JPH04256185A - 画像認識システムのサンプル画像収集方法 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、３次元物体の画像認識
システムのサンプル画像を収集する方法に関し、３次元
物体の姿勢、位置の計測あるいはその種類の識別を、対
象物体の１枚もしくは複数システムの性能の画像から行
なう画像認識システムにおいて、計測の精度や同定の信
頼度など認識システムの性能の定量的な評価あるいは計
測についてはパラメータの較正、識別については各クラ
スの認識辞書の構成といった、認識システム設計におい
て必要となる対象物体に関する情報があらかじめ既知で
ある多数のサンプル画像を自動的に収集する方法に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、このような画像認識システムの設
計および評価に必要とされる画像を収集する方法として
は、その画像認識システムが認識対象とする物体の標本
を用意し、実際の応用の場において同システムへの入力
画像に関して予想される多様な変動を可能なかぎりカバ
ーし得るように条件をさまざまに（多くの場合ランダム
に）変えながら画像データの入力を繰り返すことにより
、多種多様なサンプル画像データを得るという方法がと
られてきた。例えば、人物の顔を認識することを目的と
する画像認識システムの設計、評価に用いるサンプル画
像を用意する際には、認識対象とする特定の人物につい
て、撮影時期をずらしたり、照明条件の顔の姿勢を微妙
に変えながら顔を繰り返し撮影するというような方法が
一般的となっている。

【０００３】前述の従来のサンプル画像の収集方法では
、画像認識システムの認識対象によっては、次のような
問題があった。

【０００４】（１）一つの標本について、実際の入力パ
ターンに見られる変動をカバーするのに充分な数のサン
プル画像が得られるように入力条件をさまざまに変化さ
せて画像データの収集を行なうことは、さまざまな制約
によって現実的には困難な場合がある。

【０００５】（２）得られた個々のサンプル画像につい
て、変動要因の各パラメータを定量化することが困難で
ある。したがって、そのサンプル画像が画像認識システ
ムへの入力画像として想定される変動の範囲のどこに位
置づけられるか、あるいはこのようにして用意されたサ
ンプル画像全体の集合が画像認識システムの設計・評価
にあたって考慮にいれる必要がある変動要因の範囲を充
分カバーしているかどうか、を判断することが困難とな
る場合がある。

【０００６】このような問題点を解決するために、サン
プル画像を実在の対象物体の撮影によって得るのではな
く、あらかじめ対象物体の構造やその見え方を定義する
数学的モデルを与えておき、さらにその見え方に影響を
与える変動要因のパラメータを指定することによって、
対象物体のさまざまな条件でのサンプル画像を計算機内
部で合成して得るという方法が用いられることもあった
。

【０００７】この場合には、個々のサンプル画像におけ
る対象物体の形状や変動要因のパラメータは既知となり
、これを入力として場合の画像認識システムによって得
られる計測結果の精度などを定量的に評価することがで
きるという利点がある。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この方
法では、数学的モデルによってそのサンプル画像を合成
することができる対象物体は、比較的単純な幾何学的要
素、たとえば立方体や円柱などから構成される人工的構
造物に限られるので、より複雑かつ柔軟な形状をもつ物
体、例えば人物の顔などの自然物体を認識の対象とする
画像認識システムの設計や性能の評価には使えない場合
が多いという問題があった。

【０００９】本発明は、前記問題点を解決するためにな
されたものであり、本発明の目的は、複雑かつ柔軟な形
状をもつ物体、例えば人物の顔などの自然物体を認識の
対象とする画像認識システムの設計や性能の評価にも使
用できる技術を提供することにある。

