JP7279341B2 - 識別システム、識別装置、データ取得システム及びデータ取得装置 - Google Patents

識別システム、識別装置、データ取得システム及びデータ取得装置 Download PDF

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Description

本発明は、識別システム、識別装置、データ取得システム及びデータ取得装置
に関する。
特許文献１には、ランダムパターンを有する被認証デバイスと、前記被認証デバイスのランダムパターンを取得して、その真正性を認証するデバイス認証装置とを備えるデバイス認証システムであって、前記被認証デバイスは、光の透過性が高い基材に埋め込まれた、光を反射するラメを有し、前記デバイス認証装置は、前記被認証デバイスに光を照射する光源と、前記被認証デバイスで反射した光の像から前記被認証デバイスのランダムパターンを読み取るランダムパターン読み取り手段と、前記ランダムパターン読み取り手段で読み取ったランダムパターンから前記被認証デバイスに固有の第１ＩＤデータを取得する第１データ取得手段と、前記第１ＩＤデータの真正性を判定するための照合用の第２ＩＤデータを記録する第２データ記録手段と、前記第２データ記録手段に記録された前記第２ＩＤデータを取得する第２データ取得手段と、前記第１ＩＤデータと前記第２ＩＤデータとの関連性を計算し、前記被認証デバイスの真正性を認証する関連性計算手段とを備えることを特徴とするデバイス認証システムが記載されている。
特開２００４－１７１１０９号公報
例えば、紙、錠剤、金属、樹脂等の様々な物体の表面には、人体の指紋、静脈パターン、虹彩パターン等と同じように、例えばランダムパターン等の一意性のある特徴データが分布していることがある。このため、物体の表面に分布する特徴データを登録用データとして登録しておいて、再び物体の表面から取得した特徴データを識別用データとして、識別用データと登録用データとを比較することで、識別用データが取得された物体が、登録用データを取得された物体と同一物体であるかを識別する技術が提案されている。
上述の技術では、識別用データが記録データと一致する場合に、識別用データを取得した物体が、記録用データが取得された物体であると認識される。
一般的に、識別用データの細密さが記録データよりも低い場合に、同一物体から取得されたものであるにも係らず一致するものと判定することができない場合がある。
本発明は、細密さが異なる複数の識別用データに対しても、識別用データが取得された物体が登録用データを取得された物体と同一物体であるかを識別することができる識別システムを提供することを目的とする。
請求項１に係る本発明は、
識別対象の物体を含む第１の画像を撮影する第１の撮影装置と、
識別対象の物体を含み、前記第１の画像よりも細密な第２の画像を撮影する第２の撮影装置と、
前記第１の画像と前記第２の画像とを物体の識別に用いる識別装置と、
を有し、
前記識別装置は、
前記第１の撮影装置により撮影された前記第１の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第１の識別用データとして取得し、前記第２の撮影装置により撮影された前記第２の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第２の識別用データとして取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記第１の識別用データと、前記第2の識別用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、
を有し、
前記取得手段は、第１の識別用データ又は第２の識別用データであることを示す識別情報を取得し、かつ、前記第１の撮影装置に細密さを変える付属部品が取り付けられた場合は、第２の識別用データであることを示す識別情報を取得する識別システムである。
請求項２に係る本発明は、
識別対象の物体を含む第１の画像を撮影する第１の撮影装置と、
識別対象の物体を含み、前記第１の画像よりも細密な第２の画像を撮影する第２の撮影装置と、
前記第１の画像と前記第２の画像とを物体の識別に用いる識別装置と、
を有し、
前記識別装置は、
前記第１の撮影装置により撮影された前記第１の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第１の識別用データとして取得し、前記第２の撮影装置により撮影された前記第２の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第２の識別用データとして取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記第１の識別用データと、前記第2の識別用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、
前記取得手段により取得された前記第１の識別用データと、真の物体から取得され、予め登録されている第１の登録用データとの比較に基づいて識別対象の物体の同一性を判定するか、前記取得手段により取得された前記第２の識別用データと、真の物体から取得され、予め登録されている第２の登録用データとの比較との比較に基づいて識別対象の物体の同一性を判断するかを選択する選択手段と、
を有する識別システムである。
請求項３に係る本発明は、第１の識別用データを、前記第２の撮影装置により予め取得された第２の登録用データとは比較せず、前記第１の撮影装置により予め取得された第１の登録用データと比較し、前記第２の識別用データを、前記第１の登録用データとは比較せず、前記第２の登録用データと比較して、第１の識別用データが取得された物体と第１の登録用データが取得された物体との同一性、又は、第２の識別用データが取得された物体と第２の登録用データが取得された物体との同一性を判定する判定手段をさらに有する請求項１または２に記載の識別システムである。
請求項４に係る本発明は、前記判定手段は、前記第１の登録用データと前記第１の識別用データの相関値である第１の相関値を演算し、前記第２の登録用データと前記第２の識別用データとの相関値である第２の相関値を演算し、前記第１の相関値と前記第２の相関値との双方が予め定められた基準を満たした場合に、判定対象の物体が、第１の登録用データと第２の登録用データとを取得した物体と同一であると識別する請求項３記載の識別システムである。
請求項５に係る本発明は、
識別対象の物体の第1の画像の特徴を含む第１のデータ又は前記第１の画像よりも細密な第２の画像の特徴を含む第２のデータを入手する入手手段と、
前記入手手段により入手した第１のデータ又は第２のデータと、真の物体から予め取得された登録用データとを用いて、識別対象の物体が同一であると判定された場合、前記入手手段が前記第１のデータを入手したときと前記第２のデータを入手したときとで、異なる内容を出力する出力手段と、
