本数９４４、を記憶する。

（薬局の局所特徴量ＤＢ）
図１０Ａは、本実施形態に係る薬局の局所特徴量ＤＢ６１０の構成を示す図である。なお、かかる構成に限定されない。

局所特徴量ＤＢ６１０は、医療用物品ＩＤ（医薬品ＩＤ、薬棚ＩＤ）１０１１と名／種別１０１２に対応付けて、第１番局所特徴量１０１３、第２番局所特徴量１０１４、…、第ｍ番局所特徴量１０１５を記憶する。各局所特徴量は、５×５のサブ領域に対応して、２５次元ずつに階層化された１次元から１５０次元の要素からなる特徴ベクトルを記憶する（図１１Ｆ参照）。

なお、ｍは正の整数であり、医療用物品ＩＤに対応して異なる数でよい。また、本実施形態においては、それぞれの局所特徴量と共に照合処理に使用される特徴点座標が記憶される。

（処方箋ＤＢ）
図１０Ｂは、本実施形態に係る処方箋ＤＢ６２０の構成を示す図である。なお、かかる構成に限定されない。

処方箋ＤＢ６２０は、患者ＩＤ１０２１と患者名１０２２と日時１０２３とを対応付けて、処方箋１０２４を記憶する。処方箋１０２４の各欄には、医薬品ＩＤあるいはジェネリックＩＤが記憶される。

（在庫管理ＤＢ）
図１０Ｃは、本実施形態に係る在庫管理ＤＢ６３０の構成を示す図である。なお、かかる構成に限定されない。

医薬品ＩＤ１０３１に対応付けて、ジェネリックか否か１０３２、ジェネリックの場合の対応先発薬１０３３、棚位置１０３４、入庫数１０３５、出庫数１０３６、在庫数１０３７、を記憶する。

《局所特徴量生成部》
図１１Ａは、本実施形態に係る局所特徴量生成部７０２の構成を示すブロック図である。

局所特徴量生成部７０２は、特徴点検出部１１１１、局所領域取得部１１１２、サブ領域分割部１１１３、サブ領域特徴ベクトル生成部１１１４、および次元選定部１１１５を含んで構成される。

特徴点検出部１１１１は、画像データから特徴的な点（特徴点）を多数検出し、各特徴点の座標位置、スケール（大きさ）、および角度を出力する。

局所領域取得部１１１２は、検出された各特徴点の座標値、スケール、および角度から、特徴量抽出を行う局所領域を取得する。

サブ領域分割部１１１３は、局所領域をサブ領域に分割する。たとえば、サブ領域分割部１１１３は、局所領域を１６ブロック（４×４ブロック）に分割することも、局所領域を２５ブロック（５×５ブロック）に分割することもできる。なお、分割数は限定されない。本実施形態においては、以下、局所領域を２５ブロック（５×５ブロック）に分割する場合を代表して説明する。

サブ領域特徴ベクトル生成部１１１４は、局所領域のサブ領域ごとに特徴ベクトルを生成する。サブ領域の特徴ベクトルとしては、たとえば、勾配方向ヒストグラムを用いることができる。

次元選定部１１１５は、サブ領域の位置関係に基づいて、近接するサブ領域の特徴ベクトル間の相関が低くなるように、局所特徴量として出力する次元を選定する（たとえば、間引きする）。また、次元選定部１１１５は、単に次元を選定するだけではなく、選定の優先順位を決定することができる。すなわち、次元選定部１１１５は、たとえば、隣接するサブ領域間では同一の勾配方向の次元が選定されないように、優先順位をつけて次元を選定することができる。そして、次元選定部１１１５は、選定した次元から構成される特徴ベクトルを、局所特徴量として出力する。なお、次元選定部１１１５は、優先順位に基づいて次元を並び替えた状態で、局所特徴量を出力することができる。

《局所特徴量生成部の処理》
図１１Ｂ〜図１１Ｆは、本実施形態に係る局所特徴量生成部７０２の処理を示す図である。

まず、図１１Ｂは、局所特徴量生成部７０２における、特徴点検出／局所領域取得／サブ領域分割／特徴ベクトル生成の一連の処理を示す図である。かかる一連の処理については、米国特許第６７１１２９３号明細書や、David G. Lowe著、「Distinctive image features from scale-invariant key points」、（米国）、International Journal of Computer Vision、60(2)、2004年、p. 91-110を参照されたい。

（特徴点検出部）
図１１Ｂの画像１１２１は、図１１Ａの特徴点検出部１１１１において、映像中の画像から特徴点を検出した状態を示す図である。以下、１つの特徴点データ１１２１ａを代表させて局所特徴量の生成を説明する。特徴点データ１１２１ａの矢印の起点が特徴点の座標位置を示し、矢印の長さがスケール（大きさ）を示し、矢印の方向が角度を示す。ここで、スケール（大きさ）や方向は、対象映像にしたがって輝度や彩度、色相などを選択できる。また、図１１Ｂの例では、６０度間隔で６方向の場合を説明するが、これに限定されない。

（局所領域取得部）
図１１Ａの局所領域取得部１１１２は、例えば、特徴点データ１１２１ａの起点を中心にガウス窓１１２２ａを生成し、このガウス窓１１２２ａをほぼ含む局所領域１１２２を生成する。図１１Ｂの例では、局所領域取得部１１１２は正方形の局所領域１１２２を生成したが、局所領域は円形であっても他の形状であってもよい。この局所領域を各特徴点について取得する。局所領域が円形であれば、撮影方向に対してロバスト性が向上するという効果がある。

（サブ領域分割部）
次に、サブ領域分割部１１１３において、上記特徴点データ１１２１ａの局所領域１１２２に含まれる各画素のスケールおよび角度をサブ領域１１２３に分割した状態が示されている。なお、図１１Ｂでは４×４＝１６画素をサブ領域とする５×５＝２５のサブ領域に分割した例を示す。しかし、サブ領域は、４×４＝１６や他の形状、分割数であってもよい。

（サブ領域特徴ベクトル生成部）
サブ領域特徴ベクトル生成部１１１４は、サブ領域内の各画素のスケールを６方向の角度単位にヒストグラムを生成して量子化し、サブ領域の特徴ベクトル１１２４とする。すなわち、特徴点検出部１１１１が出力する角度に対して正規化された方向である。そして、サブ領域特徴ベクトル生成部１１１４は、サブ領域ごとに量子化された６方向の頻度を集計し、ヒストグラムを生成する。この場合、サブ領域特徴ベクトル生成部１１１４は、各特徴点に対して生成される２５サブ領域ブロック×６方向＝１５０次元のヒストグラムにより構成される特徴ベクトルを出力する。また、勾配方向を６方向に量子化するだけに限らず、４方向、８方向、１０方向など任意の量子化数に量子化してよい。勾配方向をＤ方向に量子化する場合、量子化前の勾配方向をＧ（０〜２πラジアン）とすると、勾配方向の量子化値Ｑq（q＝０，…，Ｄ−１）は、例えば式（１）や式（２）などで求めることができるが、これに限られない。

Ｑq＝floor(Ｇ×Ｄ／２π） …（１）
Ｑq＝round(Ｇ×Ｄ／２π）modＤ …（２）
ここで、floor()は小数点以下を切り捨てる関数、round()は四捨五入を行う関数、modは剰余を求める演算である。また、サブ領域特徴ベクトル生成部１１１４は勾配ヒストグラムを生成するときに、単純な頻度を集計するのではなく、勾配の大きさを加算して集計してもよい。また、サブ領域特徴ベクトル生成部１１１４は勾配ヒストグラムを集計するときに、画素が属するサブ領域だけではなく、サブ領域間の距離に応じて近接するサブ領域（隣接するブロックなど）にも重み値を加算するようにしてもよい。また、サブ領域特徴ベクトル生成部１１１４は量子化された勾配方向の前後の勾配方向にも重み値を加算するようにしてもよい。なお、サブ領域の特徴ベクトルは勾配方向ヒストグラムに限られず、色情報など、複数の次元（要素）を有するものであればよい。本実施形態においては、サブ領域の特徴ベクトルとして、勾配方向ヒストグラムを用いることとして説明する。

（次元選定部）
次に、図１１Ｃ〜図１１Ｆにしたがって、局所特徴量生成部７０２における、次元選定部１１１５に処理を説明する。

次元選定部１１１５は、サブ領域の位置関係に基づいて、近接するサブ領域の特徴ベクトル間の相関が低くなるように、局所特徴量として出力する次元（要素）を選定する（間引きする）。より具体的には、次元選定部１１１５は、例えば、隣接するサブ領域間では少なくとも１つの勾配方向が異なるように次元を選定する。なお、本実施形態では、次元選定部１１１５は近接するサブ領域として主に隣接するサブ領域を用いることとするが、近接するサブ領域は隣接するサブ領域に限られず、例えば、対象のサブ領域から所定距離内にあるサブ領域を近接するサブ領域とすることもできる。

図１１Ｃは、局所領域を５×５ブロックのサブ領域に分割し、勾配方向を６方向１１３１ａに量子化して生成された１５０次元の勾配ヒストグラムの特徴ベクトル１１３１から次元を選定する場合の一例を示す図である。図１１Ｃの例では、１５０次元（５×５＝２５サブ領域ブロック×６方向）の特徴ベクトルから次元の選定が行われている。

（局所領域の次元選定）
図１１Ｃは、局所特徴量生成部７０２における、特徴ベクトルの次元数の選定処理の様子を示す図である。

図１１Ｃに示すように、次元選定部１１１５は、１５０次元の勾配ヒストグラムの特徴ベクトル１１３１から半分の７５次元の勾配ヒストグラムの特徴ベクトル１１３２を選定する。この場合、隣接する左右、上下のサブ領域ブロックでは、同一の勾配方向の次元が選定されないように、次元を選定することができる。

この例では、勾配方向ヒストグラムにおける量子化された勾配方向をｑ（ｑ＝０，１，２，３，４，５）とした場合に、ｑ＝０，２，４の要素を選定するブロックと、ｑ＝１，３，５の要素を選定するサブ領域ブロックとが交互に並んでいる。そして、図１１Ｃの例では、隣接するサブ領域ブロックで選定された勾配方向を合わせると、全６方向となっている。

また、次元選定部１１１５は、７５次元の勾配ヒストグラムの特徴ベクトル１１３２から５０次元の勾配ヒストグラムの特徴ベクトル１１３３を選定する。この場合、斜め４５度に位置するサブ領域ブロック間で、１つの方向のみが同一になる（残り１つの方向は異なる）ように次元を選定することができる。