【００１０】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、本発明では、３次元物体の画像認識システムのサン
プル画像を収集する方法において、まず、３次元物体の
表面の形状とカラー情報を計測する物体表面計測手段を
用いて対象物体の３次元形状と表面のカラー情報を表す
対象物体の測定データを求め、該測定データから該対象
物体の画像をコンピュータグラフィックス（以下、ＣＧ
という）手段によって生成するための３次元ＣＧモデル
を作成し、該３次元ＣＧモデルに基づき、当該対象物体
を３次元空間中のある視点位置から眺めた時に得られる
２次元画像を画像生成手段を用いて生成し、その画像生
成手段により２次元画像を生成する画像生成処理の際の
画像生成パラメータを制御して変化させながら前記２次
元画像生成処理を繰り返すことにより、当該対象物体を
複数の多様な条件で可視化したサンプル画像を自動的に
得ることを最も主要な特徴とする。

【００１１】また、前記一つの３次元ＣＧモデルから異
なる条件のサンプル画像を生成するために制御する画像
生成パラメータとしては、当該対象物体の基準姿勢に基
づいて設定した３次元空間座標系を基準とする当該対象
物体の姿勢変化、当該対象物体の画像生成における視点
の位置、光源の位置および光源の属性を用いることを特
徴とする。

【００１２】

【作用】前述の手段によれば、画像認識システムの認識
対象の任意の標本（対象物体）について、まず第一に、
その標本（対象物体）の３次元形状と表面のカラー情報
を計測することのできる物体表面計測手段を用いること
によって、画像生成手段を用いた物体像の可視化が可能
な３次元ＣＧモデルを作成し、この３次元ＣＧモデルの
可視化における画像生成パラメータを変化させることに
よって、この標本を入力対象として時に得られるさまざ
まな要因による変動を含んだ任意の入力画像の集合をサ
ンプル画像として収集することができる。

【００１３】また、本発明によるサンプル画像収集方法
によって認識対象物体についての多量のサンプル画像が
容易に得られることになり、従来は認識辞書設計用デー
タの不足により困難とされてきた、複雑かつ柔軟な形状
をもつ自然物体を対象とする画像認識システムの設計に
役立つばかりでなく、入力画像のさまざまな変動要因に
対する画像認識システムの性能を、そのような変動を反
映した多量のサンプル画像を用いて実験的に検証するこ
とにより、その適用域についての定量的な評価が可能と
なる。

【００１４】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて説明
する。なお、ここでは、人物の顔を認識対象とする画像
認識システムの一例として、特願平２−２１９６７５号
の明細書に記載される顔画像装置を想定し、この顔画像
認識システムの認識辞書の作成と評価に用いるためのサ
ンプル画像収集方法を例に挙げて説明するが、本発明自
体は人物の顔に限らず各種の物体を対象とする画像認識
システムに広く適用できることは言うまでもない。

【００１５】図１は、本発明の方法によるサンプル画像
収集方法の一実施例を説明するための画像認識システム
の機能構成を示すブロック図である。図１において、１
はサンプル画像作成のもとになる標本（対象物体）、２
は本発明によって得られるサンプル画像のデータベース
、１０は物体表面計測部、１１は標本を測定して得られ
る３次元形状データ、１２は同じくカラー情報データ、
１３は３次元ＣＧモデル作成部、１４は３次元ＣＧモデ
ル記憶用メモリ、１５は画像生成処理部、１６は生成画
像記憶用メモリ、１７は生成画像表示出力部、２０はサ
ンプル画像作成条件制御部、２１はサンプル画像切り出
し処理部、２２はサンプル画像ファイル格納部である。

【００１６】次に、前記図１の画像認識システムによる
サンプル画像収集方法について説明する。まず、画像認
識システムの認識対象から選んだ任意の標本（対象物体
）１を物体表面に計測部１０によって測定する。この物
体表面計測部１０の実例としては、情報処理学会コンピ
ュータビジョン研究会資料６７−５、１９９０年７月１
９日発表、発表者末永，渡部、表題「３Ｄ形状と輝度（
色）の同時計測が可能なスキャナとその顔画像計測への
応用」の刊行物に記載されている、形状計測用のレーザ
光源およびＣＣＤセンサと、カラーＴＶカメラを利用し
た回転式スキャナを想定して以下の説明を行なう。