第１のデータを用いた判定を行うか、第２のデータを用いた判定を行うかを選択する指示を受け付ける受付手段と、
を有し、
前記出力手段は、第１のデータを用いた場合は、同一であるが精度が低い旨の内容を出力する識別システムである。
なお、第１のデータ又は第２のデータは、特徴を含んだ画像であったり、画像から抽出された特徴であってもよい。また、入手手段は、撮影装置から撮影されたデータ又は外部から取得したデータを入手するようにしてもよい。
請求項６に係る本発明は、
第１の撮影装置により撮影された識別対象の物体を含む第１の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第１の識別用データとして取得し、第２の撮影装置により撮影され、識別対象の物体を含み、前記第１の画像よりも細密な第２の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第２の識別用データとして取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記第１の識別用データと、前記第2の識別用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、
を有し、
前記取得手段は、第１の識別用データ又は第２の識別用データであることを示す識別情報を取得し、かつ、前記第１の撮影装置に細密さを変える付属部品が取り付けられた場合は、第２の識別用データであることを示す識別情報を取得する識別装置である。
請求項７に係る本発明は、
第１の撮影装置により撮影された識別対象の物体を含む第１の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第１の識別用データとして取得し、第２の撮影装置により撮影され、識別対象の物体を含み、前記第１の画像よりも細密な第２の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第２の識別用データとして取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記第１の識別用データと、前記第２の識別用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、
前記取得手段により取得された前記第１の識別用データと、真の物体から取得され、予め登録されている第１の登録用データとの比較に基づいて識別対象の物体の同一性を判定するか、前記取得手段により取得された前記第２の識別用データと、真の物体から取得され、予め登録されている第２の登録用データとの比較との比較に基づいて識別対象の物体の同一性を判断するかを選択する選択手段と、
を有する識別装置である。
請求項１に係る本発明によれば、細密さが異なる複数の識別用データに対しても識別用データが取得された物体が、登録用データを取得された物体と同一物体であるかを識別することができる識別システムを提供することができる。
また、識別情報により第１の識別用データか第２の識別用データかを判別することができる。
また、付属部品の装着により第２の識別データと判別することができる。
請求項２に係る本発明によれば、細密さが異なる複数の識別用データに対しても識別用データが取得された物体が、登録用データを取得された物体と同一物体であるかを識別することができる識別システムを提供することができる。
また、第１の識別用データと第１の登録用データとを用いて識別に要する時間を短縮するか、第２の識別用データと第２の登録用データとを用いて識別の精度を向上させるかを選択することができる。
請求項３に係る本発明によれば、互いに対応するデータ同士を比較することができる。
請求項４に係る本発明によれば、第１の登録用データと第１の識別用データの相関値だけで、識別用データが取得された物体が、登録用データが取得された物体であると識別する場合と比較して、識別の精度を向上させることができる。
請求項５に係る本発明によれば、細密さが異なる複数の識別用データに対しても識別用データが取得された物体が、登録用データを取得された物体と同一物体であるかを識別し、同一性の度合いを利用者に知らしめることができる識別システムを提供することができる。
また、第１のデータを用いた場合は精度が低いことを利用者に知らしめることができる。
また、第１のデータによって判定するか第２のデータによって判定するかを選択することができる。
請求項６に係る本発明によれば、細密さが異なる複数の識別用データに対しても識別用データが取得された物体が、登録用データを取得された物体と同一物体であるかを識別することができる識別装置を提供することができる。
また、識別情報により第１の識別用データか第２の識別用データかを判別することができる。
また、付属部品の装着により第２の識別データと判別することができる。
請求項７に係る本発明によれば、細密さが異なる複数の識別用データに対しても識別用データが取得された物体が、登録用データを取得された物体と同一物体であるかを識別することができる識別装置を提供することができる。
また、第１の識別用データと第１の登録用データとを用いて識別に要する時間を短縮するか、第２の識別用データと第２の登録用データとを用いて識別の精度を向上させるかを選択することができる。
物体の一例である第１の用紙を示す図である。 装着片の第１の例の断面図である。 装着片の第２の例の断面図である。 図４（Ａ）は、装着片の第３の例を示す図であり、図４（Ｂ）は、装着片を撮影した第１の画像であり、図４（Ｃ）は、装着片を撮影した第２の画像である。 装着片の第５の例の断面図である。 登録識別システムの第１の例の構成を示すブロック図である。 登録識別システムの第１のモードで動作を示すフローチャートである。 登録識別システムの第２のモードでの動作を示すフローチャートである。 登録識別システムの第２の例の構成を示すブロック図である。
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。図１には、識別対象の物体の第一の例である用紙３００が示されている。図１に示すように、用紙３００は、用紙本体３１０と、装着片３２０とを有する。装着片３２０には、シールのように貼着するものが含まれる。用紙本体３１０は、本体部の一例であり、装着片３２０は、本体部に装着された装着部の一例である。装着片３２０には、表面に一意性のあるランダムパターンが形成されている。すなわち、ランダムパターンと物体とは、ランダムパターンを特定すれば、そのランダムパターンを取得した一つの物体を特定できるように一対一で対応している。