また、次元選定部１１１５は、５０次元の勾配ヒストグラムの特徴ベクトル１１３３から２５次元の勾配ヒストグラムの特徴ベクトル１１３４を選定する場合は、斜め４５度に位置するサブ領域ブロック間で、選定される勾配方向が一致しないように次元を選定することができる。図１１Ｃに示す例では、次元選定部１１１５は、１次元から２５次元までは各サブ領域から１つの勾配方向を選定し、２６次元から５０次元までは２つの勾配方向を選定し、５１次元から７５次元までは３つの勾配方向を選定している。

このように、隣接するサブ領域ブロック間で勾配方向が重ならないように、また全勾配方向が均等に選定されることが望ましい。また同時に、図１１Ｃに示す例のように、局所領域の全体から均等に次元が選定されることが望ましい。なお、図１１Ｃに示した次元選定方法は一例であり、この選定方法に限らない。

（局所領域の優先順位）
図１１Ｄは、局所特徴量生成部７０２における、サブ領域からの特徴ベクトルの選定順位の一例を示す図である。

次元選定部１１１５は、単に次元を選定するだけではなく、特徴点の特徴に寄与する次元から順に選定するように、選定の優先順位を決定することができる。すなわち、次元選定部１１１５は、例えば、隣接するサブ領域ブロック間では同一の勾配方向の次元が選定されないように、優先順位をつけて次元を選定することができる。そして、次元選定部１１１５は、選定した次元から構成される特徴ベクトルを、局所特徴量として出力する。なお、次元選定部１１１５は、優先順位に基づいて次元を並び替えた状態で、局所特徴量を出力することができる。

すなわち、次元選定部１１１５は、１〜２５次元、２６次元〜５０次元、５１次元〜７５次元の間は、例えば図１１Ｄのマトリクス１１４１に示すようなサブ領域ブロックの順番で次元を追加するように選定していってもよい。図１１Ｄのマトリクス１１４１に示す優先順位を用いる場合、次元選定部１１１５は、中心に近いサブ領域ブロックの優先順位を高くして、勾配方向を選定していくことができる。

図１１Ｅのマトリクス１１５１は、図１１Ｄの選定順位にしたがって、１５０次元の特徴ベクトルの要素の番号の一例を示す図である。この例では、５×５＝２５ブロックをラスタスキャン順に番号ｐ（ｐ＝０，１，…，２５）で表し、量子化された勾配方向をｑ（ｑ＝０，１，２，３，４，５）とした場合に、特徴ベクトルの要素の番号を６×ｐ＋ｑとしている。

図１１Ｆのマトリクス１１６１は、図１１Ｅの選定順位による１５０次元の順位が、２５次元単位に階層化されていることを示す図である。すなわち、図１１Ｆのマトリクス１１６１は、図４Ｄのマトリクス１１４１に示した優先順位にしたがって図１１Ｅに示した要素を選定していくことにより得られる局所特徴量の構成例を示す図である。次元選定部１１１５は、図１１Ｆに示す順序で次元要素を出力することができる。具体的には、次元選定部１１１５は、例えば１５０次元の局所特徴量を出力する場合、図１１Ｆに示す順序で全１５０次元の要素を出力することができる。また、次元選定部１１１５は、例えば２５次元の局所特徴量を出力する場合、図１１Ｆに示す１行目（７６番目、４５番目、８３番目、…、１２０番目）の要素１１７１を図１１Ｆに示す順（左から右）に出力することができる。また、次元選定部１１１５は、例えば５０次元の局所特徴量を出力する場合、図１１Ｆに示す１行目に加えて、図１１Ｆに示す２行目の要素１１７２を図１１Ｆに示す順（左から右）に出力することができる。

ところで、図１１Ｆに示す例では、局所特徴量は階層的な構造となっている。すなわち、例えば、２５次元の局所特徴量と１５０次元の局所特徴量とにおいて、先頭の２５次元分の局所特徴量における要素１１７１〜１１７６の並びは同一となっている。このように、次元選定部１１１５は、階層的（プログレッシブ）に次元を選定することにより、アプリケーションや通信容量、端末スペックなどに応じて、任意の次元数の局所特徴量、すなわち任意のサイズの局所特徴量を抽出して出力することができる。また、次元選定部１１１５が、階層的に次元を選定し、優先順位に基づいて次元を並び替えて出力することにより、異なる次元数の局所特徴量を用いて、画像の照合を行うことができる。例えば、７５次元の局所特徴量と５０次元の局所特徴量を用いて画像の照合が行われる場合、先頭の５０次元だけを用いることにより、局所特徴量間の距離計算を行うことができる。

なお、図１１Ｄのマトリクス１１４１から図１１Ｆに示す優先順位は一例であり、次元を選定する際の順序はこれに限られない。例えば、ブロックの順番に関しては、図１１Ｄのマトリクス１１４１の例の他に、図１１Ｄのマトリクス１１４２や図１１Ｄのマトリクス１１４３に示すような順番でもよい。また、例えば、全てのサブ領域からまんべんなく次元が選定されるように優先順位が定められることとしてもよい。また、局所領域の中央付近が重要として、中央付近のサブ領域の選定頻度が高くなるように優先順位が定められることとしてもよい。また、次元の選定順序を示す情報は、例えば、プログラムにおいて規定されていてもよいし、プログラムの実行時に参照されるテーブル等（選定順序記憶部）に記憶されていてもよい。

また、次元選定部１１１５は、サブ領域ブロックを１つ飛びに選択して、次元の選定を行ってもよい。すなわち、あるサブ領域では６次元が選定され、当該サブ領域に近接する他のサブ領域では０次元が選定される。このような場合においても、近接するサブ領域間の相関が低くなるようにサブ領域ごとに次元が選定されていると言うことができる。

また、局所領域やサブ領域の形状は、正方形に限られず、任意の形状とすることができる。例えば、局所領域取得部１１１２が、円状の局所領域を取得することとしてもよい。この場合、サブ領域分割部１１１３は、円状の局所領域を例えば複数の局所領域を有する同心円に９分割や１７分割のサブ領域に分割することができる。この場合においても、次元選定部１１１５は、各サブ領域において、次元を選定することができる。

以上、図１１Ｂ〜図１１Ｆに示したように、本実施形態の局所特徴量生成部７０２によれば、局所特徴量の情報量を維持しながら生成された特徴ベクトルの次元が階層的に選定される。この処理により、認識精度を維持しながらリアルタイムでの医療用物品認識と認識結果の表示が可能となる。なお、局所特徴量生成部７０２の構成および処理は本例に限定されない。認識精度を維持しながらリアルタイムでの医療用物品認識と認識結果の表示が可能となる他の処理が当然に適用できる。

（符号化部）
図１１Ｇは、本実施形態に係る符号化部７０３ａを示すブロック図である。なお、符号化部は本例に限定されず、他の符号化処理も適用可能である。

符号化部７０３ａは、局所特徴量生成部７０２の特徴点検出部１１１１から特徴点の座標を入力して、座標値を走査する座標値走査部１１８１を有する。座標値走査部１１８１は、画像をある特定の走査方法にしたがって走査し、特徴点の２次元座標値（Ｘ座標値とＹ座標値）を１次元のインデックス値に変換する。このインデックス値は、走査に従った原点からの走査距離である。なお、走査方向については、制限はない。

また、特徴点のインデックス値をソートし、ソート後の順列の情報を出力するソート部１１８２を有する。ここでソート部１１８２は、例えば昇順にソートする。また降順にソートしてもよい。

また、ソートされたインデックス値における、隣接する２つのインデックス値の差分値を算出し、差分値の系列を出力する差分算出部１１８３を有する。

そして、差分値の系列を系列順に符号化する差分符号化部１１８４を有する。差分値の系列の符号化は、例えば固定ビット長の符号化でもよい。固定ビット長で符号化する場合、そのビット長はあらかじめ規定されていてもよいが、これでは考えられうる差分値の最大値を表現するのに必要なビット数を要するため、符号化サイズは小さくならない。そこで、差分符号化部１１８４は、固定ビット長で符号化する場合、入力された差分値の系列に基づいてビット長を決定することができる。具体的には、例えば、差分符号化部１１８４は、入力された差分値の系列から差分値の最大値を求め、その最大値を表現するのに必要なビット数（表現ビット数）を求め、求められた表現ビット数で差分値の系列を符号化することができる。

一方、ソートされた特徴点のインデックス値と同じ順列で、対応する特徴点の局所特徴量を符号化する局所特徴量符号化部１１８５を有する。ソートされたインデックス値と同じ順列で符号化することで、差分符号化部１１８４で符号化された座標値と、それに対応する局所特徴量とを１対１で対応付けることが可能となる。局所特徴量符号化部１１８５は、本実施形態においては、１つの特徴点に対する１５０次元の局所特徴量から次元選定された局所特徴量を、例えば１次元を１バイトで符号化し、次元数のバイトで符号化することができる。

（医療用物品認識部／医薬品認識部）
図１１Ｈ、図１１Ｊおよび図１１Ｋは、本実施形態に係る医療用物品認識部８１３、医薬品認識部８２３の処理を示す図である。

図１１Ｈは、図２の病室における医療用物品認識部８１３の処理を示す図である。図１１Ｈに示す、あらかじめ医療機器や点滴袋などから本実施形態に従い生成された局所特徴量１１９１〜１１９３は、局所特徴量ＤＢ４１０に格納されている。一方、図１１Ｈの左図の通信端末２２１で撮像された映像画面３１１からは、本実施形態に従い局所特徴量が生成される。そして、局所特徴量ＤＢ４１０に格納された局所特徴量１１９１〜１１９３が、映像画面３１１から生成された局所特徴量中にあるか否かが照合される。

図１１Ｈに示すように、医療用物品認識部８１３は、局所特徴量ＤＢ４１０に格納されている局所特徴量と局所特徴量が合致する各特徴点を細線のように関連付ける。なお、医療用物品認識部８１３は、局所特徴量の所定割合以上が一致する場合を特徴点の合致とする。そして、医療用物品認識部８１３は、関連付けられた特徴点の集合間の位置関係が線形関係であれば、対象医療用物品であると認識する。このような認識を行なえば、サイズの大小や向きの違い（視点の違い）、あるいは反転などによっても認識が可能である。また、所定数以上の関連付けられた特徴点があれば認識精度が得られるので、一部が視界から隠れていても医療用物品の認識が可能である。

図１１Ｈにおいては、局所特徴量ＤＢ４１０の３つの医療用物品の局所特徴量１１９１〜１１９３に合致する、病室内の向きの異なる３つの医療用物品が局所特徴量の精度に対応する精密さを持って認識される。

図１１Ｊは、図２の手術室の医療用物品（手術器具）に対する医療用物品認識部８１３の処理を示す図である。図１１Ｊに示す、あらかじめ医療器具のメス、カンシ、セッシなどから本実施形態に従い生成された局所特徴量１１９４〜１１９６は、局所特徴量ＤＢ４１０に格納されている。一方、図１１Ｊの左図の通信端末２３１で撮像された映像画面３２１からは、本実施形態に従い局所特徴量が生成される。そして、局所特徴量ＤＢ４１０に格納された局所特徴量１１９４〜１１９６が、映像画面３２１から生成された局所特徴量中にあるか否かが照合される。