【００１７】この測定の結果として、円筒座標系で表現
された物体の３次元形状データ１１と、物体表面上での
形状の測定点に対応するカラー情報データ１２が得られ
る。互いに同期して計測された３次元形状データ１１と
カラー情報データ１２とは、３次元ＣＧモデル作成部１
３において、例えば３次元形状はＸＹＺ座標系の三角パ
ッチ表現に変換され、さらに表面のカラー情報データは
対応するそれぞれの微小な三角パッチ面の属性情報に変
換された形として、３次元ＣＧモデルは記憶用メモリ１
４に格納される。この輝度（色）情報を付加された３次
元ＣＧモデルは、画像生成処理部１５において画像生成
パラメータを適当に設定してシェーディング処理等の画
像生成処理を施すことによって、定められた視点から見
た標本（対象物体）のテクスチャ画像が生成画像記憶用
メモリ１６に出力され、これを生成画像表示出力部１７
において可視化して表示することができる。

【００１８】以上述べたように、標本（対象物体）の３
次元計測によって求められる３次元ＣＧモデルを介して
、当該標本物体の生成画像を当該３次元ＣＧモデルのレ
ンダリング処理によって求める一連のプロセスは、既に
前記参考文献「３Ｄ形状と輝度（色）の同時計測が可能
なスキャナとその顔画像計測への応用」において発表さ
れているとおりである。

【００１９】本発明における特徴は、このプロセスの中
で画像生成処理部１５におけるレンダリングの条件を規
定する画像生成パラメータの設定をサンプル画像作成条
件制御部２０において、制御、変更して繰り返し画像生
成処理部１５に与え、その結果として生成画像記憶用メ
モリ１６に次々と得られる生成画像を順次サンプル画像
ファイル格納部２２に格納し、多数のサンプル画像のデ
ータベース２を得ようとするところにある。

【００２０】なお、本実施例では、前記特願平２−２１
９６７５号の明細書に記載される顔画像装置に示すパタ
ンの正規化処理方式を前提とする顔画像認識システムへ
の応用を想定しているため、生成画像記憶用メモリ１６
に得られた生成画像の全体ではなく、サンプル画像作成
条件制御部２０から指示される顔の特定の基準点によっ
て定まる領域部分のみをサンプル画像切り出し処理部２
１が抽出し、その結果をサンプル画像ファイル格納部２
２に格納する構成として説明している。しかし、本発明
におけるシステムの実現形態としては、画像生成処理部
１５の出力をそのままサンプル画像として利用する場合
も含まれることは言うまでもない。

【００２１】図２は、前記サンプル画像作成条件制御部
２０の機能構成を示すブロック図である。図２において
、１４は３次元ＣＧモデル記憶用メモリ、１５は画像生
成処理部、２０はサンプル画像作成条件制御部、２１は
サンプル画像切り出し処理部である。サンプル画像作成
条件制御部２０は、姿勢基準点抽出部２０１、基準姿勢
位置算出部２０２の機能構成は、３次元ＣＧモデルの移
動・回転処理部２０３、画像生成パラメータ制御部２０
４、サンプル画像切り出し基準点抽出部２０５、サンプ
ル画像切り出し基準点位置算出部２０６からなっており
、画像生成パラメータ制御部２０４の機能構成は、姿勢
変化制御部２０７、視点位置制御部２０８、光源位置制
御部２０９、光源属性値制御部２１０からなっている。

