JPH0291778A - パターン認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は広くはパターン認識に関し、更に詳しくは、未
知の物体のシルエットを既知の物体のシルエットに付き
合わせる（マツチングを行なう）ことによって物体の分
類を行なう方法に関する。

（背景技術） 物体の認識は、その物体の顕著な特徴を利用して行なう
ことができる。多くの場合に有用な、その種の特徴のう
ちの１つに、可視光ないし赤外線を感知する装置によっ
て記録された物体のシルエットがある。ある未知の物体
のシルエットが既に同定されている物体のシルエットと
一致し得るならば、この未同定の物体はその既知の物体
と同一の分類に属すものであると結論することができる
。シルエットというものは２次元パターンと同等である
ため、公知のパターンｅマツチング法を利用することが
できる。

公知の方法のうちの１つに、シルエットを小さな要素、
即ち「ピクセル（画素）」に分割するという方法がある
。所定の割合を占める対応するピクセルどうしの内容が
互いに同一である場合に、既知のシルエットと未知のシ
ルエットとが一致していると見なされるようになってい
る。この方法は計算処理に関しては簡明な方法であるが
、しかしながら比較されている双方のシルエットが互い
に重なり合っていない場合には、その件部が低下する。

この方法は更に、未知の物体の画像の大きさが既知の物
体の画像の大きさと異なる場合（このような事態は、そ
れらの画像が物体から夫々に異なった距離に置かれた装
置によって生成されたときに生じることがある）にも、
その性能が低下する。これとは別の方法に、既知の画像
の２次元フーリエ変換を未知のシルエットの２次元フー
リエ変換と比較するという方法もあり、この方法は既知
のシルエットの向きと未知のシルエットの向きとが異な
っていても良好に機能する。しかしながらこのような方
法は、はるかに多量の計算処理を必要とするゆ （発明の概要） 本発明の目的は、未知の物体のシルニー／　トを含む画
像を既知のシルエットを含む画像と付き合わせることに
よって、物体の分類を行なう手段を提供することにある
。

本発明の更なる目的は、計算処理に関して簡明であり、
しかもシルエットどうしが正確に重なり合っていない場
合にも、またそれらのシルエットの大きさが互いに異な
っている場合にも効果的に機能する物体分類方法を提供
することにある。

本発明の以上の目的並びにその他の目的は、デジタル化
された画像から未知の物体のシルエットを生成するステ
ップと、この未知の物体のシルエットを標準化すること
によって、同様に標準化された既知の物体のノ＾準シル
エットとの比較に適した形にするステップと、この標準
化された未知の物体の画像を、標準化された基準と比較
するステップとを含む手順によって、達成することがで
きる。

以下の更に詳細な説明を添付図面と共に参照することに
より、本発明を更に明瞭に理解することができよう。

（実施例） パターン認識法は多くの用途を持つものである。本発明
を説明するという目的に鑑み、ここでは、パターンは、
船舶ないし航空機のシルエットを含む画像を表わすもの
として説明することにする。当業者には理解されるよう
に、パターンのもとどなっているそれらの船舶や航空機
は単に例として挙げられているだけであり、本発明は認
識しようとしているパターンの具体的な種類の如何にか
かわらず機イ侶するものである。

さて第１図に関し、同図には撮像装置ｌＯが、そΩ焦点
を未知の船舶１４に合わせられた状態で示されている。

この撮像装置ｌＯは、可視光或いは赤外線を利用して画
像を形成するようにした、公知のいかなる装置であって
も良い、未知の船舶１４の画像はデジタイザ２０によっ
てデジタル化される。このデジタル化画像はデジタル・
コンピュータ１２へ伝送され、このコンピュータ１２に
おいて、第２図に図示し以下に説明するところの方法に
従った処理が実行される。この処理の一部として、この
デジタル化画像をメモリ１８に格納されている既知の船
舶のシルエットと比較することが行なわれる。この比較
の結果は、例えば陰極Ｖｊ管（ｃＲＴ）等の、操作者が
この比較結果を読取れるようにするための利用装置１１
へ送られる。撮像装置ｌＯ１画像デジタイザ２０、デジ
タル自コンピュータ１２、及びメモリ１８は、デジタル
化画像を生成し処理するためのものとしてち業界におい
て公知となっている、いかなる装置であっても良い。

次に第２図について説明すると、この第２図に示されて
いる処理は、デジタル壷イクイップメント［相］コーポ
レーション（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ。

Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ、　Ｍａｙｎａｒｄ、　ＭａＳ
ＳａｃｈｕＳｅｔｔＳ）が製造しているＶＡＸ−１１／
７８０型等の汎用デジタル・コンピュータをプログラミ
ングすることによって実行されるものである。第２図の
フローダイヤグラムの中の、例えば要素３０等の、以下
に「処理ブロック」と言い表わされる矩形の要素は、汎
用デジタル・コンピュータ１２（第２図）によって実行
される単一の命令、或いは１つのグループをなすコンピ
ュータ・ソフトウェア命令群を表わすものである。例え
ば要素４４等の、以下に「判断ブロック」と言い表わさ
れるひし形の要素は、何らかの条件を評価してその条件
に関する複数の処理ブロックの実行の順序に影響を与え
るコンピュータ・ソフトウェア命令群を表わすものであ
る。例えばメモリ１８等の、底部が波形とされている要
素は、汎用デジタル・コンピュータ１２（第１図）がア
クセスすることのできるハードウェアφメモリに格納さ
れた情報を表わすものである。メモリを図中に明示する
のは大量の情報が格納される場合に限り１例えばプログ
ラム変数の格納等のように大多数のコンピューターソフ
トウェア・プログラムにおいて一般的に行なわれている
メモリ利用については図中には明示しない。

当業者には気付かれるように、諸変数やループ（それに
コンピュータ・ソフトウェアψプログラムのその他の標
準的な要素）の初期化については図中に明示していない
。

処理ブロック３０においては、公知のアルゴリズムない
しアルゴリズムの組合わせに従って未知の船舶１４（第
１図）のシルエットの抽出が行なわれる。例を挙げるな
らば、ウィリアム−に−プラット箸「デジタル画像処理
Ｊ　　（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｌ＋ｅａｇｅＰｒｏｃｅｓｓ
ｉｎｇ　　ｂｙ　　Ｗｉｌｌｉａｍ　　Ｋ、　　Ｐｒａ
ｔｔ、　ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ　　ｂ７Ｊｏｈｎ　Ｗｉｌ
ｅｙ　＆　５ｏｎｓ、　Ｉｎｃ、、１９７Ｂ　）の第３
２２頁〜第３２６頁に記載されているエツジ強調のため
のアルゴリズム、並びに同参考文献の第５４２頁〜第５
４５頁に記載されているエッジーセグメンテーシ摺ンの
ためのアルゴリズム等を利用することができる。ただし
、当業者には理解されるように、その他のアルゴリズム
を用いてこの未知の船舶１４（第１図）のシルエットを
抽出することも可能である。

処理ブロック３２においては、シルエットがベクトル化
されて、第３図に示すような垂直ベクトル７４の集合が
形成される。第３図は、視野の中にある未知の船舶１４
（第１図）のシルエット７２を描き出しているＮ木の垂
直ベクトル７４の集合のうちの、数本の垂直ベクトルを
例示している。各々の垂直ベクトル７４は、Ｘの値とＹ
の値とを表わす一対の数字によって表わされる。第３図
から分るように、垂直ベクトル７４はシルエット７２の
下縁から上縁まで延伸している。第３図に関して注意す
べきことは、垂直ベクトル７４の発する位置はＸ軸方向
に等間隔をなしているということである。それらの垂直
ベクトル７４がＸ軸方向に等間隔とされているために、
それらの合計本数ＮはシルエットのＸ軸方向の長さに応
じて異なってくる。それらのベクトルの高さ、即ちそれ
らの垂直ベクトルの長さは、各々のｘａ霞におけるシル
エット７２の下縁と上縁との間の距離に応じて定まるも
のである。

第２図の処理ブロック３４においては、未知の船舶１４
（第１図）のシルエットを描き出している垂直ベクトル
７４（第３図）に対して、シルエットの上縁の線、この
例では未知の船舶の船楼の外郭線であるが、この線に沿
った変動のみが表わされるように、調整が加えられる。

この処理ブロック３４においては、船舶中央部における
最小ベクトル７６（第３図）が同定される。このベクト
ル７６は、以下にｒＶＮＪでも表わされるものであるが
、全ての６直ベクトル（ただしこの画像の左端の例えば
４パ一セント程度の少数の垂直ベクトル、並びにこの画
像の右端の例えば４パ一セント程度の少数の垂直ベクト
ルを除いたもの）のうちの最短のベクトルとして同定さ
れる。続いて全ての６直ベクトルに対して、このＶＮの
大きさを減じるという調整が加えられる。調整を加えら
れたベクトルの集合の、その各々の要素を、以下にＵ（
Ｘ）で表わすことにする。以上に替えて、処理ブロック
３４で実行されるこの処理を省略し、以降の処理におい
ては標準化された垂直ベクトル７４が用いられるように
しても良い。