図１１Ｊに示すように、医療用物品認識部８１３は、局所特徴量ＤＢ４１０に格納されている局所特徴量と局所特徴量が合致する各特徴点を細線のように関連付ける。なお、医療用物品認識部８１３は、局所特徴量の所定割合以上が一致する場合を特徴点の合致とする。そして、医療用物品認識部８１３は、関連付けられた特徴点の集合間の位置関係が線形関係であれば、対象医療用物品であると認識する。このような認識を行なえば、サイズの大小や向きの違い（視点の違い）、あるいは反転などによっても認識が可能である。また、所定数以上の関連付けられた特徴点があれば認識精度が得られるので、一部が視界から隠れていても医療用物品の認識が可能である。

図１１Ｊにおいては、局所特徴量ＤＢ４１０の３つの医療用物品の局所特徴量１１９４〜１１９６に合致する、手術器具トレー内の向きの異なる手術器具が局所特徴量の精度に対応する精密さを持って認識される。なお、図１１Ｊにおいては、煩雑さをさけるため、各手術器具に対して手術器具トレー内の１つしか対応させていないが、他の同じ手術器具を認識する処理は同様である。

図１１Ｋは、図２の薬局の薬トレー内の医薬品に対する医薬品認識部８２３の処理を示す図である。図１１Ｋに示す、あらかじめ各医薬品から本実施形態に従い生成された局所特徴量１１９７〜１１９９は、局所特徴量ＤＢ６１０に格納されている。一方、図１１Ｋの左図の通信端末２５１で撮像された映像画面３３１からは、本実施形態に従い局所特徴量が生成される。そして、局所特徴量ＤＢ６１０に格納された局所特徴量１１９７〜１１９９が、映像画面３３１から生成された局所特徴量中にあるか否かが照合される。

図１１Ｋに示すように、医薬品認識部８２３は、局所特徴量ＤＢ６１０に格納されている局所特徴量と局所特徴量が合致する各特徴点を細線のように関連付ける。なお、医薬品認識部８２３は、局所特徴量の所定割合以上が一致する場合を特徴点の合致とする。そして、医薬品認識部８２３は、関連付けられた特徴点の集合間の位置関係が線形関係であれば、対象の医療用物品であると認識する。このような認識を行なえば、サイズの大小や向きの違い（視点の違い）、あるいは反転などによっても認識が可能である。また、所定数以上の関連付けられた特徴点があれば認識精度が得られるので、一部が視界から隠れていても医療用物品の認識が可能である。

図１１Ｋにおいては、局所特徴量ＤＢ６１０の３つの医薬品の局所特徴量１１９７〜１１９９に合致する、薬トレー内の向きの異なる医薬品が局所特徴量の精度に対応する精密さを持って認識される。なお、図１１Ｋにおいては、煩雑さをさけるため、各医薬品に対して薬トレー内の１つしか対応させていないが、他の同じ医薬品を認識する処理は同様である。

なお、本実施形態の医療用物品認識部８１３、医薬品認識部８２３の照合処理では、特徴点座標と局所特徴量とに基づいて照合が行なわれるが、合致する医療用物品から生成された局所特徴量と映像中の画像から生成された局所特徴量との配列順序の線形関係のみによっても、認識が可能である。一方、本実施形態では、２次元画像によって説明されているが、３次元の特徴点座標を使用しても、同様の処理が可能である。

《通信端末のハードウェア構成》
図１２Ａは、本実施形態に係る通信端末２１１〜２６１のハードウェア構成を示すブロック図である。

図１２Ａで、ＣＰＵ１２１０は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで通信端末２１１〜２６１の各機能構成部を実現する。ＲＯＭ１２２０は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびプログラムを記憶する。また、通信制御部７０４は通信制御部であり、本実施形態においては、ネットワークを介して病院コンピュータ２０１ａや薬局コンピュータ２０２ａと通信する。なお、ＣＰＵ１２１０は１つに限定されず、複数のＣＰＵであっても、あるいは画像処理用のＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を含んでもよい。

ＲＡＭ１２４０は、ＣＰＵ１２１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ１２４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。入力映像１２４１は、撮像部７０１が撮像して入力した入力映像を示す。特徴点データ１２４２は、入力映像１２４１から検出した特徴点座標、スケール、角度を含む特徴点データを示す。局所特徴量生成テーブル１２４３は、局所特徴量を生成するまでのデータを保持する局所特徴量生成テーブルを示す（１２Ｂ参照）。局所特徴量１２４４は、局所特徴量生成テーブル１２４３を使って生成され、通信制御部７０４を介して医療用物品の認識および判定を行なう送信先に送る局所特徴量を示す。医療用物品判定結果１２４５は、通信制御部７０４を介して送信先から返信された医療用物品判定結果を示す。表示画面データ１２４６は、ユーザに医療用物品判定結果１２４５を含む情報を報知するための表示画面データを示す。なお、音声出力をする場合には、音声データが含まれてもよい。入出力／送受信データ１２４７は、入出力インタフェース１２６０を介して入出力される入出力データおよび通信制御部７０４を介して送受信される送受信データを示す。

ストレージ１２５０には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。ストレージ１２５０には、以下のプログラムが格納される。通信端末制御プログラム１２５１は、本通信端末２１１〜２６１の全体を制御する通信端末制御プログラムを示す。通信端末制御プログラム１２５１には、以下のモジュールが含まれている。

局所特徴量生成モジュール１２５２は、通信端末制御プログラム１２５１において、入力映像から図１１Ｂ〜図１１Ｆにしたがって局所特徴量を生成するモジュールである。符号化モジュール１２５８は、局所特徴量生成モジュール１２５２により生成された局所特徴量を送信のために符号化するモジュールである。医療用物品判定結果報知モジュール１２５９は、医療用物品判定結果を受信して表示または音声によりユーザに報知するためのモジュールである。

入出力インタフェース１２６０は、入出力機器との入出力データをインタフェースする。入出力インタフェース１２６０には、表示部１２６１、操作部１２６２であるタッチパネルやキーボード、スピーカ１２６３、マイク１２６４、撮像部７０１が接続される。入出力機器は上記例に限定されない。また、必要であれば、ＧＰＳ(Global Positioning System)位置生成部１２６５が搭載され、ＧＰＳ衛星からの信号に基づいて現在位置を取得する。

なお、図１２Ａには、本実施形態に必須なデータやプログラムのみが示されており、本実施形態に関連しないデータやプログラムは図示されていない。

（局所特徴量生成テーブル）
図１２Ｂは、本実施形態に係る通信端末２１１〜２６１における局所特徴量生成テーブル１２４３を示す図である。

局所特徴量生成テーブル１２４３には、入力画像ＩＤ１２０１に対応付けて、複数の検出された検出特徴点１２０２，特徴点座標１２０３および特徴点に対応する局所領域情報１２０４が記憶される。そして、各検出特徴点１２０２，特徴点座標１２０３および局所領域情報１２０４に対応付けて、複数のサブ領域ＩＤ１２０５，サブ領域情報１２０６，各サブ領域に対応する特徴ベクトル１２０７および優先順位を含む選定次元１２０８が記憶される。

以上のデータから各検出特徴点１２０２に対して生成された局所特徴量１２０９が生成される。

《通信端末の処理手順》
図１３は、本実施形態に係る通信端末２１１〜２６１の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１２ＡのＣＰＵ１２１０によってＲＡＭ１２４０を用いて実行され、図７の各機能構成部を実現する。

まず、ステップＳ１３１１において、医療用物品の認識を行なうための映像入力があったか否かを判定する。また、ステップＳ１３２１においてはデータ受信を判定する。いずれでもなければ、ステップＳ１３３１においてその他の処理を行なう。なお、通常の送信処理については説明を省略する。

映像入力があればステップＳ１３１３に進んで、入力映像から局所特徴量生成処理を実行する（図１４Ａ参照）。次に、ステップＳ１３１５において、局所特徴量および特徴点座標を符号化する（図１４Ｂおよび図１４Ｃ参照）。ステップＳ１３１７においては、符号化されたデータを病院コンピュータ２０１ａまたは薬局コンピュータ２０２ａに送信する。

データ受信の場合はステップＳ１３２３に進んで、病院コンピュータ２０１ａまたは薬局コンピュータ２０２ａからの医療用物品判定結果の受信か否かを判定する。医療用物品判定結果の受信であればステップＳ１３２５に進んで、受信した医療用物品判定結果を報知する。

（局所特徴量生成処理）
図１４Ａは、本実施形態に係る局所特徴量生成処理Ｓ１３１３の処理手順を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１４１１において、入力映像から特徴点の位置座標、スケール、角度を検出する。ステップＳ１４１３において、ステップＳ１４１１で検出された特徴点の１つに対して局所領域を取得する。次に、ステップＳ１４１５において、局所領域をサブ領域に分割する。ステップＳ１４１７においては、各サブ領域の特徴ベクトルを生成して局所領域の特徴ベクトルを生成する。ステップＳ１４１１からＳ１４１７の処理は図１１Ｂに図示されている。

次に、ステップＳ１４１９において、ステップＳ１４１７において生成された局所領域の特徴ベクトルに対して次元選定を実行する。次元選定については、図１１Ｄ〜図１１Ｆに図示されている。

ステップＳ１４２１においては、ステップＳ１４１１で検出した全特徴点について局所特徴量の生成と次元選定とが終了したかを判定する。終了していない場合はステップＳ１４１３に戻って、次の１つの特徴点について処理を繰り返す。

（符号化処理）
図１４Ｂは、本実施形態に係る符号化処理Ｓ１３１５の処理手順を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１４３１において、特徴点の座標値を所望の順序で走査する。次に、ステップＳ１４３３において、走査した座標値をソートする。ステップＳ１４３５において、ソートした順に座標値の差分値を算出する。ステップＳ１４３７においては、差分値を符号化する（図１４Ｃ参照）。そして、ステップＳ１４３９において、座標値のソート順に局所特徴量を符号化する。なお、差分値の符号化と局所特徴量の符号化とは並列に行なってもよい。

（差分値の符号化処理）
図１４Ｃは、本実施形態に係る差分値の符号化処理Ｓ１４３７の処理手順を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１４４１において、差分値が符号化可能な値域内であるか否かを判定する。符号化可能な値域内であればステップＳ１４４７に進んで、差分値を符号化する。そして、ステップＳ１４４９へ移行する。符号化可能な値域内でない場合（値域外）はステップＳ１４４３に進んで、エスケープコードを符号化する。そしてステップＳ１４４５において、ステップＳ１４４７の符号化とは異なる符号化方法で差分値を符号化する。そして、ステップＳ１４４９へ移行する。ステップＳ１４４９では、処理された差分値が差分値の系列の最後の要素であるかを判定する。最後である場合は、処理が終了する。最後でない場合は、再度ステップＳ１４４１に戻って、差分値の系列の次の差分値に対する処理が実行される。