【００２２】次に、サンプル画像作成条件制御部２０の
動作について図２を用いて説明する。

【００２３】まず、３次元ＣＧモデル記憶用メモリ１４
には、測定された標本（対象物体）の測定値から求めら
れた該対象物体の３次元形状とその表面上のカラー情報
を表現した３次元ＣＧモデルがすでに得られているとす
る。ここで、３次元ＣＧモデルは、その中心位置を原点
とする図３（画像生成処理部が前提とするＸＹＺ座標系
と視点位置、光源位置の座標表現図）に示すようなＸＹ
Ｚ座標系で表現されているものとする。そして、視点位
置Ｅ、光源位置ＩがＸＹＺ座標系によって、（ＸＥ，Ｙ
Ｅ，ＺＥ）、（ＸＩ，ＹＩ，ＺＩ）のように与えられ、
さらに光源の強度、色彩等を規定する属性パラメータ（
Ｋ）が与えられた時、画像生成処理部１５は前記パラメ
ータによって指定された条件にもとづき当該対象物体の
可視化を行ない、生成画像を出力するものとする。この
ような機能をもつ画像生成処理部１５は、画像生成専用
ハードウェアを内蔵した汎用グラフィックスワークステ
ーションの基本機能を用いることによって容易に実現し
得るので、その方法の詳細については省略する。

【００２４】そこで、サンプル画像作成条件制御部２０
の役割は、以上のような３次元ＣＧモデル記憶用メモリ
１４に格納された３次元ＣＧモデルと画像生成処理部１
５との関係を前提として、与えられた標本（対象物体）
を所望の条件によって可視化したサンプル画像が出力さ
れるように、前記の視点位置Ｅ（ＸＥ，ＹＥ，ＺＥ）、
光源位置Ｉ（ＸＩ，ＹＩ，ＺＩ）、および光源の属性パ
ラメータ（Ｋ）を指定するとともに、静止座標系である
ＸＹＺ座標軸に対して標本（対象物体）の３次元ＣＧモ
デルを適宜平行・回転移動させることにより、視点位置
に対して相対的に姿勢変化を与えた生成画像を得られる
ようにするところにある。

【００２５】引き続いてこのサンプル画像作成条件制御
部２０の動作についてもう少し詳しく説明する。はじめ
に、姿勢基準点抽出部２０１において、標本（対象物体
）の３次元ＣＧモデルの３次元空間における姿勢を定め
るための基準点を該３次元モデル上に設定する。人物の
頭部を対象とする実施例として、頭部の３次元ＣＧモデ
ル上の鼻の頂点、左右の耳の穴の３点を基準点とする方
法により説明する。姿勢基準点抽出部２０１におけるこ
れらの基準点の抽出処理は３次元ＣＧモデルの面データ
上の曲率を自動的に検出する等の方法も考えられるが、
本実施例においては、画像生成処理部をもつ汎用グラフ
ィックワークステーションの対話処理機能を利用した方
法をとっている。すなわち、表示された３次元ＣＧモデ
ルの生成像から目視でこれらの基準点を検出しマウス操
作によって３次元ＣＧモデル表面上を移動するカーソル
を用いてそれらの位置を特定した時、汎用グラフィック
ワークステーションの対話処理機能によって出力される
カーソルの３次元空間中の位置座標を姿勢基準点抽出部
２０１の出力データとみなすことにする。

【００２６】基準姿勢位置算出部２０２では、姿勢基準
抽出部２０１により求まる３つの姿勢基準点から顔正面
方向を定める基準姿勢方向ベクトルを求める。この定め
方としては、例えば図４（顔の３次元ＣＧモデるから正
面の基準姿勢方向ベクトルを求める方法を説明するため
の図）に示すように、左右の耳の穴の点をそれぞれＬ，
Ｒとした時、線分ＬＲの中点Ｍと鼻の頂点Ｎを結ぶベク
トルＭＮを顔正面の基準姿勢方向ベクトルとする方法等
が考えられる。このようにして３次元ＣＧモデルの基準
姿勢方向ベグトルが求まると、この情報が３次元ＣＧモ
デルの移動・回転処理部２０３に伝えられ、３次元ＣＧ
モデル記憶用メモリ１４に蓄積された３次元ＣＧモデル
の水平移動・回転移動を行ない、Ｍ点がＸＹＺ座標系の
原点上に位置し、ベクトルＭＮがＺ軸正方向と一致し、
三角形ＮＬＲがＸ−Ｚ面内に含まれるように修正される
。