この第一の例では、装着片３２０として、木材片３２２が用いられている。木材片３２２は、図２に断面を示すように、表面が一意性のあるランダムパターンを形成する立体構造からなる。ここで、ランダムパターンは、概ね２００μ程度であり、用紙本体３１０の繊維が形成するランダムパターンよりも粗大であり、概ね２００ｄｐｉ程度の解像度で撮影が可能である。
また、木材片３２２の表面のランダムパターンは、後述する第２の撮影装置３２によって撮影される。また、木材片３２２の表面のランダムパターンは、用紙３００の表面に分布する特徴データの一例であり、後述する第１の登録用データとして取得されるとともに、後述する第１の識別用データとして取得される。
上述のように、木材片３２２は、立体構造を有しているため、例えば電子写真方式を用いた複写等では、その立体構造を複製できない。また、木材片３２２の立体構造を複製しようとすると、例えば、型を取っての成形や、３次元プリンタを用いた成形が必要になり複製に高額を要する。また、型を取って複製をしたとしても、複製された木材片は、木片３２２とは色や材質が異なり、目視により複製であることが簡単に分かるものとなってしまう。このように、木材片３２２は、複製（偽造）が困難であり、高い偽造対抗性を有している。
用紙本体３１０の表面には、紙の繊維の凹凸形状から形成されるランダムパターンが形成されている。このランダムパターンは、木材片３２２の表面のランダムパターンよりも細密である。また、このランダムパターンは、後述する第２の撮影装置３２によって撮影される。また、この用紙本体３１０の繊維の凹凸で形成されるランダムパターンは、用紙３００の表面に分布する特徴量データの一例であり、後述する第２の登録用データとして取得されるとともに、後述する第２の識別用データとして取得される。
また、用紙３００の表面には、第１の撮影領域３０２と、第２の撮影領域３０４とが定められている。第１の撮影領域３０２は、後述する第１の撮影装置３０よって第１の画像が撮影される領域であり、用紙本体３１０の表面に配置されている。また、第２の撮影領域３０４は、後述する第２の撮影装置３２によって、第１の画像よりも細密な第２の画像が撮影される領域であり、装着片３２０の表面に分布されている。
第１の撮影領域３０２は、例えば、２００ｄｐｉで撮影される。また、第２領域３０４は、第１の撮影領域を撮影する解像度より高い解像度で撮影され、例えば、８００ｄｐｉで撮影される。
図３には、識別対象の物体の第２の例である用紙３００に装着される装着片３２０の第２の例の断面図が示されている。この第２例の用紙３００も、先述の第１の例と同様に用紙本体３１０に装着片３２０が装着されてなるものの、装着片３２０の構成が、先述の第１の例とは異なる。
この第２の例においては、装着片３２０は、図３に示すように、例えば樹脂等の光透過性を有する母材３２６に、例えば金属片からなる光輝材３２８が混入されてなる。ここで、光輝材とは、金属や真珠のような輝き、色調が変化する材料であって、その表面で光を反射させる材料をいう。また、光輝材は、ラメと称されることがある。
この第２の例では、光輝材３２８の分散状態がランダムであり、光輝材３２８の配向状態がランダムであるため、装着片３２０の表面に一意性のあるランダムパターンが形成される。そして、このランダムパターンは、用紙の繊維により形成されるランダムパターンよりも粗大であり、概ね２００ｄｐｉ程度の解像度で撮影が可能である。
また、この第２の例でも、装着片３２０の表面に形成されるランダムパターンが、後述する第１の撮影装置３０によって撮影され、用紙３００の表面に分布する特徴データの一例として、後述する第１の登録用データとして取得されるとともに、後述する第１の識別用データとして取得される。
また、この第２の例では、上述のように、光輝材３２８の分散状態と配向性とがランダムであるため、光輝材３２８の分散状態と配向性をと再現しつつ装着片３２０を複製（偽造）することは困難である。このように、光輝材３２８が分散されてなる装着片は、高い偽造対抗性を有している。
この第２の例でも、用紙本体３１０の表面の紙の繊維の凹凸形状から形成されるランダムパターンが、後述する第２の撮影装置３２によって撮影され、後述する第２の登録用データとして取得されるとともに、後述する第２の識別用データとして取得される。
図４には、識別対象の物体の第３の例である用紙３００に装着される装着片３２０の第３の例が示されている。この第３例の用紙３００も、先述の第１の例と同様に用紙本体３１０に装着片３２０が装着されてなるものの、装着片３２０の構成が、先述の第１の例とは異なる。
図４（Ａ）に示すように、この第３の例の装着片３２０は、紙の繊維に状態を撮影可能なように、紙の繊維により形成されるランダムパターンよりも粗大なランダムパターンが形成された紙からなる。ここで、粗大なランダムパターンは、紙の繊維の凹凸を潰さずに画像を形成することができる方式で形成することを要し、例えばインクジェット方式のプリンタを用いて形成することができる。また、この第４の例では、装着片３２０は、例えば、縦１００ｍｍ、横１００ｍｍの正方形である。
図４（Ｂ）には、第３の例の装着片３２０の特定の領域を、例えば後述する第１の撮影装置３０を用いて、２００ｄｐｉで撮影した画像が示されている。図４（Ｂ）を参照すると、撮影された画像には、画像を形成することにより形成されたランダムパターンが形成されていることが分かる。このランダムパターンは、用紙３００の表面に分布する特徴データの一例として、後述する第１の登録用データとして取得されるとともに、後述する第１の識別用データとして取得される。
図４（Ｃ）には、第３の例の装着片３２０の特定の領域を、例えば後述する第２の撮影装置３２を用いて、６００ｄｐｉで撮影した画像が示されている。図４（Ｃ）を参照すると、撮影された画像には、紙の繊維の凹凸により形成されたランダムパターンが形成されていることが分かる。このランダムパターンは、用紙３００の表面に分布する特徴データの一例として、後述する第２の登録用データとして取得されるとともに、後述する第２の識別用データとして取得される。
以上で説明をしたように、この第３の例の装着片３２０には、粗大のランダムパターンのみならず、紙の繊維の凹凸により形成される細密なランダムパターンと、画像を形成することにより形成される粗大なランダムパターンとが形成されている。このため、この第３の例の装着片３２０は、例えば用紙本体３１０のように、その表面に一つのランダムパターンを有する物体に装着して用いるのみならず、その表面にランダムパターンを有しない物体に装着して用いることもできる。
装着片３２０の第４の例として、一意性を有するランダムパターンが予め定められた第１の値以上の高明度か、予め定められた第２の値以下の低明度で印刷された印刷物を挙げることができる（不図示）。この第４の例では、ランダムパターンは、用紙本体３１０の紙の繊維の凹凸が形成するランダムパターンよりも粗大になるように形成されていて、例えば、２００ｄｐｉで撮影することできる。その一方で、ランダムパターンは、高明度又は低明度で形成されているため、その濃淡のダイナミックレンジの小ささから、複写した場合では再現されにくい。このように、この装着片３２０は、複写による複製（偽造）が困難であり、ある程度の偽造対抗性を有している。