《病院コンピュータのハードウェア構成》
図１５は、本実施形態に係る病院コンピュータ２０１ａのハードウェア構成を示すブロック図である。

図１５で、ＣＰＵ１５１０は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで病院コンピュータ２０１ａの各機能構成部を実現する。ＲＯＭ１５２０は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびプログラムを記憶する。また、通信制御部８１１は通信制御部であり、本実施形態においては、ネットワークを介して通信端末あるいは薬局コンピュータ２０２ａと通信する。なお、ＣＰＵ１５１０は１つに限定されず、複数のＣＰＵであっても、あるいは画像処理用のＧＰＵを含んでもよい。

ＲＡＭ１５４０は、ＣＰＵ１５１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ１５４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。受信した局所特徴量１５４１は、通信端末から受信した特徴点座標を含む局所特徴量を示す。読出した局所特徴量１５４２は、局所特徴量ＤＢ４１０から読み出した特徴点座標を含むと局所特徴量を示す。医療用部品認識結果１５４３は、受信した局所特徴量と局所特徴量ＤＢ４１０に格納された局所特徴量との照合から認識された、医療用物品認識結果を示す。医療用物品配置判定結果１５４４は、医療機器や手術器具の判定配置である医療用物品配置判定結果を示す。認識した医療用物品数１５４５は、特に手術器具の認識数である医療用物品数１５４５を示す。送受信データ１５４７は、通信制御部８１１を介して送受信される送受信データを示す。

ストレージ１５５０には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。局所特徴量ＤＢ４１０は、図９Ａに示したと同様の局所特徴量ＤＢを示す。医療機器ＤＢ４２０は、図９Ｂに示したと同様の医療機器ＤＢを示す。手術器具ＤＢ５３０は、図９Ｃに示したと同様の手術器具ＤＢを示す。

ストレージ１５５０には、以下のプログラムが格納される。病院コンピュータ制御プログラム１５５１は、本病院コンピュータの全体を制御する病院コンピュータ制御プログラムを示す。局所特徴量ＤＢ作成モジュール１５５２は、病院コンピュータ制御プログラム１５５１において、医療用物品の画像から局所特徴量を生成して局所特徴量ＤＢに格納するモジュールである。医療用物品認識モジュール１５５３は、病院コンピュータ制御プログラム１５５１において、受信した局所特徴量と局所特徴量ＤＢ４１０に格納された局所特徴量とを照合して医療用物品を認識するモジュールである。医療機器配置／ステータス判定モジュール１５５４は、病院コンピュータ制御プログラム１５５１において、局所特徴量から認識された医療機器に基づいて配置やステータスを判定するモジュールである。手術器具配置／ステータス判定モジュール１５５５は、病院コンピュータ制御プログラム１５５１において、局所特徴量から認識された手術器具に基づいて配置やステータスを判定するモジュールである。判定結果送信モジュール１５５６は、病院コンピュータ制御プログラム１５５１において、判定結果を通信端末あるいはセンターＰＣに送信するモジュールである。

なお、図１５には、本実施形態に必須なデータやプログラムのみが示されており、本実施形態に関連しないデータやプログラムは図示されていない。

《病院コンピュータの処理手順》
図１６は、本実施形態に係る病院コンピュータ２０１ａの処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１５のＣＰＵ１５１０によりＲＡＭ１５４０を使用して実行され、図８Ａの各機能構成部を実現する。

まず、ステップＳ１６１１において、局所特徴量ＤＢの生成か否かを判定する。また、ステップＳ１６２１において、通信端末からの局所特徴量受信かを判定する。いずれでもなければ、ステップＳ１６４１において他の処理を行なう。

局所特徴量ＤＢの生成であればステップＳ１６１３に進んで、局所特徴量ＤＢ生成処理を実行する（図１７参照）。また、局所特徴量の受信であればステップＳ１６２３に進んで、医療用物品認識処理を行なう（図１８Ａおよび図１８Ｂ参照）。

次に、ステップＳ１６２５において、認識した医療用物品が医療機器であるか手術器具であるかを判定する。医療機器であればステップＳ１６２７に進んで、医療機器ＤＢ４２０（図９Ｂ）を参照して医療機器の配置とステータスを判定する。そして、ステップＳ１６２９において、判定結果を送信する。一方、手術器具であればステップＳ１６３１に進んで、手術器具ＤＢ５３０（図９Ｃ）を参照して手術器具の配置／数／正否を判定する。そして、ステップＳ１６３３において、判定結果を送信する。

なお、医療機器と手術器具とで医療用物品を代表させたが、カルテなどの書類や他の物品を認識および判定してよい。また、ステップＳ１６２３の認識処理における局所特徴量の精度よりも、ステップＳ１６２７やＳ１６３１の判定処理における局所特徴量の精度を高くしてもよい。

（局所特徴量ＤＢ生成処理）
図１７は、本実施形態に係る局所特徴量ＤＢ生成処理Ｓ１６１３の処理手順を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１７０１において、医療用物品の画像を取得する。ステップＳ１７０３においては、特徴点の位置座標、スケール、角度を検出する。ステップＳ１７０５において、ステップＳ１７０３で検出された特徴点の１つに対して局所領域を取得する。次に、ステップＳ１７０７において、局所領域をサブ領域に分割する。ステップＳ１７０９においては、各サブ領域の特徴ベクトルを生成して局所領域の特徴ベクトルを生成する。ステップＳ１７０５からＳ１７０９の処理は図１１Ｂに図示されている。

次に、ステップＳ１７１１において、ステップＳ１７０９において生成された局所領域の特徴ベクトルに対して次元選定を実行する。次元選定については、図１１Ｄ〜図１１Ｆに図示されている。しかしながら、局所特徴量ＤＢ４１０の生成においては、次元選定における階層化を実行するが、生成された全ての特徴ベクトルを格納するのが望ましい。

ステップＳ１７１３においては、ステップＳ１７０３で検出した全特徴点について局所特徴量の生成と次元選定とが終了したかを判定する。終了していない場合はステップＳ１７０５に戻って、次の１つの特徴点について処理を繰り返す。全特徴点について終了した場合はステップＳ１７１５に進んで、医療用物品に対応付けて局所特徴量と特徴点座標とを局所特徴量ＤＢ４１０に登録する。

ステップＳ１７１７においては、他の医療用物品の画像があるか否かを判定する。他の医療用物品の画像があればステップＳ１７０１に戻って、他の医療用物品の画像を取得して処理を繰り返す。

（医療用物品認識処理）
図１８Ａは、本実施形態に係る医療用物品認識処理Ｓ１６２３の処理手順を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１８１１において、局所特徴量ＤＢ４１０から１つの医療用物品の局所特徴量を取得する。そして、ステップＳ１８１３において、医療用物品の局所特徴量と通信端末から受信した局所特徴量との照合を行なう（図１８Ｂ参照）。

ステップＳ１８１５において、合致したか否かを判定する。合致していればステップＳ１８２１に進んで、合致した医療用物品を映像中にあるとして記憶する。

ステップＳ１８１７においては、局所特徴量ＤＢ４１０に登録されている全医療用物品を照合したかを判定し、残りがあればステップＳ１８１１に戻って次の医療用物品の照合を繰り返す。なお、かかる照合においては、処理速度の向上によるリルタイム処理あるいは病院コンピュータの負荷低減のため、あらかじめ分野の限定を行なってもよい。

（照合処理）
図１８Ｂは、本実施形態に係る照合処理Ｓ１８１３の処理手順を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１８３１において、初期化として、パラメータｐ＝１，ｑ＝０を設定する。次に、ステップＳ１８３３において、局所特徴量ＤＢ４１０の局所特徴量の次元数ｉと、受信した局所特徴量の次元数ｊとの、より少ない次元数を選択する。

ステップＳ１８３５〜Ｓ１８４５のループにおいて、ｐ＞ｍ（ｍ＝医療用物品の特徴点数）となるまで各局所特徴量の照合を繰り返す。まず、ステップＳ１８３５において、局所特徴量ＤＢ４１０に格納された医療用物品の第ｐ番局所特徴量の選択された次元数のデータを取得する。すなわち、最初の１次元から選択された次元数を取得する。次に、ステップＳ１８３７において、ステップＳ１８３５において取得した第ｐ番局所特徴量と入力映像から生成した全特徴点の局所特徴量を順に照合して、類似か否かを判定する。ステップＳ１８３９においては、局所特徴量間の照合の結果から類似度が閾値αを超えるか否かを判断し、超える場合はステップＳ１８４１において、局所特徴量と、入力映像と医療用物品とにおける合致した特徴点の位置関係との組みを記憶する。そして、合致した特徴点数のパラメータであるｑを１つカウントアップする。ステップＳ１８４３においては、医療用物品の特徴点を次の特徴点に進め（ｐ←ｐ＋１）、医療用物品の全特徴点の照合が終わってない場合には（ｐ≦ｍ）、ステップＳ１８３５に戻って合致する局所特徴量の照合を繰り返す。なお、閾値αは、医療用物品によって求められる認識精度に対応して変更可能である。ここで、他の医療用物品との相関が低い医療用物品であれば認識精度を低くしても、正確な認識が可能である。

医療用物品の全特徴点との照合が終了すると、ステップＳ１８４５からＳ１８４７に進んで、ステップＳ１８４７〜Ｓ１８５３において、医療用物品が入力映像に存在するか否かが判定される。まず、ステップＳ１８４７において、医療用物品の特徴点数ｐの内で入力映像の特徴点の局所特徴量と合致した特徴点数ｑの割合が、閾値βを超えたか否かを判定する。超えていればステップＳ１８４９に進んで、医療用物品候補として、さらに、入力映像の特徴点と医療用物品の特徴点との位置関係が、線形変換が可能な関係を有しているかを判定する。すなわち、ステップＳ１８４１において局所特徴量が合致したとして記憶した、入力映像の特徴点と医療用物品の特徴点との位置関係が、回転や反転、視点の位置変更などの変化によっても可能な位置関係なのか、変更不可能な位置関係なのかを判定する。かかる判定方法は幾何学的に既知であるので、詳細な説明は省略する。ステップＳ１８５１において、線形変換可能か否かの判定結果により、線形変換可能であればステップＳ９５３に進んで、照合した医療用物品が入力映像に存在すると判定する。なお、閾値βは、医療用物品によって求められる認識精度に対応して変更可能である。ここで、他の医療用物品との相関が低い、あるいは一部分からでも特徴が判断可能な医療用物品であれば合致した特徴点が少なくても、正確な認識が可能である。すなわち、一部分が隠れて見えなくても、あるいは特徴的な一部分が見えてさえいれば、医療用物品の認識が可能である。

