JPH0927056A - 画像識別方法および画像識別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 コイン、メダル等の識別に際しデータの処理
量の低減が図れ、かつ、コインなどの画像歪み、位置ず
れ、部分的欠陥などに起因する識別精度の低下を防止出
来る方法を提供する。 【構成】 コイン表面の凹凸模様を高分解能に読み取
る。この高分解能の読み取りで得た画像データ１１ａに
基づいてコインの中心位置を算出する。この算出した中
心位置を基準にして前記画像データ１１ａを、コインの
模様部の分布が判別できる範囲で圧縮する。この圧縮し
た画像データ１１ｂと予め用意した基準画像データとに
基づいて前記凹凸模様を識別する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、コインやメダル等の
表面に形成された精細な凹凸模様で構成される表面模様
を識別するための方法およびその実施に好適な装置に関
するものである。

【０００２】

【従来の技術】コインやメダルの表面模様を認識し識別
する方法として、凹凸模様のパターンマッチング法が容
易に考えられるが、表面に刻印されている凹凸模様は細
線画像であり高分解能で読み取る必要がある点と、また
識別対象物が任意回転角で読み取られることから各種回
転角のデータを用い照合する必要がある点から、そのま
までは処理すべきデータ量が膨大になり処理時間が長く
かかる。これを解決する方法として、例えば特開平３−
２９０７８６号公報や特開平４−１９５４７７号公報に
開示の技術では、リング状のウインドや放射状のウイン
ドを設定して表面模様におけるこのウインド内のデータ
のみを識別処理に用いている。また、特開平６−１２５
４８号公報に開示の技術では、表面模様における小面積
のデータを用いて硬貨の回転角、貨種、真偽を先ず識別
し、その後に大面積のデータを用いて真偽識別を詳細に
行なっている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
いずれの方法もその識別対象物の表面に刻印された凹凸
模様の細線画像を用い識別対象物を識別しようとする方
法であるため、刻印されている凹凸の深さや傾きに影響
されて凹凸模様の細線画像を忠実に抽出すること自体が
困難となることが多い。また、長期間使用されたコイン
やメダルなどでは凹凸模様自体に摩耗による欠けや切れ
が生じているので抽出される細線画像自体が欠けや切れ
の多い画像となり、このため、基準画像とのパターンマ
ッチングの際に良好な照合結果が得られないことがあ
る。また、一般的なパターンマッチング法で細線画像の
照合を行なうと、画像の歪みや位置ずれによって照合精
度が著しく低下するという問題もある。

【０００４】

【課題を解決するための手段】そこで、この発明の画像
識別方法によれば、表面に凹凸模様を有する画像識別対
象物の該凹凸模様を識別するに当たり、先ずこの凹凸模
様を高分解能に読み取る。次に、このように高分解能の
読み取りで得た画像データに基づいて前記対象物の中心
位置を算出する。次に、該算出した中心位置を基準にし
て前記画像データを、前記対象物表面の模様部の分布が
判別できる範囲で圧縮する。そして、該圧縮した画像デ
ータと予め用意した基準画像データとに基づいて前記凹
凸模様を識別する。

【０００５】また、この発明の画像識別装置によれば、
凹凸模様を高分解能に読み取るための読取手段と、該読
取手段により得た画像データに基づいて前記対象物の中
心位置を算出する中心位置算出手段と、該算出した中心
位置を基準にして前記画像データを、前記対象物表面の
模様部の分布が判別できる範囲で圧縮する画像圧縮手段
と、該圧縮した画像データと予め用意した基準画像デー
タとを照合する照合手段とを具えたことを特徴とする。

【０００６】

【作用】この発明の画像識別方法によれば、算出した中
心位置を基準に画像データの圧縮がなされるので位置誤
差や量子化誤差の少ない圧縮画像が得られる。また、こ
の圧縮は模様部の分布が判別できる範囲で所望の圧縮比
でなされるから、凹凸模様の特徴を損なうことなく処理
すべきデータ量の削減が図れる。また、模様の分布によ
り凹凸模様の識別がなされるから、読み取り画像の画像
歪み、位置ずれ、部分的欠陥などに起因する識別精度の
低下を軽減できる。

【０００７】また、この発明の画像識別装置によれば、
所定の読取手段、中心位置算出手段、画像圧縮手段およ
び照合手段を具えたので、上記画像識別方法の実施を容
易とする。