用紙本体３１０のランダムパターンは、例えば４２μｍ以下（６００ｄｐｉ以上）であることが望ましい。このような用紙の例としては、例えば、普通紙や和紙を挙げることができる。尚、用紙本体３１０に替えて、紙以外の物体であって、４２μｍ以下のランダムパターンを有する物体を用いてもよい。
ここで、上述の第１の値としては、例えば、濃淡が全階調範囲の上位２０％となる値（例えば８ビットグレースケールなら２０５）を用いることができる。また、上述の第２の値としては、例えば、全階調範囲の下位２０％となる値（例えば８ビットグレースケールなら５１）を用いることができる。
装着片３２０の第４の例である印刷部のランダムパターンは、例えば銀ベタ塗装のような微細なランダムパターンを有する物体の表面を、例えば８００ｄｐｉ程度の高解像度でスキャンし、スキャンした画像を１００ｄｐｉから３００ｄｐｉ程度の低解像度化して、粗大なランダムパターンとすることにより作成することができる。
また、印刷物のランダムパターンとしては、木材や石材のような粗大なランダムパターンを有する物の表面をスキャンした画像を用いることができる。また、ランダムパターンは、ランダムパターン生成アルゴリズムを用いて画像を出力したものであってもよい。また、印刷物のランダムパターンとして、ホワイトノイズデータを用いてもよい。
また、印刷物のランダムパターンは、印刷時の空間周波数（パワー値のピーク）が、例えば、１０［ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍ］（周期１００μｍ、５０８ｄｐｉ）程度の細密さであることが望ましい。
この第４の例では、印刷物に印刷されたランダムパターンが、後述する第２の撮影装置３２によって撮影され、用紙３００の表面に分布する特徴データの一例として、後述する第１の登録用データとして取得されるとともに、後述する第１の識別用データとして取得される。
また、この第４の例でも、用紙本体３１０の表面の紙の繊維の凹凸形状から形成されるランダムパターンが、後述する第２の撮影装置３２によって撮影され、後述する第２の登録用データとして取得されるとともに、後述する第２の識別用データとして取得される。
図５には、識別対象の物体の第５の例である用紙３００に装着される装着片３２０の第５の例の断面図が示されている。この第５例の用紙３００も、先述の第１の例と同様に用紙本体３１０に装着片３２０が装着されてなるものの、装着片３２０の構成が、先述の第１の例とは異なる。
この第５の例の装着片３２０は、図５に示すように、互いに細密さが異なる２つの一意性のあるランダムパターンを表面に有する。より具体的には、第５の例の装着片３２０は、低周波のランダムパターンと、高周波数のランダムパターンとを同時に持ち、それぞれのランダムパターンは、物体表面の凹凸（立体構造）であっても、濃淡情報であってもよい。また、第５の例の装着片３２０の具体例としては、例えば、２００ｄｐｉ程度で読み取れる第１の凹凸と、８００ｄｐｉ程度で読み取れる第２の凹凸とを表面に有する物体を挙げることができる。
このような、互いに細密さが異なる２つの一意性のあるランダムパターンを有する物体は、自然界に多く存在する。例えば木材がその一例であり、木材の年輪に由来する濃淡が一意で長周期のランダムパターンを形成し、木材の細胞（道管、仮道管、太さは、数十μm程度）部分が、一意で低周期のランダムパターンを形成する。
この第５の例においては、装着片３２０の長周期なランダムパターンが、後述する第１の撮影装置３０によって撮影され、用紙３００の表面に分布する特徴データの一例として、後述する第１の登録用データとして取得されるとともに、後述する第１の識別用データとして取得される。また、この第５の例においては、装着片３２０の短周期なランダムパターンが、後述する第２の撮影装置３２によって撮影され、用紙３００の表面に分布する特徴データの一例として、後述する第２の登録用データとして取得されるとともに、後述する第２の識別用データとして取得される。
次に、本発明の第２の実施形態である登録識別システム１０について、図６を参照して説明する。図６に示すように、登録識別システム１０は、第１の撮影装置３０と、第２の撮影装置３２と、登録識別装置４０とを有する。
第１の撮影装置３０としては、例えばスマートフォン等の携帯可能な端末装置を用いることができる。また、第１の撮影装置は、登録対象の物体の一例であり、識別対象の物体の一例である用紙３００を含む第１の画像を撮影する。第１の画像は、後述する第２の画像より粗大で低解像度な画像であって、例えば２００ｄｐｉの画像である。このため、第１の撮影装置３０で第１の画像を撮影する際には、第１の撮影装置を固定するためのアダプタや、レンズ等の光学系を有する付属部品を用いる必要がない。
第２の撮影装置３０としては、第１の撮影装置と同様に、例えばスマートフォン等の携帯可能な端末装置を用いることができる。また、第２の撮影装置は、登録対象の物体の一例であり、識別対象の物体の一例である用紙３００を含む第２の画像を撮影する。ここで、第２の画像は、第１の画像よりも細密であり高解像度の画像であって、例えば、８００ｄｐｉの画像である。このため、第２の撮影装置３２で第２の画像を撮影する際には、第２の撮影装置３２を固定するためのアダプタや、レンズ等の光学系を有する付属部品を用いることが望ましい。第１の撮像装置３０にレンズの解像度を上げる付属部品を取り付けたものを第２の撮像装置３２としてもよい。このように付属品を取り付けた場合は、後述する登録識別装置４０に第２の撮影装置３２により撮影した画像である旨の識別情報を画像データに付して送信する。
第１の撮影装置３０や第２の撮影装置３２として携帯可能な端末装置を用いることに替えて、例えば専用の、例えば据置式のカメラ等を用いてもよい。
登録識別装置４０は、第１の画像と第２の画像とからデータを取得するデータ取得装置の一例であるとともに、第１の画像と第２の画像とを物体の識別に用いる識別装置の一例である。また、登録識別装置４０は、データ取得部５０と、格納部６０と、判定部７０と、選択受付部８０と、選択操作部８２と、コントローラ９０とを有する。
データ取得部５０は、取得手段の一例であって、第１のデータ取得部５２と、第２のデータ取得部５４とを有する。第１のデータ取得部５０は、第１の撮影装置３０により撮影された第１の画像から、用紙３００の表面に分布する特徴を表す特徴データを第１の登録用データ又は第１の識別用データとして取得する。第２のデータ取得部５４は、第２の撮影装置３２により撮影された第２の画像から、用紙３００の表面に分布する特徴を表す特徴データを第２の登録用データ又は第２の識別用データとして取得する。第1の登録用データ又は第１の識別用データか、第２の登録用データ又は第２の識別用データかは、次のようにして認識することができる。