第２図の処理ブロック３６においては、シルエットのＩ
’ｌの標べち化が行なわれ、この標準化は、ｒｃｌＮｒ
　（Ｎ／１００）Ｊ番目ごとのベクトルのみを用いると
いう方法で行なわれる。ここでＣＩＮＴとは、括弧内の
値を丸めてその値に最も近い整数にする関数である。従
って、この標準化処理の結果書られる画像は常に１００
本の垂直ベクトルだけを含んでいる。処理ブロック３８
においては、ベクトルの高さの標準化が行なわれ、この
標準化によって、シルエットは所定の面積を占めるよう
になる。コノ標準化は、Ｈ（Ｘ）　−Ｕ（Ｘ）／（ＭＳ
Ｖ／８）　トイウ式に従って行なわれ、ここで。

Ｈ（Ｘ）は標準化されたベクトルＸの高さ、υ（Ｘ）は
上記調整を加えられた上で標準化されたベクトルＸの高
さ、 ＭＳＶ　　は集合をなす調整を加えられたベクトルの平
均値である。

処理ブロック４０．４１、及び４２においては、未知の
船舶シルエットを標準化して得られた画像を、格納され
ている既知の諸々の船舶のシルエットと比較する。既知
の船舶のそれらのシルエットは、装置の使用に先立って
メモリ１８に格納されており、しかも、認識しようとし
ているシルエットの、処理ブロック３０．３２．３４．
３６及び３８を通過した後の形に相当する、ベクトル化
し標準化して得られた形で格納されている。メモリ１８
は、この処理によって同定することのできる、あらゆる
船舶級の船舶の画像を包含している。更に、メモリ１８
は好ましくは各々の船舶級につき、幾つかの異なった角
度から（本実施例においては４つの角度から）見たその
船舶の姿を表わす、幾つかの画像を包含しているものと
するのが良い。処理ブロック４０においては減算が行な
われ、この減算は、基準画像（即ち特定の船舶級の船舶
のシルエット）の１つのベクトルを、そのとき受取って
いる。ベクトル化され標準化されているシルエットの、
対応するベクトルから減じることによって行なわれる。

未知の船舶の船首は画像のいずれの側を向いていること
もあり得るため、第２の差分の算出を処理ブロック４１
において行なうようになっている。この処理ブロック４
１では、基準画像があたかも逆方向に向けられた船舶に
基づいて形成されたものであるかのように見なしてノ、
（準ベクトルを選択するという方法でこの差分の算出が
行なわれる。即ち、処理ブロック４０において第１番口
の基準ベクトルが使用されるときには処理ブロック４１
では最後尾のノフ準ベクトルが使用され、また、処理ブ
ロック４０において第２番目の基準ベクトル使用される
ときには処理ブロック４１では最後尾から第２１１ｉ目
の基準ベクトルが使用され、以下同様である。処理ブロ
ック４２においては、処理ブロック４０及び４１で算出
された差分の絶対値が積算される０判断ブロック４４は
、処理ブロック４６によって決定される未知の船舶のシ
ルエットの中の次のベクトルを処理するために、処理ブ
ロック４０．４１及び４２を反復して実行させるもので
あり、この反復は、受取ったベクトル化され標準化され
ているシルエットの各々のベクトルのことごとくか、そ
のときメモリ１８から取り出されている基準画像の中の
対応するベクトルからの減算を完了されるまで、続けら
れる０以上の処理の結果書られる夫々の差分の絶対値の
合計値は、基準画像の「スコア」と呼ばれるものであり
、それらのスコアのうちの一方は基準画像との比較にお
けるその未知の画像のスコア、他方はこの基準画像の向
きを反転させたものとの比較におけるその未知の画像の
スコアである。処理ブロック４８においては、処理ブロ
ック４０．４１及び４２で算出された、このノ、（準船
舶に関するスコアがメモリ５０に格納される。当業者に
は理解されるように、処理ブロック４８は、以上の別実
施態様として、例えば最小のスコアだけを格納するとい
うような、メモリ５０に格納される情報の量を減少させ
ることができるような何らかの方式でスコアの処理をす
るものとしても良い０以上の比較の過程は、処理ブロッ
ク５８を含むループバック経路によって制御され、この
未知の船舶がメモリ１８に格納されている個々の基準画
像のことごとくと比較されてしまうまで反復して実行さ
れる。