【０００８】

【実施例】以下、図１〜図３を参照してこの発明の実施
例について説明する。ただし、説明に用いる各図はこの
発明を理解出来る程度に概略的に示してある。

【０００９】１．装置の説明 はじめに、この発明の画像識別方法の実施に好適な画像
識別装置の実施例を説明する。この説明を図１に示した
画像識別装置の構成図を主に参照して行う。

【００１０】この図１において、１１は識別対象物とし
ての例えばコイン、１３は識別対象物１１の表面の凹凸
模様を高分解能で読み取るための読取手段（図中では凹
凸模様読取手段と示している）をそれぞれ示す。この読
取手段１３は、この場合、識別対象物１１からの反射光
量に応じた電気信号を出力する高分解能のイメージセン
サ１３ａと、該イメージセンサ１３ａから出力される電
気信号をディジタル信号に変換するためのＡ／Ｄ変換部
１３ｂと、該変換されたディジタル信号すなわち凹凸模
様に対応する画像データであってここでは多値の画像デ
ータ（多値のディジタル信号）を格納するための読取信
号記憶部１３ｃとで構成してある。識別対象物を高分解
能に読み取って得られる画像データの理解を深めるた
め、識別対象物として用いたコインが５００円硬貨であ
る場合でかつこれを例えば４００ｄｐｉ（ドットパーイ
ンチ）の分解能で読み取って得た画像データ１１ａの例
を、図２（Ａ）に示した。なお高分解能の程度である
が、これは識別対象物の種類や識別装置に要求される仕
様などを主に考慮して決める。

【００１１】さらに、図１において、１５は中心位置算
出手段を示す。この中心位置算出手段１５は、読取手段
１３により得た画像データ１１ａ（図２（Ａ）参照）に
基づいて前記識別対象物１１の中心位置を算出するもの
である。この中心位置算出手段１５は、任意好適な構成
のものとできる。例えば、読み取り信号記憶部１３ｃか
ら入力される画像データ１１ａを背景のレベルより若干
高いレベルに設定した閾値で２値化して表面模様のない
画像データを求め、それの重心位置を求めることによっ
て中心位置を求める構成のものとできる。なお、この中
心位置算出手段１５は、場合によっては後述の輪郭抽出
部１７ａによって抽出されたデータに基づいて当該中心
位置を求める構成のものでも良い。

【００１２】さらに図１において１７は画像圧縮手段を
示す。この画像圧縮手段１７は中心位置算出手段１５に
よって算出された中心位置を基準にして前記読取信号記
憶部１３ｃに格納してある画像データ１１ａを、前記対
象物表面の模様部（図２（Ｂ）参照。詳細は後述する）
の分布が判別できる範囲の所望の比で圧縮するものであ
る。この実施例の場合の画像圧縮手段１７は、輪郭抽出
部１７ａと圧縮部１７ｂと圧縮画像記憶部１７ｃとで構
成してある。ここで輪郭抽出部１７ａは、例えば、読取
信号記憶部１３ｃに記憶された画像データ１１ａを入力
し、該画像データから濃淡変化の大きなエッジあるいは
線分である輪郭画素要素を抽出することによりコイン表
面に刻印された凹凸模様の精細な線画像を出力するもの
で構成出来る。あるいは、該画像データ１１ａに濃淡変
化の高周波成分を強調するフィルタ処理を施して２値化
することによりコイン表面に刻印された凹凸模様の精細
な線画像を出力するもので構成出来る。また、圧縮部１
９は、輪郭抽出部１７で抽出された線画像の模様線の密
集部を１つの模様群として塗りつぶす様にして、上記画
像データを圧縮する（詳細は後述の方法説明の項で説明
する。）。圧縮した画像データの理解を深めるため、図
２（Ａ）に示した画像データ１１ａを５０ｄｐｉ相当の
分解能に圧縮した画像データの例を、図２（Ｂ）に示し
た。なお、この発明においては図２（Ｂ）に１１ｂｘで
示した部分すなわち網点を付した各部分を模様部と称
し、１１ｂｙで示した部分すなわち白色の各部分を非模
様部と称することにする。圧縮画像記憶部１７ｃは、こ
の圧縮した画像データ１１ｂを格納するものである。