【００２７】このようにして３次元ＣＧモデルのＸＹＺ
座標系に対する基準姿勢が定められた後、画像生成パラ
メータ制御部２０４が動作し、姿勢変化制御部２０７に
よって与えられた３次元ＣＧモデルの姿勢変化量、視点
位置制御部２０８によって与えられる視点位置Ｅの座標
値（ＸＥ，ＹＥ，ＺＥ）、光源位置制御部２０９によっ
て与えられる光源位置Ｉの座標値（ＸＩ，ＹＩ，ＺＩ）
、光源属性制御部２１０によって与えられる属性パラメ
ータ値（Ｋ）の全てのパラメータの組み合せが順次出力
される。

【００２８】姿勢変化制御部２０７によって与えられる
３次元ＣＧモデルの姿勢変化量を指定する表現の一実施
例としては、先に基準姿勢位置算出部２０２によってＸ
ＹＺ座標空間中に定められた３次元ＣＧモデルの基準姿
勢となる位置から、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸のそれぞれの周り
の回転変位角θ，φ，ψを指定する方法がある。このよ
うな姿勢変化量がパラメータとして与えられた時、３次
元ＣＧモデルの移動・回転処理部２０３における３次元
ＣＧモデルの回転処理の一実施例を図５、図６、図７に
示す。静止したＸＹＺ座標系上の基準姿勢位置におかれ
た３次元ＣＧモデルに固定した座標軸としてＸＹＺ軸に
重なるｘｙｚ軸を考える。ｘｙｚ軸とそれに固定した３
次元ＣＧモデルを、まずｘ軸の周りに指定された回転角
θだけ回転し（図５）、次にｙ軸の周りに回転角φだけ
回転し（図６）、最後にｚ軸の周りに回転角ψだけ回転
させた（図７）結果を、静止ＸＹＺ座標系によって表現
される３次元ＣＧモデルの新しいデータとして３次元Ｃ
Ｇモデル記憶用メモリ１４に出力する。

【００２９】前記視点位置制御部２０８、光源位置制御
部２０９、光源属性値制御部２１０によって与えられる
パラメータは、そのまま画像生成処理部１５における画
像生成処理の指定に用いられる。なお、各制御部２０７
〜２１０の実現形態は、所定のパラメータ設定値をあら
かじめ格納したテーブルとし、画像生成パラメータ制御
部２０４では、これらの各テーブルを順次起動して読み
出すことにより、必要なパラメータの組み合せを得るも
のとすればよい。