即ち、画像の取得の際、解像度を示す付加情報を併せて取得し、そこから得られる解像度が予め定めた閾値よりも小さい場合は第１の登録用データ又は第１の識別用データであり、大きい場合は第２の登録用データ又は第２の識別用データであると認識する。また、付加情報は、撮像装置の種類（カメラ、スマートフォン等）であってもよく、それが予め定められた種類（例えばスマートフォン）に該当すれば第１の登録用データ又は第１の識別用データであると認識し、それ以外の場合は第２の登録用データ又は第２の識別用データと認識してもよい。さらに、付加情報は、利用者が選択した低解解像度を示すフラグであってもよく、それが付けられている場合は、第１の登録用データ又は第１の識別用データと認識する。なお、後述する登録識別装置においては、は第１の登録用データ又は第１の識別用データを示す付加情報が付けられていることで第１の登録用データ又は第１の識別用データを選択したか第２の登録用データ又は第２の識別用データを選択したかをより簡易な判定を行う。そのようなフラグが付いていなければ通常の判定を行う。
登録識別装置４０は、格納部６０をさらに有する。格納部６０は、格納手段の一例であって、データ取得部５０により取得された第１の登録用データと第２の登録用データとを、用紙３００等の識別対象の物体の同一性の判断のためのデータとして、互いに結び付けて格納する。
ここで、第１の登録用データと第２の登録用データとの結び付けは、ソフトウエア的であってもハードウエア的であってもよい。第１の登録用データと第２の登録用データとを結び付けるには、例えば、第１の撮影装置３０と第２の撮影装置３２との撮影回数をカウント開始から常に同じ回数となるようにカウントしておいて、第１の撮影装置での撮影回数と第２の撮影装置での撮影回数とが互いに同じである第１の登録用データと第２の登録用データとを結び付ければよい。
また、第１の登録用データと第２の登録用データとを結び付けるには、例えば、第１の撮影装置３０と第２の撮影装置３２との撮影の間隔（シャッターが降りる間隔）を固定しておいて、その間隔を用いて第１の登録用データと第２の登録用データとを結び付ければよい。
また、第１の登録用データと第２の登録用データとを結び付けるには、例えは、用紙３００に用紙３００を特定するＩＤ番号を付与して、そのＩＤ番号を、第１の撮影装置３０と第２の撮影装置３２との双方で撮影するようにし、撮影されているＩＤが共通する第１の登録用データと第２の登録用データとを結び付ければよい。
判定部７０は、判定手段の一例である。判定部７０は、データ取得部５０により取得された第１の識別用データと、判定に先立ち取得され、格納部６０に予め格納されている第１の登録用データとを比較し、また、データ取得部５０により取得された第２の識別用データと、判定に先立ち取得され、格納部６０に予め格納されている第２の登録用データとを比較して、第１の登録用データと第２の登録用データとが事前に取得され、事前に格納部６０に格納されている物体と、第１識別用データと第２の識別用データとが所得された物体とが同じ物体であるか否かを判別する。
より具体的には、判定部７０は、第１の登録用データと第１の識別用データとの相関値を予め定められたプログラムで演算し、演算で得られた相関値が予め定められた基準を満たした場合や、第２の登録用データと第２の識別用データとの相関値を予め定められたプログラムで演算し、演算で得られた相関値が予め定められた基準を満たした場合に、登録用データが事前に取得され、事前に格納されている物体と、識別用のデータが取得された識別対象の物体とが同じ物体であると判別する。
判定部７０は、複数のモードで、識別用データが取得された物体が、登録用データが取得された物体と同じ物体であるかを判別可能である。判別の複数のモードについては、後述する。
選択操作部８２は、選択操作手段の一例であって、第１の登録用データと第１の識別用データとを用いて識別対象である物体を識別するか、第２の登録用データと第２の識別用データとを用いて識別対象である物体を識別するかを選択するかを選択するために操作がされる。
また、選択部は、識別用データが取得された物体が、登録用データが取得された物体と同じ物体であるかを、どのモードで判別するかを選択するために操作される。選択操作部８２としては、例えばタッチパネルを用いることができる。
選択受付部８０は、選択操作部８２でなされた操作者による選択を受け付ける。
コントローラ９０には、選択受付部８０からの出力が入力される。また、コントローラ９０からの出力により、データ所得部５０と、格納部６０と、判定部７０とが制御される。
図７は、登録識別システム１０の第１のモードでの識別の動作を説明するフローチャートである。以下の説明においては、識別に先立ち、識別対象である物体の第１の登録用データと、第２の登録用データとが格納部に格納されているものとする。この第１のモードは、選択受付部８０が、第１のモードでの識別をするとの選択を受け付けることで開始する。
図７に示すように、最初のステップであるステップＳ１０２で、選択受付部８０が、第１の登録用データと第１の識別用データとを用いて識別をするか、第２の登録用データと第２の登録用データとを用いて識別をするかの出力を受け付けると、次のステップであるステップＳ１０４に進む。
ステップＳ１０４では、コントローラ９０は、第１の登録用データと第１の識別用データとを用いて識別をすることが選択された否かを判別し、第１の登録用データと第１の識別用データとを用いて識別をすることが選択された場合は、ステップＳ１０６に進む。一方、第１の登録用データと第１の識別用データとを用いて識別をすることが選択されなかった場合、すなわち、第２の登録用データと第２の識別用データとを用いて識別をすることが選択された場合は、ステップＳ１０８に進む。
ステップＳ１０６では、判定部７０が、格納部に格納されている第１の登録用データと、データ取得部５２が取得した第１の識別用データとを比較して、第１の登録用データが事前に取得された物体と、識別対象であり、データ取得部５０で第１の識別用データが取得された物体とが同じ物体であるか否かを識別する。
具体的には、判定部７０が、第１の登録用データと第１の識別用データとの相関値を予め定められたプログラムで演算し、演算で得られた相関値が予め定められた基準を満たした場合に、第１の登録用データが事前に取得された物体と、データ取得部５０で第１の識別用データが取得された物体とが同じ物体であると識別し、演算で得られた相関値が予め定められた基準を満たしていない場合に、第１の登録用データが事前に取得された物体と、データ取得部５０で第１の識別用データが取得された物体とが同じ物体ではないと識別する。
ステップＳ１０６が完了すると、ステップＳ１１０に進む。