【００１３】さらに図１において１９は照合手段を示
す。この場合の照合手段１９は圧縮した画像データと予
め用意した基準画像データとを照合する照合部１９ａ
と、基準画像データを格納する基準画像記憶部１９ｂと
で構成してある。図２（Ｂ）に示した圧縮した画像デー
タ１１ｂを識別するため用いられる基準画像データ３１
の一例を、図３に示した（詳細は後述する。）。ただ
し、この基準画像データ３１の場合は、年号部のように
コインの発行年度によって文字が変更されて模様自体が
一部変化する部分についてはこの領域（図３中Ｐで示す
領域）が全て模様部とされるようにマスクをかけてしま
っている（この理由については後述する。）。なお、基
準画像データ３１の場合も、圧縮した画像データ１１ｂ
と同様、図３に３１ａで示した部分すなわち網点を付し
た各部分を模様部と称し、３１ｂで示した部分すなわち
白色の各部分を非模様部と称することにする。ここでこ
の実施例の場合の照合部１９は、圧縮した画像データと
基準画像データとを順次に照合すると共に、基準画像デ
ータにおける照合される点が非模様部に当たりかつ圧縮
した画像データにおける照合される点が模様部に当たる
場合この点を不一致点とし、両者が模様部に当たる場合
この点を一致点と判定するものとしている。ところで、
画像識別対象物を読取手段１３（詳細にはイメージセン
サ１３ａ）にセットする際一般的にはイメージセンサ１
３ａに対する画像識別対象物１１の回転角度は不特定状
態であることが多い。そこで、この発明の場合照合に用
いる基準画像データとして、この不特定な回転角度を考
慮して各種回転角度に対応した複数の基準画像データを
それぞれ用意する。複数の基準画像データを用意する場
合例えば次の(1) または(2) の方法で行なえる。(1).あ
る特定の回転角度での基準画像データのみを基準画像記
憶部１９ｂに記憶しておき、照合部１９ａがこの１つの
基準画像データから計算により回転角度が異なる基準画
像データを順次に作成する方法。(2).所定回転角度ごと
の基準データをあらかじめ基準画像記憶部１９ｂにそれ
ぞれ格納しておく方法。また、回転角度が不特定な状態
で読み取った画像データを圧縮した画像データ（これを
角度不特定な圧縮画像データという。）の最終識別にお
いて用いる基準画像データを、上記回転角度を考慮して
複数用意された基準画像データのうちのどれとするか
は、ここでは照合部１９ａが決定する。またこの決定は
ここでは次のように行っている。すなわち、回転角度を
考慮して複数用意された基準画像データにおける非模様
部となっている点のみに着目し、この着目点と照合され
る前記角度不特定な圧縮画像データにおける点が模様部
に当る場合はこの点は不一致点とする。複数用意された
基準画像データと角度不特定な圧縮画像データとのそれ
ぞれの照合において求められる上記不一致点の累積個数
が最少となる時の回転角度におけるデータを最終識別用
の基準画像データとする。照合処理の際、および回転角
度を考慮した複数の基準画像データからいずれを最終識
別用の基準画像データとするかの決定処理の際に、基準
画像データにおける非模様部となっている点にのみ着目
した処理をする理由は後述の方法説明の項において行
う。

【００１４】さらに、図１において２１は識別手段を示
す。この識別手段２１は照合手段１９で得た照合結果に
基づいて凹凸模様を識別する。特にこの場合の識別手段
２１は、照合手段１９の照合部１９ａから入力された不
一致点の累積個数と、前記一致点の累積個数とを予め定
めた許容値範囲と比較して前記圧縮した画像データと基
準画像データとの一致／不一致の識別をするものとして
いる（詳細は後述するの方法説明の項において行な
う）。

【００１５】２．方法の説明 次に、画像識別方法の実施例について図１および図２
（Ａ）、（Ｂ）、図３を参照して説明する。

【００１６】コイン１１が図示しない搬送手段によりイ
メージセンサ１３ａと対向する位置まで搬送され、そし
てその表面の凹凸模様がイメージセンサ１３ａによって
高分解能に読み取られる。この読み取り信号はＡ／Ｄ変
換部１３ｂでディジタル信号に変換された後、読取信号
記憶部１３ｃに画像データとして格納される。これに限
られないが、この実施例では４００ｄｐｉ（ドットパー
インチ）の分解能でコイン１１の表面の凹凸模様を読み
取って画像データ１１ａを得ている（図２（Ａ））。

【００１７】読取信号記憶部１３ｃに格納された画像デ
ータ１１ａは中心位置算出手段１５に入力される。中心
位置算出手段１５はこの画像データ１１ａに基づいて前
記対象物の中心位置（Ｘ₀ ，Ｙ₀ ）を算出する。例え
ば、既に説明したように、画像データ１１ａを背景のレ
ベルより若干高く設定した閾値で２値化して表面模様の
ない画像データとしその重心位置を求めることによって
中心位置を算出する。