ステップＳ１８５５においては、局所特徴量ＤＢ４１０に未照合の医療用物品が残っているか否かを判定する。まだ医療用物品が残っていれば、ステップＳ９５７において次の医療用物品を設定して、パラメータｐ＝１，ｑ＝０に初期化し、ステップＳ９３５に戻って照合を繰り返す。

なお、かかる照合処理の説明からも明らかなように、あらゆる医療用物品を局所特徴量ＤＢ４１０に記憶して、全医療用物品を照合する処理は、負荷が非常に大きくなる。したがって、例えば、入力映像からの医療用物品認識の前にユーザが医療用物品の範囲をメニューから選択して、その範囲を局所特徴量ＤＢ４１０から検索して照合することが考えられる。また、局所特徴量ＤＢ４１０にユーザが使用する範囲の局所特徴量のみを記憶することによっても、負荷を軽減できる。

《薬局コンピュータのハードウェア構成》
図１９は、本実施形態に係る薬局コンピュータ２０２ａのハードウェア構成を示すブロック図である。

図１９で、ＣＰＵ１９１０は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで薬局コンピュータ２０２ａの各機能構成部を実現する。ＲＯＭ１９２０は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびプログラムを記憶する。また、通信制御部８２１は通信制御部であり、本実施形態においては、ネットワークを介して通信端末あるいは病院コンピュータ２０１ａと通信する。なお、ＣＰＵ１９１０は１つに限定されず、複数のＣＰＵであっても、あるいは画像処理用のＧＰＵを含んでもよい。

ＲＡＭ１９４０は、ＣＰＵ１９１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ１９４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。受信した局所特徴量１９４１は、通信端末から受信した特徴点座標を含む局所特徴量を示す。読出した局所特徴量１９４２は、局所特徴量ＤＢ６１０から読み出した特徴点座標を含む局所特徴量を示す。医薬品認識結果１９４３は、受信した局所特徴量と局所特徴量ＤＢ６１０に格納された局所特徴量との照合から認識された、医薬品認識結果を示す。医薬品配置判定結果１９４４は、医薬品の判定配置である医薬品配置判定結果を示す。認識した医薬品数１９４５は、医薬品数を示す。医薬品数判定結果１９４６は、医薬品数１９４５が処方箋に記載された数あるか否かを判定した判定結果を示す。送受信データ１９４７は、通信制御部８２１を介して送受信される送受信データを示す。

ストレージ１９５０には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。局所特徴量ＤＢ６１０は、図１０Ａに示したと同様の局所特徴量ＤＢを示す。処方箋ＤＢ６２０は、図１０Ｂに示したと同様の処方箋ＤＢを示す。在庫管理ＤＢ６３０は、図１０Ｃに示したと同様の在庫管理ＤＢを示す。

ストレージ１９５０には、以下のプログラムが格納される。薬局コンピュータ制御プログラム１９５１は、本薬局コンピュータの全体を制御する薬局コンピュータ制御プログラムを示す。局所特徴量ＤＢ作成モジュール１９５２は、薬局コンピュータ制御プログラム１９５１において、医薬品の画像から局所特徴量を生成して局所特徴量ＤＢ６１０に格納するモジュールである。医薬品認識モジュール１９５３は、薬局コンピュータ制御プログラム１９５１において、受信した局所特徴量と局所特徴量ＤＢ６１０に格納された局所特徴量とを照合して医薬品を認識するモジュールである。医薬品正否／数判定モジュール１９５４は、薬局コンピュータ制御プログラム１９５１において、局所特徴量から認識された医薬品に基づいて正否や数を判定するモジュールである。医薬品配置／在庫判定モジュール１９５５は、薬局コンピュータ制御プログラム１９５１において、局所特徴量から認識された医薬品に基づいて薬棚への配置判定や在庫管理をするモジュールである。判定結果送信モジュール１９５６は、薬局コンピュータ制御プログラム１９５１において、判定結果を通信端末あるいはオペレータＰＣに送信するモジュールである。

なお、図１９には、本実施形態に必須なデータやプログラムのみが示されており、本実施形態に関連しないデータやプログラムは図示されていない。

《薬局コンピュータの処理手順》
図２０は、本実施形態に係る薬局コンピュータ２０２ａの処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１９のＣＰＵ１０１０によりＲＡＭ１９４０を使用して実行され、図８Ｂの各機能構成部を実現する。

まず、ステップＳ２０１１において、局所特徴量ＤＢの生成か否かを判定する。また、ステップＳ２０２１において、通信端末からの局所特徴量受信かを判定する。いずれでもなければ、ステップＳ２０４１において他の処理を行なう。

局所特徴量ＤＢの生成であればステップＳ２０１３に進んで、局所特徴量ＤＢ生成処理を実行する。また、局所特徴量の受信であればステップＳ２０２３に進んで、医薬品認識処理を行なう。

次に、ステップＳ２０２５において、認識した医薬品が処方箋に基づく処理であるか、棚卸しの処理であるかを判定する。処方箋であればステップＳ２０２７に進んで、処方箋ＤＢ６２０（図１０Ｂ）を参照して医薬品の正否と数を判定する。そして、ステップＳ２０２９において、判定結果を送信する。一方、棚卸しであればステップＳ２０３１に進んで、在庫管理ＤＢ６３０（図１０Ｃ）を参照して薬棚における医薬品の配置／数を判定する。そして、ステップＳ２０３３において、判定結果を送信する。

なお、医薬品で医療用物品を代表させたが、処方箋などの書類や他の物品を認識および判定してよい。また、ステップＳ２０２３の認識処理における局所特徴量の精度よりも、ステップＳ２０２７やＳ２０３１の判定処理における局所特徴量の精度を高くしてもよい。

（局所特徴量ＤＢ生成処理および医療用物品認識処理）
図２０の局所特徴量ＤＢ生成処理（Ｓ２０１３）や医薬品認識処理（Ｓ２０２３）の詳細については、図１７、図１８Ａおよび図１８Ｂと、医療用物品を医薬品に変更すれば類似であるので、説明はそれらで代替する。

［第３実施形態］
次に、本発明の第３実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態と比べると、局所特徴量の精度を調整して認識処理と判定処理とを異なる精度で行なう点で異なる。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。

本実施形態によれば、処理速度を向上しながらより正確な認識処理と判定処理とを実現できる。

《情報処理システムの動作手順》
図２１は、本実施形態に係る情報処理システムの動作手順を示すシーケンス図である。なお、図２１においては、病院の手術室における手術器具トレー内の手術器具の認識と判定処理を代表して説明するが、薬トレーなどの他の処理においても同様の手順で実現できる。

まず、必要であれば、ステップＳ２１００において、病院コンピュータ２０１ａから通信端末やセンターＰＣにアプリケーションおよび／またはデータのダウンロードを行なう。そして、ステップＳ２１０１において、本実施形態の処理を行なうための、アプリケーションの起動と初期化が行なわれる。

ステップＳ２１０３において、通信端末は、手術器具トレーを撮影する。次に、ステップＳ２１０５において、局所特徴量生成の初期精度を設定する。ステップＳ２１０７において、手術器具トレーの映像から初期精度による局所特徴量を生成する。続いて、ステップＳ２１０９において局所特徴量を特徴点座標と共に符号化する。符号化された局所特徴量は、ステップＳ２１１１において、通信端末から病院コンピュータ２０１ａに送信される。

病院コンピュータ２０１ａでは、ステップＳ２１１３において、医療用物品である各手術器具に対して生成され記憶された局所特徴量ＤＢ４１０を参照して、手術器具の認識を行なう。そして、ステップＳ２１１５において、手術器具ＤＢ５３０に記憶された手術器具トレー内の手術器具の配置および数を参照して、手術器具の配置と数が正常か否かを判定する。

次に、手術器具自身に欠陥が無いかを判定するために、精度を高くした手術器具の判定を局所特徴量の精度を調整して行なう。そのため、ステップＳ２１１７において、欠陥について詳細なチェックが必要な手術器具に対応して、その位置(映像中の領域）と調整する精度を設定する。そして、ステップＳ２１１９において、設定した手術器具の位置と精度パラメータを通信端末に送信する。

通信端末では、ステップＳ２１２１において、受信した精度に調整（精度パラメータの設定）を行なう。そして、ステップＳ２１２３において、精度を高くして指定された位置（領域）にある手術器具の局所特徴量を生成する。続いて、ステップＳ２１２５において局所特徴量を特徴点座標と共に符号化する。符号化された局所特徴量は、ステップＳ２１２７において、通信端末から病院コンピュータ２０１ａに送信される。

病院コンピュータ２０１ａでは、ステップＳ２１２９において、特定の手術器具に対して局所特徴量ＤＢ４１０と手術器具ＤＢ５３０とを参照して、手術器具の詳細な正否判定を行なう。そして、ステップＳ２１３１において、ステップＳ２１１５における手術器具の配置／数の判定結果と、ステップＳ２１２９における手術器具単位の欠陥チェック結果とを、通信端末およびセンターＰＣに送信する。

通信端末は、ステップＳ２１３３において受信した判定結果を報知し、センターＰＣは、ステップＳ２１３５において受信した判別結果を報知する。

《通信端末の機能構成》
図２２は、本発明の第３実施形態に係る通信端末の機能構成を示すブロック図である。なお、第２実施形態の図７と同様の機能構成には、同じ参照番号を付して説明を省略する。

精度／映像領域受信部２２０７は、通信制御部７０４を介して病院コンピュータ２０１ａから送信された、調整する精度パラメータと局所特徴量を生成する映像中の領域（位置）を受信する。精度調整部２２０８は、精度調整用の精度パラメータ２２０８ａを保持し、精度パラメータ２２０８ａに基づいて局所特徴量生成部７０２が生成する局所特徴量の精度を調整する。また、映像領域選別部２２０９は、局所特徴量を生成する映像内の対象とする手術器具の配置された領域を選別する。

《精度調整部》
以下、図２３Ａ〜図２３Ｃ、図２４および図２５を参照して、精度調整部２２０８の数例の構成を説明する。

（第１の構成）
図５Ａは、本実施形態に係る精度調整部２２０８の第１の構成２２０８−１を示すブロック図である。精度調整部２２０８の第１の構成２２０８−１においては、次元数決定部２３１１で次元数を決定可能である。

次元数決定部２３１１は、次元選定部１１１５において選定される次元数を決定することができる。例えば、次元数決定部２３１１は、次元数を示す情報をユーザから受け付けることにより、次元数を決定することができる。なお、次元数を示す情報は、次元数そのものを示すものである必要はなく、例えば、照合精度や照合速度などを示す情報であってもよい。具体的には、次元数決定部２３１１は、例えば、局所特徴量生成精度、通信精度および照合精度を高くすることを要求する入力を受け付けた場合には、次元数が多くなるように次元数を決定する。例えば、次元数決定部２３１１は、局所特徴量生成速度、通信速度および照合速度を速くすることを要求する入力を受け付けた場合には、次元数が少なくなるように次元数を決定する。