ステップＳ１０８では、判定部７０が、格納部に格納されている第２の登録用データと、データ取得部５２が取得した第２の識別用データとを比較して、第２の登録用データが事前に取得された物体と、識別対象であり、データ取得部５０で第２の識別用データが取得された物体とが同じ物体であるか否かを識別する。
具体的には、判定部７０が、第２の登録用データと第２の識別用データとの相関値を予め定められたプログラムで演算し、演算で得られた相関値が予め定められた基準を満たした場合に、第２の登録用データが事前に取得された物体と、データ取得部５０で第２の識別用データが取得された物体とが同じ物体であると識別し、演算で得られた相関値が予め定められた基準を満たしていない場合に、第２の登録用データが事前に取得された物体と、データ取得部５０で第２の識別用データが取得された物体とが同じ物体ではないと識別する。
ステップＳ１０８が完了すると、ステップＳ１１０に進む。
ステップＳ１１０では、コントローラ９０は、図示を省略する表示装置を制御して、表示装置に識別の結果を表示させる。ここで、同じ物体であると判定された場合であっても、第１の識別用データと第１の登録用データとから判定されたときと第２の識別用データと第２の登録用データとから判定されたときとでは出力する内容が異なる。例えば第１の識別用データと第１の登録用データとから判定されたときは、第２の識別用データと第２の登録用データとから判定されたときよりも信頼度が低いことを表示する。また、同一であるという表示に加えて正解率又は誤認率を表示してもよく、さらには、信頼度を上げるためには第２の識別用データと第２の登録用データとから判定するように促す表示を行うようにしてもよい。
以上で説明をしたように、第１のモードにおいては、第１の登録用データと第１の識別用データと用いて識別をするのか、細密な画像から取得された第２の登録用データと第２の識別用データを用いて識別をするのかを選択することができる。このため、例えば、第１の登録用データと第１の識別用データを用いて識別をすることを選択することで、第２の登録用データと第２の識別用データとを用いて識別することを省略できるため、識別に要する時間を短くすることができ、第２の登録用データと第２の識別用データとを用いて識別することを選択することで、細密な画像を用いた識別を行えるため細密さが低い画像を用いて識別を行う場合と比べて、識別の精度を向上させることができる。
図８は、登録識別システム１０の第２のモードでの識別の動作を説明するフローチャートである。以下の説明においては、識別に先立ち、識別対象である物体の第１の登録用データと、第２の登録用データとが格納部に格納されているものとする。この第２のモードは、選択受付部８０が、第２のモードでの識別をするとの選択を受け付けることで開始する。
図８に示すように、最初のステップＳ２０２において、コントローラ９０は、データ取得部５０に第１の識別用データを取得させる。
次のステップであるステップＳ２０４では、判定部７０が、格納部に格納されている第１の登録用データと、データ取得部５０が取得した第１の識別用データとを比較して、例えば両者の相関値を演算することにより、第１の登録用データが事前に取得された物体と、識別対象であり、データ取得部５０で第１の識別用データが取得された物体とが同じ物体であるか否かを識別する。
そして、第１の登録用データが事前に取得された物体と、第１の識別用データが取得された物体とが同じ物体であるとの判別がなされた場合は、ステップＳ２０６に進み、第１の登録用データが事前に取得された物体と、第１の識別用データが取得された物体とが同じ物体でないとの判別がなされた場合は、ステップＳ２１２に進む。
ステップＳ２０６において、コントローラ９０は、データ取得部５０に第２の識別用データを取得させ、ステップＳ２０８に進む。
ステップＳ２０８では、判定部７０が、格納部６０に格納されている第２の登録用データと、データ取得部５０が取得した第２の識別用データとを比較して、例えば両者の相関値を演算することにより、第２の登録用データが事前に取得された物体と、識別対象であり、データ取得部５０で第２の識別用データが取得された物体とが同じ物体であるか否かを識別する。
そして、第２の登録用データが事前に取得された物体と、第２の識別用データが取得された物体とが同じ物体であるとの判別がなされた場合は、ステップＳ２１０に進み、第２の登録用データが事前に取得された物体と、第２の識別用データが取得された物体とが同じ物体でないとの判別がなされた場合は、ステップＳ２１２に進む。
ステップＳ２１０では、識別対象である物体が、事前に登録用データ（第１の登録用データ、第２の登録用データ）が取得され、格納された物体であるとの最終的な識別がなされ、ステップＳ２１４に進む。
ステップＳ２１２では、識別対象である物体が、事前に登録用データ（第１の登録用データ、第２の登録用データ）が所得され、格納された物体ではないとの最終的な識別がかされ、ステップＳ２１４に進む。
ステップＳ２１４では、コントローラ９０は、図示を省略する表示装置を制御して、表示装置に識別の結果を表示させる。
以上で説明をしたように、第２のモードにおいては、第１の登録用データと第１の識別用データとを用いた識別で、識別対象である物体が事前に第１の登録用データが取得された物体ではないとの識別された場合は、第２の登録用データと第２の識別用データとを用いた識別をせずに、識別対象となる物体が事前に登録用データが登録された物体ではないとの最終的な識別をして、最終的な識別が完了するまでの時間を短くしている。一方、第１の登録用データと第１の登録用データとを用いた識別で、識別対象となる物体が事前に登録用データが登録された物体であると識別された場合は、第２の登録用データと第２に識別用データを用いてさらに識別をして、最終的な識別の精度を向上させている。
図９には、本発明の第２の実施形態である登録識別システム１０が示されている。先述の第１の実施形態の実施形態では、登録識別システム１０は、第１の撮影装置３０と、第２の撮影装置３２と、登録識別装置４０とを有していた。これに対して、この第２の実施形態では、登録識別システム１０は、登録識別装置４０を有し、登録識別装置４０が第１の撮影装置３０と第２の撮影装置３２とを有している。
以上の説明においては、登録対象であり識別対象である物体として、用紙３００が用いられる場合を例としたものの、本発明は、登録対象であり識別対象である物体が、例えばＩＤカード、カード式の鍵等の他の物体にも適用することができる。
また、以上の説明においては、登録対象であり識別対象である物体として、登録対象であり識別対象である物体として、一意性を有するランダムパターンを備えた用紙本体３１０に装着片３２０が取り付けられた用紙３００が用いられる場合を例としたものの、本発明は、登録対象であり識別対象である物体として、一意性を有するランダムパターンを備えていない本体に、装着片が取り付けられた物体にも適用することができる。この場合、例えば、一意性を有するランダムパターンが形成された用紙等からなる第２の装着片を、本体にさらに装着すればよい。