この未知の船舶のシルエットがメモリ１８に格納されて
いる基準画像の全てと比較された後に、処理ブロック５
４において、スコアが最小の基準画像が選択される。こ
の最小のスコアに対応する基準船舶が、未知の船舶と「
一致（膳ａｔｃｈｉｎｇ）　Ｊしていることになる。こ
うして以上の処理により、未知の船舶がこの選択された
基準船舶と同一の船舶縁に属するものであることが認識
されることになる。別実施態様として、全ての基準シル
エットに関して得られた最小のスコアがある所定の値よ
り小さくない場合にはその未知の船舶に対していかなる
分類も与えられないようにする、スレショルド機能を採
用しても良い。

（放射状ベクトル方式の実施例） 垂直ベクトルを用いて物体の同定を行なうようにした以
上のアルゴリズムは、平坦な下縁部を有する画像に適用
するのに殊に適している。例えば船舶はその喫水線より
下の部分がかくれているために、その下縁部が平坦であ
るように見える。上縁部と下縁部との両方に構造的な凹
凸を有する物体に適用するには、放射状ベクトル方式の
アルゴリズムがより適している。例えば航空機はその種
の物体である。

第４図は、放射状ベクトル方式のアルゴリズムを用いて
画像に加えられる処理を図示している。

先ず最初に処理ブロック３０Ａが、処理ブロック３２（
第２図）と同様の方法で物体の外郭線を抽出する。

処理ブロック１００はこの外郭線の放射状ベクトルを形
成するブロックであり、その形成の方法については第５
図を参照すればより良く理解することができる。第５図
は、未知の航空機の外郭線１５２を示している。この外
郭線上の各点は、「ｘ」座標値と「Ｙ」座標値とを有す
るものであるということに注意されたい、放射状ベクト
ルを決定するには、先ず最初にこの外郭線の図心Ｃを算
出する０本実施例では、外郭線上の全ての点のＸ座標イ
１１並びにＹ座標値の平均値を求めることによって、図
心の値を近似値として得ている。座標値の平均値を求め
るならば、対称形の画像の場合には、図心に等しい値が
得られる。平均値を求めることによって図心の近似値を
得るという方法は必要とされる処理を簡明化しており、
また、この方法を用いた結果、物体の向きにかかわらず
不変の長さを持つベクトルが得られるようになっている
。

放射状ベクトルの各々は、図心Ｃと外郭線１５２上の１
つの点との間の距離を反映した大きさを持っている。外
郭線上の各々の点ごとに１つの放射状ベクトルを算出す
る必要がある。放射状ベクトルの総本数は例えばＮ本と
して表わされるが、様々な総本数のベクトルを算出する
ようにすることができる。それらのＮ箇所の点を選択す
るためにはレシオ（比）Ｒを算出し、このレシオＲは、
外郭線１５２上に存在する点の総数をＮで割ったものに
等しい０本実施例ではＮの値は「３６」であるが、他の
値を使用しても良い０次に外郭線１５２上の第１番目の
点を選択するのであるが、この点は固有のＸ座標値とＹ
座標値とを持っている。第１番目の放射状ベクトル１５
０１の大きさは、この点と図心Ｃとの、Ｘ座標値どうし
の間の差分の二乗値とＹ座標値どうしの間の差分の二乗
値との和の平方根に等しい。

外郭線１５２上の第２番目の点には、第１番目の点から
数えて８個めの点を選択する。Ｒはレシオ（比の値）で
あるため、必ずしも整数とは限らない。Ｒが整数ではな
い場合には、第１番目の点から数えて８個めの点に最も
近い２つの点のＸ座標値とＹ座標値とを求め、それらの
値の間に内挿法を適用することによって、第２番目の点
の座標値を求めるようにする。この内挿法によって求め
られた座標値に基づいて、第２番目の放射状ベクトル１
５０２のｑｌが算出される。

その他の放射状ベクトル１５０３．、．１５ＯＮの値も
同様にして求める。以下に説明する放射状ベクトルを標
゛準化するための処理が行なわれるため、第１番目の放
射状ベクトルを算出するための点として、いかなる点を
選択しても良いようになっている。同様に、それに続く
一連の放射状ベクトルを算出するための点についても、
外郭線に沿って時計回りにとって行くようにしても、ま
た反時計回りにとって行くようにしても良いようになっ
ている。