なお、次元数決定部２３１１は、画像から検出される全ての特徴点に対して同じ次元数を決定することとしてもよいし、特徴点ごとに異なる次元数を決定してもよい。例えば、次元数決定部２３１１は、外部情報によって特徴点の重要度が与えられた場合に、重要度の高い特徴点は次元数を多くし、重要度の低い特徴点は次元数を少なくしてもよい。このようにして、照合精度と、局所特徴量生成速度、通信速度および照合速度とを考慮に入れて、次元数を決定することができる。

本実施形態においては、他の精度に関連する条件が同じであれば、医療用物品に適切な次元数を決定したり、適切な次元数の前後で次元数を変化させたりする処理が考えられる。
（第２の構成）
図２３Ｂは、本実施形態に係る精度調整部２２０８の第２の構成２２０８−２を示すブロック図である。精度調整部２２０８の第２の構成２２０８−２においては、特徴ベクトル拡張部２３１２が複数次元の値をまとめることで、次元数を変更することが可能である。

特徴ベクトル拡張部２３１２は、サブ領域特徴ベクトル生成部１１１４から出力された特徴ベクトルを用いて、より大きなスケール（拡張分割領域）における次元を生成することにより、特徴ベクトルを拡張することができる。なお、特徴ベクトル拡張部２３１２は、サブ領域特徴ベクトル生成部１１１４から出力される特徴ベクトルのみの情報を用いて特徴ベクトルを拡張することができる。したがって、特徴ベクトルを拡張するために元の画像に戻って特徴抽出を行う必要がないため、元の画像から特徴ベクトルを生成する処理時間と比較すると、特徴ベクトルの拡張にかかる処理時間はごく僅かである。例えば、特徴ベクトル拡張部２３１２は、隣接するサブ領域の勾配方向ヒストグラムを合成することにより、新たな勾配方向ヒストグラムを生成してもよい。

図２３Ｃは、本実施形態に係る精度調整部２２０８の第２の構成２２０８−２による処理を説明する図である。図２３Ｃでは、２×２＝４ブロックの勾配ヒストグラムの総和を拡張した各ブロックとすることにより、精度を向上させながら次元数を変更できる。

図２３Ｃに示すように、特徴ベクトル拡張部２３１２は、例えば、５×５×６次元（１５０次元）の勾配方向ヒストグラム２３３１を拡張することにより、４×４×６次元（９６次元）の勾配方向ヒストグラム２３４１を生成することができる。すなわち、太実線で囲んだ４ブロック２３３１ａが１ブロック２３４１ａにまとめられる。また、太破線で示す４ブロック２３３１ｂが１ブロック２２４１ｂにまとめられる。

同様に、特徴ベクトル拡張部２３１２は、５×５×６次元（１５０次元）の勾配方向ヒストグラム２３４１から、隣接する３×３ブロックの勾配方向ヒストグラムの総和をとることにより、３×３×６次元（５４次元）の勾配方向ヒストグラム２３５１を生成することも可能である。すなわち、太実線で示す４ブロック２３４１ｃが１ブロック２３５１ｃにまとめられる。また、太破線で示す４ブロック２３４１ｄが１ブロック２３５１ｄにまとめられる。

なお、次元選定部１１１５が、５×５×６次元（１５０次元）の勾配方向ヒストグラム２３３１を５×５×３次元（７５次元）の勾配方向ヒストグラム２３３２に次元選定する場合には、４×４×６次元（９６次元）の勾配方向ヒストグラム２３４１は、４×４×６次元（９６次元）の勾配方向ヒストグラム２３４２となる。また、３×３×６次元（５４次元）の勾配方向ヒストグラム２３５１は、３×３×３次元（２７次元）の勾配方向ヒストグラム２３５２となる。

（第３の構成）
図２４は、本実施形態に係る精度調整部２２０８の第３の構成２２０８−３を示すブロック図である。精度調整部２２０８の第３の構成２２０８−３においては、特徴点選定部２４１１が特徴点選定で特徴点数を変更することで、精度を維持しながら局所特徴量のデータ量を変更することが可能である。

特徴点選定部２４１１は、例えば、選定される特徴点の「指定数」を示す指定数情報をあらかじめ保持しておくことができる。また、指定数情報は、指定数そのものを示す情報であってもよいし、画像における局所特徴量のトータルサイズ（例えばバイト数）を示す情報であってもよい。指定数情報が、画像における局所特徴量のトータルサイズを示す情報である場合、特徴点選定部２４１１は、例えば、トータルサイズを、１つの特徴点における局所特徴量のサイズで割ることにより、指定数を算出することができる。また、全特徴点に対してランダムに重要度を付与し、重要度が高い順に特徴点を選定することができる。そして、指定数の特徴点を選定した時点で、選定した特徴点に関する情報を選定結果として出力することができる。また、特徴点情報に基づいて、全特徴点のスケールの中で、特定のスケール領域に含まれる特徴点のみを選定することができる。そして、選定された特徴点が指定数よりも多い場合、例えば、重要度に基づいて特徴点を指定数まで削減し、選定した特徴点に関する情報を選定結果として出力することができる。

（第４の構成）
図２５は、本実施形態に係る精度調整部２２０８の第４の構成２２０８−４を示すブロック図である。精度調整部２２０８の第４の構成２２０８−４においては、次元数決定部２３１１と特徴点選定部２４１１とが協働しながら、精度を維持しながら局所特徴量のデータ量を変更する。

第４の構成２２０８−４における次元数決定部２３１１と特徴点選定部２４１１との関係は種々考えられる。例えば、特徴点選定部２４１１は、次元数決定部２３１１により決定された特徴点数に基づいて、特徴点を選定することができる。また、次元数決定部２３１１は、特徴点選定部２４１１が選定した指定特徴量サイズおよび決定した特徴点数に基づいて、特徴量サイズが指定特徴量サイズになるように、選定次元数を決定することができる。また、特徴点選定部２４１１は、特徴点検出部１１１１から出力される特徴点情報に基づいて特徴点の選定を行う。そして、特徴点選定部２４１１は、選定した各特徴点の重要度を示す重要度情報を次元数決定部２３１１に出力し、次元数決定部２３１１は、重要度情報に基づいて、次元選定部１１１５で選定される次元数を特徴点ごとに決定することができる。

（精度パラメータ）
図２６は、本実施形態に係る精度パラメータ２２０８ａの構成を示す図である。

精度パラメータ２２０８ａは、特徴点パラメータ２６０１として、特徴点数や特徴点とするか否かを選別する特徴点選別閾値などを記憶する。また、局所領域パラメータ２６０２として、ガウス窓に対応する面積（サイズ）や矩形や円などを示す形状などを記憶する。また、サブ領域パラメータ２６０３として、局所領域の分割数や形状などを記憶する。また、特徴ベクトルパラメータ２６０４として、方向数（例えば８方向や６方向など）や次元数、次元の選択方法などを記憶する。

なお、図２６に示した精度パラメータは一例であって、これに限定されない。

《病院コンピュータの機能構成》
図２７は、本実施形態に係る病院コンピュータ２７０１ａの機能構成を示すブロック図である。なお、第２実施形態の図８と同様の機能構成には、同じ参照番号を付して説明を省略する。

精度調整決定部２７２０は、医療機器ステータス判定部８１５や手術器具ステータス判定部８１７の判定を受けて、精度調整ＤＢ２７４０（図２８参照）を参照して、精度調整して再度局所特徴量を生成する精度を決定する。精度／選別領域送信部２７２１は、対象とする医療機器や手術器具の領域情報と、決定された精度パラメータを、通信制御部８１１を介して通信端末に送信する。

（精度調整ＤＢ）
図２８は、本実施形態に係る精度調整ＤＢ２７４０の構成を示す図である。精度調整ＤＢ２７４０の構成は、図２８に限定されない。

医療用物品ＩＤ２８０１と名／種別２８０２とに対応付けて、図２６の精度パラメータ２２０８ａを生成するための、第１調整値２８０３や第２調整値２８０４などが記憶される。なお、パラメータの種類によってどの調整値を使用してもよい。これらパラメータは互いに関連しているので、認識および判定する対象の医療用物品に適切なパラメータを選択するのが望ましい。したがって、対象の医療用物品に応じてパラメータをあらかじめ生成して記憶しておく、あるいは学習して保持しておくこともできる。

［第４実施形態］
次に、本発明の第４実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態および第３実施形態と比べると、通信端末が通信端末用局所特徴量ＤＢを有して、医療用物品認識処理を通信端末と病院コンピュータとで分担する点で異なる。その他の構成および動作は、第２実施形態および第３実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。

本実施形態によれば、通信端末による医療用物品の認識処理で十分な場合は、局所特徴量を通信端末から病院コンピュータに送る必要がない。したがって、通信端末と病院コンピュータ間のトラフィックを削減できると共に、病院コンピュータの負荷を軽減できる。

《情報処理システムの動作手順》
図２９は、本実施形態に係る情報処理システムの動作手順を示すシーケンス図である。なお、図２９においては、病院における医療用物品の認識と判定処理を代表して説明するが、薬局における処理においても同様の手順で実現できる。また、図２９にはセンターＰＣを図示していないが、前出のシーケンス図と同様に判定結果を受信して報知する。

まず、必要であれば、ステップＳ２９００において、病院コンピュータ２０１ａから通信端末にアプリケーションと通信端末用の局所特徴量のダウンロードを行なう。通信端末においては、ステップＳ２９０１において、受信した局所特徴量を医療用物品にそれぞれ対応付けて通信端末用局所特徴量ＤＢ２９１０に格納する。そして、ステップＳ２９０３において、本実施形態の処理を行なうための、アプリケーションの起動と初期化が行なわれる。

ステップＳ２９０５において、通信端末は、撮像して映像を取得する。次に、ステップＳ２９０７において、局所特徴量生成の初期精度を設定する。ステップＳ２９０９において、取得した映像から初期精度による局所特徴量を生成する。ステップＳ２９１１においては、通信端末用局所特徴量ＤＢ２９１０を参照して、映像中の医療用物品の認識を行なう。

ステップＳ２９１３において、ステップＳ２９１１の医療用物品認識が十分な信頼性があるか（精度調整が必要か）が判定される。すなわち、十分な信頼性が無ければ、精度を調整して局所特徴量を生成して病院コンピュータによる精度の高い医療用物品認識を行なう。したがって、ステップＳ２９１１の医療用物品認識が十分な信頼性がなければ、ステップＳ２９１５において、精度を調整する。そして、ステップＳ２９１７において、精度に高い局所特徴量を生成して、ステップＳ２９１９において病院コンピュータに送信する。