また、以上の説明においては、第１の登録用データ及び第１の識別用データと、こらのデータよりも細密な画像から取得した第２の登録用データと第２の識別用データとを用いて識別対象物の同一性を判定する場合を例として説明をしたものの、第２の登録用データと第２の識別用データよりも細密な画像から取得した第３の登録用データと第３の識別用データをさらに用いる等、データを取得するための細密さが互いに異なる３種類以上の登録用データと識別用データとの対を用いて、識別対象物の同一性を判定していもよい。
互いに細密さが異なる３種類のデータ対を用いて識別対象物の判定をする場合、例えば、解像度が２００ｄｐｉ程度の粗大な画像から取得したデータ対と、例えば、解像度が３００ｄｐｉから８００ｄｐｉ程度の中位の画像から取得したデータ対と、例えば、解像度が９００ｄｐｉから２００００ｄｐｉ程度の高細密な画像から取得したデータ対とを、識別対象物の同一性の判定に用いることができる。
また、上述のように互いに細密さが異なる３種類のデータ対を用いる場合であって、画像を携帯可能な端末で撮影する場合、解像度が２００ｄｐｉ程度の画像は、携帯可能な端末にアダプタを用いずに撮影可能であるものの、解像度が６００ｄｐｉ程度以上の画像の撮影には、携帯可能な端末を位置決めするためのアダプタの装着が一般には必要になり、解像度が９００ｄｐｉ程度以上の画像の撮影には、レンズ等の光学系を備えたアダプタの装着が一般には必要になる。
１０・・・登録識別システム
３０・・・第１の撮影装置
３２・・・第２の撮影装置
４０・・・登録識別装置
５０・・・データ取得部
６０・・・格納部
７０・・・判定部
８０・・・選択受付部
８２・・・選択操作部
９０・・・コントローラ
３００・・・用紙
３１０・・・用紙本体
３２０・・・装着片
３２２・・・木材片
３２６・・・母材
３２８・・・光輝材

Claims (7)

  1. 識別対象の物体を含む第１の画像を撮影する第１の撮影装置と、
    識別対象の物体を含み、前記第１の画像よりも細密な第２の画像を撮影する第２の撮影装置と、
    前記第１の画像と前記第２の画像とを物体の識別に用いる識別装置と、
    を有し、
    前記識別装置は、
    前記第１の撮影装置により撮影された前記第１の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第１の識別用データとして取得し、前記第２の撮影装置により撮影された前記第２の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第２の識別用データとして取得する取得手段と、
    前記取得手段により取得された前記第１の識別用データと、前記第２の識別用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、
    を有し、
    前記取得手段は、第１の識別用データ又は第２の識別用データであることを示す識別情報を取得し、かつ、前記第１の撮影装置に細密さを変える付属部品が取り付けられた場合は、第２の識別用データであることを示す識別情報を取得する識別システム。
  2. 識別対象の物体を含む第１の画像を撮影する第１の撮影装置と、
    識別対象の物体を含み、前記第１の画像よりも細密な第２の画像を撮影する第２の撮影装置と、
    前記第１の画像と前記第２の画像とを物体の識別に用いる識別装置と、
    を有し、
    前記識別装置は、
    前記第１の撮影装置により撮影された前記第１の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第１の識別用データとして取得し、前記第２の撮影装置により撮影された前記第２の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第２の識別用データとして取得する取得手段と、
    前記取得手段により取得された前記第１の識別用データと、前記第２の識別用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、
    前記取得手段により取得された前記第１の識別用データと、真の物体から取得され、予め登録されている第１の登録用データとの比較に基づいて識別対象の物体の同一性を判定するか、前記取得手段により取得された前記第２の識別用データと、真の物体から取得され、予め登録されている第２の登録用データとの比較との比較に基づいて識別対象の物体の同一性を判断するかを選択する選択手段と、
    を有する識別システム。
  3. 第１の識別用データを、前記第２の撮影装置により予め取得された第２の登録用データとは比較せず、前記第１の撮影装置により予め取得された第１の登録用データと比較し、前記第２の識別用データを、前記第１の登録用データとは比較せず、前記第２の登録用データと比較して、第１の識別用データが取得された物体と第１の登録用データが取得された物体との同一性、又は、第２の識別用データが取得された物体と第２の登録用データが取得された物体との同一性を判定する判定手段をさらに有する請求項１または２に記載の識別システム。
  4. 前記判定手段は、前記第１の登録用データと前記第１の識別用データの相関値である第１の相関値を演算し、前記第２の登録用データと前記第２の識別用データとの相関値である第２の相関値を演算し、前記第１の相関値と前記第２の相関値との双方が予め定められた基準を満たした場合に、判定対象の物体が、第１の登録用データと第２の登録用データとを取得した物体と同一であると識別する請求項３記載の識別システム。
  5. 識別対象の物体の第１の画像の特徴を含む第１のデータ又は前記第１の画像よりも細密な第２の画像の特徴を含む第２のデータを入手する入手手段と、
    前記入手手段により入手した第１のデータ又は第２のデータと、真の物体から予め取得された登録用データとを用いて、識別対象の物体が同一であると判定された場合、前記入手手段が前記第１のデータを入手したときと前記第２のデータを入手したときとで、異なる内容を出力する出力手段と、
    第１のデータを用いた判定を行うか、第２のデータを用いた判定を行うかを選択する指示を受け付ける受付手段と、
    を有し、
    前記出力手段は、第１のデータを用いた場合は、同一であるが精度が低い旨の内容を出力する識別システム。
  6. 第１の撮影装置により撮影された識別対象の物体を含む第１の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第１の識別用データとして取得し、第２の撮影装置により撮影され、識別対象の物体を含み、前記第１の画像よりも細密な第２の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第２の識別用データとして取得する取得手段と、