再び第４図に関して説明すると、放射状ベクトルの集合
は処理ブロック１０２において標準化される。即ち先ず
、この集合に属する放射状ベクトルの値の平均値を求め
る。この平均値をある定数、例えば１５で割る除算を行
なうことによって、スケール・ファクタを算出する。集
合の中の各々の放射状ベクトルをこのスケール奉ファク
タで割る除算を行なうと、標準化された放射状ベクトル
の集合が得られる。

標準化されたそれらのベクトルは、次に処理ブロック１
０４により、それ・らのうちの最大のベクトルが第１番
目の位殿にくるまで「回転」させられる。例えば、その
最大のベクトルが第５番目のベクトルであったとするな
らば、このベクトルの集合は、その第５番目のベクトル
が第１番目のベクトルになり、その第６番目のベクトル
が第２番目のベクトルとなり、以下同様となるように回
転させられる。更に、これらのベクトルは回転させられ
る際には「循環」するようになっており、そのため第４
番目のベクトルは回転させられた後には最後尾のベクト
ルとなり、また第３番目のベクトルは回転させられた後
には最後尾から第２番目のベクトルとなり、以下同様で
ある。ベクトルを回転させることによって、未知の物体
は、その物体から画像が生成されたときのその物体の向
きがどのようなものであったかとは無関係に、同一の放
射状ベクトルの集合を提供することになる。

これらの未知の物体の放射状ベクトルは、処理ブロック
３９Ａにおいて、既知の物体の画像、即ち基準と比較さ
れる。本実施例の処理ブロック３９Ａは処理ブロック３
９（第２図）と同様である。無論、メモリ１８に格納さ
れている複数の既知のベクトル集合は、船舶に替えて航
空機等を表わすものとされている。更には、それらの既
知のベクトル集合を画像から抽出する際には、第２図に
示されている処理に従ってではなく、処理ブロック３０
Ａ、１００，１０２、及び１０４（第４図）によって表
わされている処理に従って、抽出が行なわれる。

メモリ１８（第２図）内に格納されている各々の基準の
ことごとくについてスコアの算出がなされたならば、処
理は判断ブロック１０Ｂへ進む。

ここで再度述べておくと、基準に対する比較は、未知の
物体の放射状ベクトルを、最大のベクトルがその集合の
第１番目のベクトルになるように回転させて得られたベ
クトル集合について、行なわれるようになっている。メ
モリ１８（第２図）内に格納されている基準も同様に回
転されたものであるため、夫々の集合の中の最大のベク
トルどうしが比較されることになる。しかしながら、未
知の物体の上の最大の放射状ベクトルを発生させている
点が、基準の中に包含されている既知の物体の上の最大
の放射状ベクトルを発生させている点と一致していない
場合には、この比較は不正確なものとなる０例えば、未
知の物体の画像が形成される際にノイズがある放射状ベ
クトルに作用し、そのノイズが無かったならば別のベク
トルが最大となるはずであったにもかかわらずそのベク
トルが最大ベクトルであるかのように見えてしまうこと
もあり得る。

不正確な比較が行なわれる回部性を低減するために、未
知の画像から生成された放射状ベクトルは、はぼ最大に
近い別のベクトルがそのベクトル集合の中の第１番目の
放射状ベクトルとなるように回転させられるようになっ
ている。第４図に示すように、判断ブロック１０８が、
その放射状ベクトルの集合の中の「ピーク」を探すため
のチエツクを行なっている。ピークとは、以下の判定基
準を満足する放射状ベクトルのことである。

（１）ピークをなす放射状ベクトルはその直前の放射状
ベクトル及びその直後の放射状ベクトルより大きい、（
２）ピークをなす放射状ベクトルの大きさは第１の所定
の閾値（例えばｒ１８Ｊ）より大きい、（３）ピークを
なす放射状ベクトルの大きさはその直前の「谷」にある
放射状ベクトルと比較して第２の所定の閾値（例えば「
３」）分以上に大きい（谷とは、その直前の放射状ベク
トル及びその直後の放射状ベクトルより小さい放射状ベ
クトルのことである）、　（４）ピークの直後に統〈放
射状ベクトルの大きさはピークをなす放射状ベクトルの
大きさと比較して所定のパーセンテージ（例えばｒ２０
％」）分以上に小さい。