【００３０】サンプル画像作成条件制御部２０の本実施
例における、サンプル画像切り出し基準点抽出部２０５
およびサンプル画像切り出し基準点位置算出部２０６は
、特願平２−２１９６７５号の明細書に記載される顔画
像装置に示すパタンの正規化処理方式を前提として、画
像生成処理部１５によって得られる生成画像のうち、顔
の特定の基準点によって定まる領域部分のみをサンプル
画像切り出し処理部２１で抽出することにより、サンプ
ル画像のデータベースを得ようとするために設けたもの
である。図８は、サンプル画像切り出し処理部２１にお
ける処理内容の一実施例を説明する図である。図８の（
ａ）は、生成画像記憶用メモリ１６に格納された生成画
像全体を表している。一例として、図に示す左右の目、
唇の中心位置を表す３つの基準点（Ｅ１，Ｅｒ，Ｍ）に
基づいたアフィン変換処理を用いて、図８の（ｂ）に示
す一定の照合領域を切り出す処理を行なう。このために
は、画像生成処理部１５によって出力される、３次元Ｃ
Ｇモデルにさまざまな姿勢変化を加えた生成画像に対し
て、これら３つの基準点をあらかじめ与えておいてやる
必要がある。そこで、まずサンプル画像切り出し基準点
抽出部２０５において、標本（対象物体）の３次元ＣＧ
モデル上でこれら基準点の位置座標を決定する。これに
ついては、姿勢基準点抽出部２０１における場合と同様
に、本実施例においては３次元ＣＧモデルを可視化した
生成画像上で目視により基準点を抽出し、グラフィック
ス対話機能を用いてその座標位置を求める方法を用いて
いる。このようにして求められた３次元ＣＧモデル上の
基準点は、当然のことながら、３次元ＣＧモデル自体の
姿勢が変化した場合、あるいは画像生成の視点位置が変
化した場合には、生成された２次元画像上での対応する
基準点位置が変化する。サンプル画像切り出し基準点位
置算出部２０６では、サンプル画像切り出し基準点抽出
部２０５によって与えられる３次元ＣＧモデル上の基準
点位置の入力データに対して、視点位置制御部２０８に
よって与えられる視点位置Ｅの情報、および姿勢変化制
御部２０７によって与えられる３次元ＣＧモデルの姿勢
変化量、すなわちＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸のそれぞれの周りの
回転変位角θ，φ，ψに基づいて生成される２次元画像
上の各基準点の対応する位置を算出するものである。 この処理の内容については、本発明の本質からははずれ
るので、詳細についての説明は省略する。

【００３１】図９は、人物の顔を対象として、本実施例
に示す手順に従って作成されたサンプル画像の実例の一
部を示す図であり、（ａ）は正面の図、（ｂ）は少し上
向きの図、（ｃ）は少し右向きの図である。ここに示す
例では、画像生成パラメータのみを変化させた場合に相
当する。このような場合でも、たとえば、姿勢変化を表
す回転変位角θ，φ，ψをそれぞれ独立に各基準位置に
対して、±１０，±５，０と５段階に変化させることに
すれば、１人の人物の顔の３次元ＣＧモデルから５×５
×５＝１２５通りのサンプル画像が得られることになる
。しかも、単に多数のサンプル画像収集を行なった場合
において、被験者の頭部の姿勢が一様にゆらいだ場合に
得られるであろうサンプル画像集合をシミュレートして
いることになる。したがって、このサンプル画像は画像
入力時の頭の揺らぎに対してロバストな性能をもつよう
な顔画像認識システムの設計又はその評価に有効となる
。

【００３２】なお、前記実施例から明らかなように、本
発明による出力として得られるサンプル画像は、画像生
成処理部１５によって作成される生成画像、もしくは、
その一部を切り出した画像として得られるものであるが
、画像生成処理部１５によって生成される画像は標本（
対象物体）の３次元ＣＧモデルをある視点位置から眺め
た時のカラー画像に限定されるものではない。Ｚバッフ
ァ法によるレンダリングを実行できる画像生成処理ハー
ドウェアを内蔵している一部のグラフィックワークステ
ーションでは、視点からもっとも近い位置にある物体表
面までの距離値が格納されているＺバッファの内容を直
接プログラムによって読み出すことができるので、生成
画像としては対象物体までの距離を画像化したレンジ画
像を得ることもできる。本発明によるサンプル画像収集
方法は、このようなレンジ画像を入力とする画像認識シ
ステムについても有効であることは言までもない。

【００３３】以上、本発明を実施例に基づき具体的に説
明したが、本発明は、前記実施例に限定されるものでは
なく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更し得
ることはいうまでもない。

【００３４】

【発明の効果】以上、説明したように、本発明によれば
、画像認識システムの認識対象の任意の対象物体（標本
）について、まず第一に、その物体の３次元形状と表面
のカラー情報を計測することのできる物体表面計測手段
を用いることによって、画像生成手段を用いた物体像の
可視化が可能な３次元ＣＧモデルを作成し、この３次元
ＣＧモデルの可視化における画像生成パラメータを変化
させることによって、この対象物体を入力対象として時
に得られるさまざまな要因による変動を含んだ任意の入
力画像の集合をサンプル画像として収集することができ
る。