病院コンピュータは、ステップＳ２９２１において、精度の高い局所特徴量を格納する局所特徴量ＤＢ４１０を参照して、映像内の医療用物品を認識する。

一方、ステップＳ２９１１の医療用物品認識が十分な信頼性があればステップＳ２９２３に進んで、判定結果を病院コンピュータに送信する。

病院コンピュータは、医療用物品の認識結果に従って、ステップＳ２９２５において、医療機器ＤＢ４２０や手術器具ＤＢ５３０を参照して、医療用物品の判定を行なう。

このように、通信端末における認識で十分であれば、判定結果（医療用物品ＩＤと位置）を通信端末から病院コンピュータに送信するのみで、配置や数などの判定が可能となる。

［第５実施形態］
次に、本発明の第５実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態乃至第４実施形態と比べると、通信端末が独立して医療用物品の認識および判定を行なう点で異なる。その他の構成および動作は、第２実施形態乃至第４実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。

本実施形態によれば、通信端末から病院コンピュータへは判定結果を送るのみであり、通信端末と病院コンピュータ間のトラフィックを大幅に削減できると共に、病院コンピュータの負荷をさらに軽減できる。

《通信端末の機能構成》
図３０は、本実施形態に係る通信端末３０１１〜３０６１の機能構成を示すブロック図である。なお、第２実施形態の図７と同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、説明は省略する。

局所特徴量ＤＢ３００１には、局所特徴量受信部３００２により、通信制御部７０４を介して病院コンピュータや薬局コンピュータからダウンロードされた局所特徴量が格納される。なお、局所特徴量ＤＢ３００１には、学習として、通信端末の局所特徴量生成部７０２で生成された局所特徴量が認識結果に対応付けられて蓄積されてもよい。医療用物品認識部３００３は、局所特徴量生成部７０２で生成された局所特徴量と局所特徴量ＤＢ３００１の局所特徴量とを照合して、医療用物品を認識する。

また、医療用物品ＤＢ２００５には、医療用物品情報受信部３００６により、通信制御部７０４を介して病院コンピュータや薬局コンピュータからダウンロードされた医療用物品情報が格納される。かかる、医療用物品情報は、医療機器ＤＢ４２０や手術器具ＤＢ５３０や処方箋ＤＢ６２０などを含んでよい。

医療用物品判定部３００７は、医療用物品認識部３００３が認識した認識結果から、医療用物品ＤＢ２００５を参照して、医療用物品の判定を行なう。かかる判定には、医療用物品の配置や数、あるいは間違いや欠陥などの判定が含まれる。判定決結果は、判定結果報知部７０６から報知されると共に、医療用物品判定結果送信部３００８により、通信制御部７０４を介して、病院コンピュータや薬局コンピュータに送信される。

さらに、精度調整パラメータ記憶部３００９を設けて、医療用物品認識部３００３の認識結果に応じて、局所特徴量生成部７０２の精度を調整することも可能である。

［他の実施形態］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する制御プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされる制御プログラム、あるいはその制御プログラムを格納した媒体、その制御プログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。

この出願は、２０１２年１月３０日に出願された日本出願特願２０１２−０１７３８３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

本実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
医療用物品と、前記医療用物品の画像のｍ個の特徴点のそれぞれを含むｍ個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ１次元からｉ次元までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量とを、対応付けて記憶する第１局所特徴量記憶手段と、
撮像手段が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を生成する第２局所特徴量生成手段と、
前記第１局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｉおよび前記第２局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｊのうち、より少ない次元数を選択し、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｎ個の第２局所特徴量に、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｍ個の第１局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記医療用物品が存在すると認識する認識手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理システム。
（付記２）
前記認識手段の認識結果を報知する報知手段をさらに備えることを特徴とする付記１に記載の情報処理システム。
（付記３）
前記情報処理システムは、ユーザが携帯する通信端末と、前記通信端末と通信する情報処理装置とを有し、
前記通信端末が、前記撮像手段と前記第２局所特徴量生成手段と前記報知手段とを含んで、前記ｍ個の第２局所特徴量を前記通信端末から前記情報処理装置へ送信し、
前記情報処理装置が、前記第１局所特徴量記憶手段と前記認識手段とを含んで、前記認識手段の認識結果を前記情報処理装置から前記通信端末へ送信することを特徴とする付記２に記載の情報処理システム。
（付記４）
前記第１局所特徴量記憶手段は、複数の医療用物品にそれぞれ対応付けて各医療用物品の画像から生成した前記ｍ個の第１局所特徴量を記憶し、
前記認識手段は、前記撮像手段が撮像した前記画像に含まれる複数の医療用物品を認識すると共に、前記ｎ個の第２局所特徴量のならびに基づいて、前記撮像手段が撮像した前記画像における前記複数の医療用物品の配置を判定する配置判定手段を有することを特徴とする付記１乃至３のいずれか１つに記載の情報処理システム。
（付記５）
前記医療用物品は医療機器であり、前記撮像手段が撮像する画像は診察室、病室あるいは手術室であって、
前記配置判定手段は、前記診察室、病室あるいは手術室における前記医療機器の配置を認識し、
前記第２局所特徴量生成手段は、前記第２局所特徴量の精度を調整する精度調整手段を有し、
前記認識手段は、精度をより高く調整して前記第２局所特徴量生成手段が生成した第２局所特徴量に基づいて、前記医療機器の間違い、欠陥あるいは状態をさらに認識することを特徴とする付記４に記載の情報処理システム。
（付記６）
前記医療用物品は医療器具であり、前記撮像手段が撮像する画像は医療器具を配置するトレーであって、
前記配置判定手段は、前記トレーにおける前記医療器具の配置を認識し、
前記第２局所特徴量生成手段は、前記第２局所特徴量の精度を調整する精度調整手段を有し、
前記認識手段は、精度をより高く調整して前記第２局所特徴量生成手段が生成した第２局所特徴量に基づいて、前記医療器具の間違い、欠陥あるいは状態をさらに認識することを特徴とする付記４に記載の情報処理システム。
（付記７）
前記医療用物品は医薬品であり、前記撮像手段が撮像する画像は薬棚あるいは薬トレーであって、
前記配置判定手段は、前記薬棚あるいは薬トレーにおける前記医薬品の配置を認識し、
前記第２局所特徴量生成手段は、前記第２局所特徴量の精度を調整する精度調整手段を有し、
前記認識手段は、精度をより高く調整して前記第２局所特徴量生成手段が生成した第２局所特徴量に基づいて、前記医薬品の間違い、欠陥あるいは状態をさらに認識することを特徴とする付記４に記載の情報処理システム。
（付記８）
前記配置判定手段が認識した前記複数の医薬品の配置に基づいて、棚卸しを行なう管理手段を備えることを特徴とする付記７に記載の情報処理システム。
（付記９）
前記第１局所特徴量および前記第２局所特徴量は、画像から抽出した特徴点を含む局所領域を複数のサブ領域に分割し、前記複数のサブ領域内の勾配方向のヒストグラムからなる複数の次元の特徴ベクトルを生成することにより生成されることを特徴とする付記１乃至８のいずれか１つに記載の情報処理システム。
（付記１０）
前記第１局所特徴量および前記第２局所特徴量は、前記生成した複数の次元の特徴ベクトルから、隣接するサブ領域間の相関がより小さな次元を選定することにより生成されることを特徴とする付記９に記載の情報処理システム。
（付記１１）
前記特徴ベクトルの複数の次元は、前記特徴点の特徴に寄与する次元から順に、かつ、前記局所特徴量に対して求められる精度の向上に応じて第１次元から順に選択できるよう、所定の次元数ごとに前記局所領域をひと回りするよう配列することを特徴とする付記９または１０に記載の情報処理システム。
（付記１２）
前記第２局所特徴量生成手段は、前記医療用物品の相関に対応して、他の医療用物品とより高い前記相関を有する医療用物品については次元数のより多い前記第２局所特徴量を生成することを特徴とする付記１１に記載の情報処理システム。
（付記１３）
前記第１局所特徴量記憶手段は、前記医療用物品の相関に対応して、他の医療用物品とより高い前記相関を有する医療用物品については次元数のより多い前記第１局所特徴量を記憶することを特徴とする付記１１または１２に記載の情報処理システム。
（付記１４）
医療用物品と、前記医療用物品の画像のｍ個の特徴点のそれぞれを含むｍ個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ１次元からｉ次元までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量とを、対応付けて記憶する第１局所特徴量記憶手段を備えた情報処理システムにおける情報処理方法であって、
撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を生成する第２局所特徴量生成ステップと、
前記第１局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｉおよび前記第２局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｊのうち、より少ない次元数を選択し、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｎ個の第２局所特徴量に、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｍ個の第１局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記医療用物品が存在すると認識する認識ステップと、
を備えることを特徴とする情報処理方法。
（付記１５）
撮像手段が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を生成する第２局所特徴量生成手段と、
前記ｍ個の第２局所特徴量を、局所特徴量の照合に基づいて撮像した前記画像に含まれる医療用物品を認識する情報処理装置に送信する第１送信手段と、
前記情報処理装置から、撮像した前記画像に含まれる医療用物品を示す情報を受信する第１受信手段と、
を備えることを特徴とする通信端末。
（付記１６）
撮像手段が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を生成する第２局所特徴量生成ステップと、
前記ｍ個の第２局所特徴量を、局所特徴量の照合に基づいて撮像した前記画像に含まれる医療用物品を認識する情報処理装置に送信する第１送信ステップと、
前記情報処理装置から、撮像した前記画像に含まれる医療用物品を示す情報を受信する第１受信ステップと、
を含むことを特徴とする通信端末の制御方法。
（付記１７）
撮像手段が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を生成する第２局所特徴量生成ステップと、
前記ｍ個の第２局所特徴量を、局所特徴量の照合に基づいて撮像した前記画像に含まれる医療用物品を認識する情報処理装置に送信する第１送信ステップと、
前記情報処理装置から、撮像した前記画像に含まれる医療用物品を示す情報を受信する第１受信ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。
（付記１８）
医療用物品と、前記医療用物品の画像のｍ個の特徴点のそれぞれを含むｍ個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ１次元からｉ次元までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量とを、対応付けて記憶する第１局所特徴量記憶手段と、
通信端末が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を、前記通信端末から受信する第２受信手段と、
前記第１局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｉおよび前記第２局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｊのうち、より少ない次元数を選択し、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｎ個の第２局所特徴量に、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｍ個の第１局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記医療用物品が存在すると認識する認識手段と、
認識した前記医療用物品を示す情報を前記通信端末に送信する第２送信手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
（付記１９）
医療用物品と、前記医療用物品の画像のｍ個の特徴点のそれぞれを含むｍ個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ１次元からｉ次元までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量とを、対応付けて記憶する第１局所特徴量記憶手段を備えた情報処理装置の制御方法であって、
通信端末が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を、前記通信端末から受信する第２受信ステップと、
前記第１局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｉおよび前記第２局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｊのうち、より少ない次元数を選択し、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｎ個の第２局所特徴量に、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｍ個の第１局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記医療用物品が存在すると認識する認識ステップと、
認識した前記医療用物品を示す情報を前記通信端末に送信する第２送信ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理装置の制御方法。
（付記２０）
医療用物品と、前記医療用物品の画像のｍ個の特徴点のそれぞれを含むｍ個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ１次元からｉ次元までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量とを、対応付けて記憶する第１局所特徴量記憶手段を備えた情報処理装置の制御プログラムであって、
通信端末が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を、前記通信端末から受信する第２受信ステップと、
前記第１局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｉおよび前記第２局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｊのうち、より少ない次元数を選択し、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｎ個の第２局所特徴量に、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｍ個の第１局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記医療用物品が存在すると認識する認識ステップと、
認識した前記医療用物品を示す情報を前記通信端末に送信する第２送信ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。