【００１８】また、輪郭抽出部１７ａはコイン１１の表
面に刻印された凹凸模様の精細な２値の線画像を抽出す
る。圧縮部１７ｂは輪郭抽出部１７ａで抽出した精細な
２値の線画像を、上記算出した中心位置（Ｘ₀ ，Ｙ₀ ）
を基準にして縦横すなわちＸ方向およびＹ方向共に１／
ｎの圧縮を行って圧縮した画像データ１１ｂを得る。こ
の圧縮した画像データ１１ｂは圧縮画像記憶部１７ｃに
記憶される。ここで圧縮比１／ｎにおけるｎは、対象物
表面の模様部の分布が判別できる範囲でかつ識別精度を
良好にできる範囲で大きい方が良い。データ処理量をよ
り低減できるからである。この実施例の場合のように識
別対象物が図２（Ａ）に示す画像データが得られるコイ
ン１１である場合は、圧縮した画像のデータが５０ｄｐ
ｉ程度の分解能に相当するものとなるのが良いことがこ
の出願にかかる発明者の実験でわかっているので、画像
データ１１ａを縦横共に１／８に圧縮することで、圧縮
した画像データ１１ｂを得ている。画像データ１１ａを
縦横共に１／８に圧縮する処理は、画像データ１１ａを
８×８＝６４画素のウインドで順次走査してゆきこのウ
インド中に黒画素が所定個以上（１個以上の場合があっ
ても良い。）ある場合このウインドに対応する６４個の
画素を黒画素に置き換えそうでない場合は白画素に置き
換えるという方法で行える。このような圧縮処理で得ら
れる圧縮した画像データ１１ｂは、各模様部の位置、大
きさ、形状等の概略分布を示す画像データとなる（図２
（Ｂ））。

【００１９】次に、照合手段１９の照合部１９ａは、基
準画像記憶部１９ｂに格納されている基準画像データを
所定角度ずつ回転させて得たデータを、圧縮画像記憶部
１７ｃに格納されている圧縮した画像データとそれぞれ
照合する。ここで照合に用いる基準画像データは、既に
説明したように、１つの基準画像データを元に所定回転
角度ずつずらしたデータを計算により求めても良いし、
基準画像記憶部１９ｂにあらかじめ回転角度をずらした
複数の基準画像データを記憶させたものでも良い。また
用いる基準画像データ（１つの場合、複数の場合いずれ
も含む）は、模様部を実際の模様部より所定量膨張させ
たものとするのが良い。識別対象である圧縮した画像デ
ータが画像歪みや位置ずれが多少あるものであってもそ
の模様部が基準画像データにおける模様部に包含される
ようにするためである。模様部を実際の模様部より所定
量膨張させた基準画像データは、例えば複数枚のコイン
を読み取って作成したそれぞれの圧縮した画像データの
論理和をとることによって、あるいは、公知の画像処理
アルゴリズムを用いた膨張処理によって作成することが
できる。さらに、既に説明したが、基準画像データは年
号部に当る領域が全て模様部とされるようにマスクをか
けたものとしている（この理由は後述する。）。次に、
回転角度を考慮して複数用意された基準画像データを、
識別対象である角度不特定な圧縮画像データとそれぞれ
照合する。この照合は、複数用意された基準画像データ
それぞれにおける模様部となっている点をそれぞれ
「１」、非模様部となっている点をそれぞれ「０」とし
たとき、該基準画像データにおける照合される点が非模
様部すなわち「０」に当りかつ該圧縮した画像データに
おける照合される点が模様部すなわち「１」に当る場合
はこの点は不一致点とし、両者が模様部すなわち「１」
に当る場合はこの点は一致点とする。そして、複数用意
された基準画像データそれぞれと不特定な圧縮した画像
データとの照合ごとに、不一致点の累積個数および一致
点の累積個数をそれぞれ求める。