    前記取得手段により取得された前記第１の識別用データと、前記第２の識別用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、
    を有し、
    前記取得手段は、第１の識別用データ又は第２の識別用データであることを示す識別情報を取得し、かつ、前記第１の撮影装置に細密さを変える付属部品が取り付けられた場合は、第２の識別用データであることを示す識別情報を取得する識別装置。
  7. 第１の撮影装置により撮影された識別対象の物体を含む第１の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第１の識別用データとして取得し、第２の撮影装置により撮影され、識別対象の物体を含み、前記第１の画像よりも細密な第２の画像から、前記物体の表面に分布する特徴を表す特徴データを第２の識別用データとして取得する取得手段と、
    前記取得手段により取得された前記第１の識別用データと、前記第２の識別用データとを、互いに関連付けて記憶するように制御する記憶制御手段と、
    前記取得手段により取得された前記第１の識別用データと、真の物体から取得され、予め登録されている第１の登録用データとの比較に基づいて識別対象の物体の同一性を判定するか、前記取得手段により取得された前記第２の識別用データと、真の物体から取得され、予め登録されている第２の登録用データとの比較との比較に基づいて識別対象の物体の同一性を判断するかを選択する選択手段と、
    を有する識別装置。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7419712B2 (ja) * 2019-09-12 2024-01-23 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 情報処理装置およびプログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007279128A (ja) 2006-04-03 2007-10-25 Fuji Xerox Co Ltd アダプタ装置、携帯端末装置、パターン照合錠システム及びパターン照合錠システムの錠制御方法
JP2010021709A (ja) 2008-07-09 2010-01-28 Nikon Corp 画像処理装置
JP2013235580A (ja) 2012-05-08 2013-11-21 Axis Ab ビデオ解析
JP2018151748A (ja) 2017-03-10 2018-09-27 オムロン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、テンプレート作成装置、物体認識処理装置及びプログラム

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0725440U (ja) * 1993-10-18 1995-05-12 エヌオーケー株式会社 図形認識装置
JP2004171109A (ja) * 2002-11-18 2004-06-17 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> デバイス認証システム
JP4791907B2 (ja) * 2006-08-08 2011-10-12 株式会社リコー 情報追跡方法、画像形成装置、情報処理装置及び情報追跡プログラム
EP2545801B1 (en) * 2011-07-11 2015-07-15 Sung Yong Chang Bling nail sticker and manufacturing method thereof
JP5751067B2 (ja) * 2011-07-27 2015-07-22 大日本印刷株式会社 個体識別装置、個体識別方法、及びプログラム
EP2892026A4 (en) * 2012-08-28 2016-05-18 Hitachi Ltd AUTHENTICATION DEVICE AND AUTHENTICATION METHOD
WO2015069827A2 (en) * 2013-11-06 2015-05-14 H. Lee Moffitt Cancer Center And Research Institute, Inc. Pathology case review, analysis and prediction
JP6771866B2 (ja) * 2015-07-31 2020-10-21 株式会社デンソーウェーブ 情報コード読取システム
JP6813310B2 (ja) * 2016-09-02 2021-01-13 東芝テック株式会社 物品読取装置およびプログラム
KR20190005081A (ko) * 2017-07-05 2019-01-15 십일번가 주식회사 증강현실을 이용한 배송 물품 관련 정보 제공 방법 및 시스템

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007279128A (ja) 2006-04-03 2007-10-25 Fuji Xerox Co Ltd アダプタ装置、携帯端末装置、パターン照合錠システム及びパターン照合錠システムの錠制御方法
JP2010021709A (ja) 2008-07-09 2010-01-28 Nikon Corp 画像処理装置
JP2013235580A (ja) 2012-05-08 2013-11-21 Axis Ab ビデオ解析
JP2018151748A (ja) 2017-03-10 2018-09-27 オムロン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、テンプレート作成装置、物体認識処理装置及びプログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Sanjay Kumar Sahani, et al.，A fast template matching algorithm for aerial object tracking，2011 International Conference on Image Information Processing，IEEE，2011年11月05日，https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6108841

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