【００３５】また、認識対象物体についての多量のサン
プル画像が容易に得られることになり、従来は認識辞書
設計用データの不足により困難とされたきた、複雑かつ
柔軟な形状をもつ自然物体を対象とする画像認識システ
ムの設計に役立つばかりでなく、入力画像のさまざまな
変動要因に対する画像認識システムの性能を、そのよう
な変動を反映した多量のサンプル画像を用いて実験的に
検証することにより、その適用域についての定量的な評
価が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のサンプル画像収集方法の一実施例の構
成ブロック図である。

【図２】本実施例のサンプル画像作成条件制御部の機能
構成を示すブロック図である。

【図３】本実施例の画像生成処理部が前提とする静止座
標系と視点、光源位置の座標表現を表す図である。

【図４】本実施例の顔の３次元ＣＧモデルから正面の基
準姿勢方向ベクトルを求める方法を説明するための図で
ある。

【図５】本実施例の３次元ＣＧモデルの回転処理の一実
施例を説明するための図である。

【図６】本実施例の３次元ＣＧモデルの回転処理の一実
施例を説明するための図である。

【図７】本実施例の３次元ＣＧモデルの回転処理の一実
施例を説明するための図である。

【図８】本実施例のサンプル画像切り出し処理部におけ
る処理内容の一実施例を説明する図である。

【図９】本実施例に示す手順に従って作成されたサンプ
ル画像の実例の一部を示す図である。

【符号の説明】

１　　標本（対象物体） ２　　サンプル画像のデータベース １０　　物体表面計測部 １１　　３次元形状データ １２　　カラー情報データ １３　　３次元ＣＧモデル作成部 １４　　３次元ＣＧモデル記憶用メモリ１５　　画像生
成処理部 １６　　生成画像記憶用メモリ １７　　生成画像表示出力部 ２０　　サンプル画像作成条件制御部 ２１　　サンプル画像切り出し処理部 ２２　　サンプル画像ファイル格納部 ２０１　　姿勢基準点抽出部 ２０２　　基準姿勢位置算出部 ２０３　　３次元ＣＧモデルの移動・回転処理部２０４
　　画像生成パラメータ制御部 ２０５　　サンプル画像切り出し基準点抽出部２０６　
　サンプル画像切り出し基準点位置算出部２０７　　姿
勢変化制御部 ２０８　　視点位置制御部 ２０９　　光源位置制御部 ２１０　　光源属性値制御部

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　３次元物体の画像認識システムのサン
   プル画像を収集する方法において、まず、３次元物体の
   表面の形状とカラー情報を計測して対象物体の３次元形
   状と表面のカラー情報を表す対象物体の測定データを求
   め、該測定データから対象物体の画像の３次元コンピュ
   ータグラフィックスモデルを作成し、該３次元コンピュ
   ータグラフィックスモデルに基づき、当該対象物体を３
   次元空間中のある視点位置から眺めた時に得られる２次
   元画像を生成し、該２次元画像の生成時の画像生成パラ
   メータを制御して変化させながら前記２次元画像生成処
   理を繰り返すことにより、当該対象物体を複数の多様な
   条件で可視化したサンプル画像を自動的に得ることを特
   徴とする画像認識システムのサンプル画像収集方法。
2. 【請求項２】　　前記一つの３次元コンピュータグラフ
   ィックスモデルから異なる条件のサンプル画像を生成す
   る画像生成パラメータは、当該対象物体の基準姿勢に基
   づいて設定した３次元空間座標系を基準とする当該対象
   物体の姿勢変化、当該対象物体の画像生成における視点
   の位置、光源の位置及び光源の属性であることを特徴と
   する請求項１に記載の画像認識システムのサンプル画像
   収集方法。