判断ブロック１０８が、放射状ベクトルの集合の中に別
のピークが存在することを認めた場合には、処理は処理
プロラック１０６へ進み、このブロックにおいては、そ
のピークがそのベクトル集合内の第１番目のベクトルに
なるまでそのベクトル集合が回転させられる。続いて処
理ブロック３９Ａにおいて、この回転して得られた放射
状ベクトル集合に関する新たなスコアの算出が行なわれ
る。

判断ブロック１０８が、その集合の中の全てのピークが
回転により第１番目の位置へ移動されたと判断したなら
ば、処理は処理ブロック５４Ａへ進む。この処理ブロッ
ク５４Ａは、処理ブロック５４（第２図）と同様に、処
理ブロック３９Ａで算出されたスコアのうちの最小のス
コアを選択する。未知の物体は、この最小スコアの算出
に用いられた基準ベクトル集合と一致するものと見なさ
れる。

当業者には理解されるように、本明細書に記載された本
発明の概念及び範囲から逸脱することなく、本発明に対
し種々の変更を加えることが可俺である。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明を採用することのできる１つのシステ
ムを理解するための概略図、 第２図は、本発明の物体同定のプロセスのフローチャー
ト、 第３図は、画像を垂直ベクトルで表わす際の表わし方を
理解するための概略図、 第４図は、本発明の物体同定のプロセスの別実施例のフ
ローチャート、 第５図は、画像を放射状ベクトルで表わす際の表わし方
を理解するための概略図である。 尚、図中、 １０・・・撮像装置、 １１・・・利用装置、 １２・・・デジタルφコンピュータ、 １４・・・船舶、 １８・・・メモリ、 ２０・・・デジタイザ、 ７２・・・シルエット、 ７４・・・爪有ベクトル、 ７６・・・船舶中央部における最小ベクトル、 ５０・・・放射状ベク トル、 ５２・・・外郭線。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、未知の物体のシルエットのデジタル化画像を複数の
   既知の物体のシルエットの複数の画像の各々と比較する
   ことにより、前記未知の物体の前記シルエットの前記デ
   ジタル化画像から、前記未知の物体を同定する方法であ
   って、 （ａ）前記未知の物体の前記シルエットの前記デジタル
   化画像を放射状ベクトルの集合で表わすステップと、 （ｂ）前記集合内の各々の放射状ベクトルをスケール・
   ファクタで割る除算を行なうことにより、標準化された
   放射状ベクトル集合を形成するステップと、 （ｃ）前記放射状ベクトル集合を、最大の放射状ベクト
   ルが該集合内の第１番目のベクトルとなるまで回転する
   ステップと、 を含む未知の物体の同定方法。 ２、（ａ）標準化し回転して得られた前記放射状ベクト
   ル集合を、複数の既知の物体の複数のデジタル化画像を
   表わす複数の標準化し回転して得られた放射状ベクトル
   集合の各々と比較し、それによって、それらの比較の各
   々についてのスコアを算出するステップであって、該ス
   コアが、標準化し回転して得られた未知のシルエットの
   中の各々の放射状ベクトルと、標準化し回転して得られ
   た複数の既知のシルエットの各々の中の対応する放射状
   ベクトルとの間の差分の絶対値の合計値に等しいスコア
   であるステップ、 を更に含む請求項１記載の未知の物体の同定方法。 ３、（ａ）前記標準化放射状ベクトル集合の中のピーク
   をなす放射状ベクトルを同定するステップと、 （ｂ）前記標準化放射状ベクトル集合を、前記ピークを
   なす前記放射状ベクトルが該集合内の第１番目のベクト
   ルとなるまで回転するステップと、 （ｃ）標準化し回転して得られた前記放射状ベクトル集
   合を、複数の既知の物体の複数のデジタル化画像を表わ
   す複数の標準化し回転して得られた放射状ベクトル集合
   の各々と比較し、それによって、それらの比較の各々に
   ついてのスコアを算出するステップであって、該スコア
   は、標準化し回転して得られた未知のシルエットの中の
   各々の放射状ベクトルと、標準化し回転して得られた複
   数の既知のシルエットの各々の中の対応する放射状ベク
   トルとの間の差分の絶対値の合計値に等しいスコアであ
   るステップと、 を更に含む請求項２記載の未知の物体の同定方法。 ４、既知の物体を表わす前記複数のデジタル化画像が、
   様々な角度からの航空機のシルエットを含むことを特徴
   とする請求項３記載の未知の物体の同定方法