【００２０】識別対象である圧縮した画像データと基準
画像データとが同種の識別対象物から作成されたもので
ある場合、上記方法で求まる不一致点の個数は両画像デ
ータの回転角度が一致したときに０ないしは極めて小さ
い値を示すことは上記の不一致点の求め方から明らかで
ある。なぜなら、基準画像データと同種の識別対象であ
る圧縮した画像データの回転角度が一致している状態で
は、模様部を膨張させて作成した基準画像データの非模
様部に識別対象側の圧縮した画像データの模様部がはみ
出すことがないはずだからである。したがって、回転角
度を考慮して複数用意された基準画像データと、識別対
象である圧縮した画像データとのそれぞれの照合が終え
たら、不一致点の累積個数が最小となる照合が回転角度
が一致した場合の照合であると判定して、その照合結果
である不一致点の累積個数と一致点の累積個数とを照合
部１９ａは識別手段２１に出力する。上述の不一致点を
求める原理から見て、基準画像データとして年号部に当
る領域が全て模様部とされるようにマスクをかけたもの
を用い得る理由も理解されるであろう。すなわち、基準
画像データにおける非模様部に着目して不一致点を求め
ることとした場合は、年号部のように模様が変わる領域
は最初から全てを模様部として扱うこととしてしまった
方が簡易に処理でき、かつ認識精度の低下要因を減らせ
るからである。

【００２１】次に、識別手段２１は、照合手段１９の照
合部１９ａから入力された不一致点と一致点との累積個
数を予め設定した許容値範囲と比較して、識別対象であ
る圧縮した画像データと基準画像データとの一致／不一
致の識別をしてその結果を出力する。この許容値範囲は
実験等によって求めて決定する。ただし識別対象である
画像データと基準画像データとが同種の識別対象物から
作成されたものである場合、不一致点の累積個数は０な
いし極めて小さい値を示し、一致点の累積個数はある範
囲内の値を示す。したがって、不一致点についての許容
値範囲は許容最大値ｎ₁ とでき、一致点の許容値範囲は
ｎ₂ 〜ｎ₃ の範囲ということになる。このためこの場合
の識別手段２１は、不一致点の累積個数が許容最大値ｎ
₁ 以内でかつ一致点の累積個数が許容範囲（例えばｎ₂
〜ｎ₃ ）以内にある場合は識別結果は一致である旨の結
果を出力し、それ以外は不一致である旨の結果を出力す
る。

【００２２】上述においてはこの発明の実施例について
説明したがこの発明は上述の実施例に限られない。例え
ば上述の実施例では不一致点の累積個数と一致点の累積
個数とを求めてこれを予め定めた許容値範囲と比較して
識別結果を得る例を説明したが、上記の不一致点の累積
個数と識別対象である圧縮した画像データにおける模様
部に当る点の総個数とを予め定めた許容値範囲と比較し
て識別結果を求めても良い。識別対象である圧縮した画
像データにおける模様部の総個数は、該画像データに含
まれる模様部の多少を示すものであり回転角度を考慮し
て複数用意された基準画像データそれぞれとの照合でも
一定の値になるので、識別対象物を特定するパラメータ
として利用できるからである。この場合は回転角度を考
慮して複数用意された基準画像データそれぞれとの照合
処理において不一致点の累積個数が最小となる値を求め
れば良く一致点を求める処理が不要となるから、照合手
段１９での処理をより簡略化できるという効果も得られ
る。

【００２３】また、前記の一致点の累積個数を上記の圧
縮した画像データにおける模様部の総個数から不一致点
の累積個数を減じて求め、前記同様に不一致点の累積個
数と計算により求めた一致点の累積個数とを許容値範囲
と比較して識別結果を求めても良い。

【００２４】さらに、上述の実施例ではｘ，ｙ座標系を
そのまま１／ｎに圧縮したが、圧縮方法はこれに限定さ
れることなく、例えばｒθ座標系に圧縮変化することも
可能である。その場合は、コイン表面の精細な模様の塊
をひとつの模様群となるようにして各模様群の位置、大
きさ、形状等の概略分布を示す画像とすれば良い。ｒθ
系へ変換することで照合時の基準画像データの回転処理
を簡略化することが可能になる。

【００２５】

【発明の効果】上述した説明から明らかなように、この
発明の画像識別方法によれば、識別対象である凹凸模様
を高分解能に読み取り、この読み取りで得た画像データ
に基づいて前記対象物の中心位置を算出し、該算出した
中心位置を基準にして前記画像データを、前記対象物表
面の模様部の分布が判別できる範囲で圧縮し、該圧縮し
た画像データと予め用意した基準画像データとに基づい
て前記凹凸模様を識別する。このため、処理すべきデー
タ量の大幅な削減と処理時間の短縮が可能となり、か
つ、読み取り画像の画像歪み、位置ずれ、部分的欠陥な
どに起因する識別精度の低下を防止出来る。