Claims (13)

1. 医療用物品と、前記医療用物品の画像のｍ個の特徴点のそれぞれを含むｍ個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ１次元からｉ次元までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量とを、対応付けて記憶する第１局所特徴量記憶手段と、
   撮像手段が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を生成する第２局所特徴量生成手段と、
   前記第１局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｉおよび前記第２局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｊのうち、より少ない次元数を選択し、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｎ個の第２局所特徴量に、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｍ個の第１局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記医療用物品が存在すると認識する認識手段と、
   を備え、
   前記第１局所特徴量記憶手段は、複数の医療用物品にそれぞれ対応付けて各医療用物品の画像から生成した前記ｍ個の第１局所特徴量を記憶し、
   前記認識手段は、前記撮像手段が撮像した前記画像に含まれる複数の医療用物品を認識すると共に、前記ｎ個の第２局所特徴量のならびに基づいて、前記撮像手段が撮像した前記画像における前記複数の医療用物品の配置を判定する配置判定手段を有し、
   前記配置判定手段は、前記撮像手段が撮像する対象における前記医療用物品の配置を認識し、
   前記第２局所特徴量生成手段は、前記第２局所特徴量の精度を調整する精度調整手段を有し、
   前記認識手段は、精度をより高く調整して前記第２局所特徴量生成手段が生成した第２局所特徴量に基づいて、前記医療用物品の間違い、欠陥あるいは状態をさらに認識することを特徴とする情報処理システム。
2. 前記認識手段の認識結果を報知する報知手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記情報処理システムは、ユーザが携帯する通信端末と、前記通信端末と通信する情報処理装置とを有し、
   前記通信端末が、前記撮像手段と前記第２局所特徴量生成手段と前記報知手段とを含んで、前記ｍ個の第２局所特徴量を前記通信端末から前記情報処理装置へ送信し、
   前記情報処理装置が、前記第１局所特徴量記憶手段と前記認識手段とを含んで、前記認識手段の認識結果を前記情報処理装置から前記通信端末へ送信することを特徴とする請求項２に記載の情報処理システム。
4. 前記医療用物品は医療機器であり、前記撮像手段が撮像する画像は診察室、病室あるいは手術室であって、
   前記配置判定手段は、前記診察室、病室あるいは手術室における前記医療機器の配置を認識することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
5. 前記医療用物品は医療器具であり、前記撮像手段が撮像する画像は医療器具を配置するトレーであって、
   前記配置判定手段は、前記トレーにおける前記医療器具の配置を認識することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
6. 前記医療用物品は医薬品であり、前記撮像手段が撮像する画像は薬棚あるいは薬トレーであって、
   前記配置判定手段は、前記薬棚あるいは薬トレーにおける前記医薬品の配置を認識することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
7. 前記配置判定手段が認識した前記複数の医薬品の配置に基づいて、棚卸しを行なう管理手段を備えることを特徴とする請求項６に記載の情報処理システム。
8. 前記第１局所特徴量および前記第２局所特徴量は、画像から抽出した特徴点を含む局所領域を複数のサブ領域に分割し、前記複数のサブ領域内の勾配方向のヒストグラムからなる複数の次元の特徴ベクトルを生成することにより生成されることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理システム。
9. 前記第１局所特徴量および前記第２局所特徴量は、前記生成した複数の次元の特徴ベクトルから、隣接するサブ領域間の相関がより小さな次元を選定することにより生成されることを特徴とする請求項８に記載の情報処理システム。
10. 医療用物品と、前記医療用物品の画像のｍ個の特徴点のそれぞれを含むｍ個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ１次元からｉ次元までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量とを、対応付けて記憶する第１局所特徴量記憶手段を備えた情報処理システムにおける情報処理方法であって、
    撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を生成する第２局所特徴量生成ステップと、
    前記第１局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｉおよび前記第２局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｊのうち、より少ない次元数を選択し、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｎ個の第２局所特徴量に、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｍ個の第１局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記医療用物品が存在すると認識する認識ステップと、
    を備え、
    前記第１局所特徴量記憶手段は、複数の医療用物品にそれぞれ対応付けて各医療用物品の画像から生成した前記ｍ個の第１局所特徴量を記憶し、
    前記認識ステップは、前記撮像した映像中の前記画像に含まれる複数の医療用物品を認識すると共に、前記ｎ個の第２局所特徴量のならびに基づいて、前記撮像した映像中の前記画像における前記複数の医療用物品の配置を判定する配置判定ステップを有し、
    前記配置判定ステップは、前記撮像の対象における前記医療用物品の配置を認識し、
    前記第２局所特徴量生成ステップは、前記第２局所特徴量の精度を調整する精度調整ステップを有し、
    前記認識ステップは、精度をより高く調整して前記第２局所特徴量生成ステップで生成した第２局所特徴量に基づいて、前記医療用物品の間違い、欠陥あるいは状態をさらに認識することを特徴とする情報処理方法。
11. 医療用物品と、前記医療用物品の画像のｍ個の特徴点のそれぞれを含むｍ個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ１次元からｉ次元までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量とを、対応付けて記憶する第１局所特徴量記憶手段と、
    通信端末が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を、前記通信端末から受信する第２受信手段と、
    前記第１局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｉおよび前記第２局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｊのうち、より少ない次元数を選択し、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｎ個の第２局所特徴量に、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｍ個の第１局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記医療用物品が存在すると認識する認識手段と、
    認識した前記医療用物品を示す情報を前記通信端末に送信する第２送信手段と、
    を備え、
    前記第１局所特徴量記憶手段は、複数の医療用物品にそれぞれ対応付けて各医療用物品の画像から生成した前記ｍ個の第１局所特徴量を記憶し、
    前記認識手段は、前記通信端末が撮像した前記画像に含まれる複数の医療用物品を認識すると共に、前記ｎ個の第２局所特徴量のならびに基づいて、前記通信端末が撮像した前記画像における前記複数の医療用物品の配置を判定する配置判定手段を有し、
    前記配置判定手段は、前記通信端末が撮像する対象における前記医療用物品の配置を認識し、
    前記通信端末は、前記第２局所特徴量の精度を調整する精度調整手段を有し、
    前記認識手段は、精度をより高く調整して前記通信端末が生成した第２局所特徴量に基づいて、前記医療用物品の間違い、欠陥あるいは状態をさらに認識することを特徴とする情報処理装置。
12. 医療用物品と、前記医療用物品の画像のｍ個の特徴点のそれぞれを含むｍ個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ１次元からｉ次元までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量とを、対応付けて記憶する第１局所特徴量記憶手段を備えた情報処理装置の制御方法であって、
    通信端末が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を、前記通信端末から受信する第２受信ステップと、
    前記第１局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｉおよび前記第２局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｊのうち、より少ない次元数を選択し、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｎ個の第２局所特徴量に、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｍ個の第１局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記医療用物品が存在すると認識する認識ステップと、
    認識した前記医療用物品を示す情報を前記通信端末に送信する第２送信ステップと、
    を含み、
    前記第１局所特徴量記憶手段は、複数の医療用物品にそれぞれ対応付けて各医療用物品の画像から生成した前記ｍ個の第１局所特徴量を記憶し、
    前記認識ステップは、前記撮像した映像中の前記画像に含まれる複数の医療用物品を認識すると共に、前記ｎ個の第２局所特徴量のならびに基づいて、前記撮像した映像中の前記画像における前記複数の医療用物品の配置を判定する配置判定ステップを有し、
    前記配置判定ステップは、前記撮像の対象における前記医療用物品の配置を認識し、
    前記通信端末は、前記第２局所特徴量の精度を調整する精度調整手段を有し、
    前記認識ステップは、前記通信端末で前記制度調整手段により精度をより高く調整して生成した第２局所特徴量に基づいて、前記医療用物品の間違い、欠陥あるいは状態をさらに認識することを特徴とする情報処理装置の制御方法。
13. 医療用物品と、前記医療用物品の画像のｍ個の特徴点のそれぞれを含むｍ個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ１次元からｉ次元までの特徴ベクトルからなるｍ個の第１局所特徴量とを、対応付けて記憶する第１局所特徴量記憶手段を備えた情報処理装置の制御プログラムであって、
    通信端末が撮像した映像中の画像からｎ個の特徴点を抽出し、前記ｎ個の特徴点のそれぞれを含むｎ個の局所領域について、それぞれ１次元からｊ次元までの特徴ベクトルからなるｎ個の第２局所特徴量を、前記通信端末から受信する第２受信ステップと、
    前記第１局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｉおよび前記第２局所特徴量の特徴ベクトルの次元数ｊのうち、より少ない次元数を選択し、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｎ個の第２局所特徴量に、選択された前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記ｍ個の第１局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記医療用物品が存在すると認識する認識ステップと、
    認識した前記医療用物品を示す情報を前記通信端末に送信する第２送信ステップと、
    をコンピュータに実行させ、
    前記第１局所特徴量記憶手段は、複数の医療用物品にそれぞれ対応付けて各医療用物品の画像から生成した前記ｍ個の第１局所特徴量を記憶し、
    前記認識ステップは、前記撮像した映像中の前記画像に含まれる複数の医療用物品を認識すると共に、前記ｎ個の第２局所特徴量のならびに基づいて、前記撮像した映像中の前記画像における前記複数の医療用物品の配置を判定する配置判定ステップを有し、
    前記配置判定ステップは、前記撮像の対象における前記医療用物品の配置を認識し、
    前記通信端末は、前記第２局所特徴量の精度を調整する精度調整手段を有し、
    前記認識ステップは、前記通信端末で前記制度調整手段により精度をより高く調整して生成した第２局所特徴量に基づいて、前記医療用物品の間違い、欠陥あるいは状態をさらに認識することを特徴とする制御プログラム。

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