【００２６】また、この発明の画像識別装置によれば、
所定の読取手段、中心位置算出手段、画像圧縮手段およ
び照合手段を具えたので、上記画像識別方法の実施を容
易とする。

【図面の簡単な説明】

【図１】画像識別装置の実施例の説明図である。

【図２】（Ａ）は画像データの説明図であり、（Ｂ）は
圧縮した画像データの説明図である。

【図３】基準画像データの説明図である。

【符号の説明】

１１：識別対象物 １１ａ：高分解能で読取って得た画像データ １１ｂ：圧縮した画像データ １１ｂｘ：模様部 １１ｂｙ：非模様部 １３：凹凸模様読取手段 １５：中心位置算出手段 １７：画像圧縮手段 １９：照合手段 ２１：識別手段 ３１：基準画像データ ３１ａ：模様部 ３１ｂ：非模様部 Ｐ：マスクをかけて模様部とした部分

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 表面に凹凸模様を有する画像識別対象物
   の該凹凸模様を識別するに当たり、 該凹凸模様を高分解能に読み取り、 該高分解能の読み取りで得た画像データに基づいて前記
   対象物の中心位置を算出し、 該算出した中心位置を基準にして前記画像データを、前
   記対象物表面の模様部の分布が判別できる範囲で圧縮
   し、 該圧縮した画像データと予め用意した基準画像データと
   に基づいて前記凹凸模様を識別することを特徴とする画
   像識別方法。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の画像識別方法におい
   て、 前記圧縮した画像データと予め用意した基準画像データ
   とに基づく識別は、以下の様に行なうことを特徴とする
   画像識別方法。 （ｉ）．前記圧縮した画像データおよび前記基準画像デ
   ータそれぞれを、模様の有無で２値化したデータとす
   る。 （ii）．該圧縮した画像データと該基準画像データとを
   順次に照合して、該基準画像データにおける照合される
   点が非模様部に当りかつ該圧縮した画像データにおける
   照合される点が模様部に当る場合はこの点は不一致点と
   し、両者が模様部に当る場合はこの点は一致点とし、 前記不一致点の累積個数と、前記一致点の累積個数また
   は前記圧縮した画像データにおける模様部となっている
   点の総個数とを、予め定めた許容値範囲と比較して前記
   圧縮した画像データと基準画像データとの一致／不一致
   の識別をする。
3. 【請求項３】 請求項１または２に記載の画像識別方法
   において、 前記高分解能読み取り時に用いる読取手段に対し前記画
   像識別対象物の回転角度が不特定状態で該対象物が配置
   され当該読み取りがなされる場合の前記識別に用いる基
   準画像データは、以下の様に決定することを特徴とする
   画像識別方法。 （ａ）．前記不特定状態で配置されて読み取った画像デ
   ータを圧縮した画像データ（角度不特定な圧縮画像デー
   タ）および前記基準画像データそれぞれを、模様の有無
   で２値化したデータとする。 （ｂ）．該基準画像データを各種回転角度で回転させた
   データをそれぞれ用意し、該各種回転角度で回転させた
   基準画像データを前記角度不特定な基準画像データに対
   しそれぞれ以下の（ｃ）の手順で照合する。 （ｃ）．前記回転させた基準画像データにおける非模様
   部となっている点のみに着目し、この着目点と照合され
   る前記角度不特定な圧縮画像データにおける点とが模様
   部に当る場合はこの点は不一致点として前記各種回転角
   度の基準画像データ毎にその累積個数を求め、該不一致
   点の累積個数が最少となる時の回転角度における基準画
   像データを前記識別に用いる基準画像データとする。
4. 【請求項４】 請求項１〜３のいずれか１項に記載の画
   像識別方法において、 前記基準画像データは、模様部を実際の模様部より所定
   量膨張させたものとすることを特徴とする画像識別方
   法。
5. 【請求項５】 表面に凹凸模様を有する画像識別対象物
   の該凹凸模様を識別する画像識別装置において、 該凹凸模様を高分解能に読み取るための読取手段と、 該読取手段により得た画像データに基づいて前記対象物
   の中心位置を算出する中心位置算出手段と、 該算出した中心位置を基準にして前記画像データを、前
   記対象物表面の模様部の分布が判別できる範囲で圧縮す
   る画像圧縮手段と、 該圧縮した画像データと予め用意した基準画像データと
   を照合する照合手段とを具えたことを特徴とする画像識
   別装置。