JPH10503307A - 画像識別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 対象物のカラー画像を識別するための装置よび方法。対象物の画像はデジタル化され、対象物を含む画像のカットオフ部分が求められる。カットオフ部分の画像データは正規化される。正規化された画像の選択された画素は、Ｒ、Ｇ、およびＢ色構成要素を含むぼがし処理された画像を提供するために、ぼかし処理にさらされる。ぼかし処理された画像データのＨ、Ｖ、およびＣ構成要素が計算され、そのＶ、ｃおよびｄ構成要素が、Ｈ、ＶおよびＣ構成要素から計算される。色特徴抽出部が、識別される対象物を表すパラメータをｃ構成要素データとｄ構成要素データから計算する。このパラメータは、計算されたパラメータに従い分類される１つまたは複数の画像を、ターゲット画像を記憶するメモリから検索するためのメモリ制御部に提供される。マッチング部は、各検索されたターゲット画像をＶｃｄ構成要素データにマッチングさせ、どのターゲット画像がもっとも類似しているのかを判断する。

Description

【発明の詳細な説明】 「画像識別装置」 技術分野 本発明は、概して、画像識別装置に関し、特に精度および速度をもってカラー 画像およびパターンを識別する機能を持つ画像識別装置に関する。 発明の背景 特開平０４−５４６８１号公報は、不特定の対象物からある特定の対象物を検 出し、識別する方法を開示する。この方法は、カラー画像から頻度分布パターン を作成し、頻度分布パターンを基準パターンと比較することにより紙幣を検出し 、識別することを含む。 特願平５−１７６９６２号公報は、カラー画像を、その二次パターンをぼかし 、二次パターンを標準パターンと比較することにより識別する方法を開示する。 カラー画像の頻度分布パターンを基準パターンと比較する識別方法、あるいは 色パターンがぼかされ、標準パターンと比較される識別方法のような従来のカラ ー画像識別方法では、使用可能な登録済み標準パターンのすべてとの比較を行う 必要がある。したがって、かなりの数の標準パターンが存在する場合には比較を 行うには多大な時間が必要となるため、高スピードで識別を行うのは困難である 。 発明の要約 したがって、本発明は、関連した技術の制限および不利のための問題の１つ以 上を実質上未然に防ぐ画像識別装置を目的とする。 本発明の作用効果を実現するため、および本発明の目的に従がって実現され幅 広く記述されるように、本発明は、デジタル画像データにより表現される画像を 識別するための装置を提供することを目的とする。この装置は、識別されるイメ ージの事前に決定された特徴に対応する特徴データをデジタル画像データから抽 出するための手段、少なくとも１つのターゲット画像を表すターゲット画像デー タを記憶するためのメモリ、抽出された特徴データに従いターゲット画像データ をメモリから検索するための、抽出手段に反応する手段、およびデジタル画像デ ータと検索されたターゲット画像データの類似度を判断するための手段を具備す る。 また、本発明に従い、デジタル画像データにより表現される画像を識別するた めの手段も提供される。装置には、事前に決定された部分を表すカテゴリ・パラ メータを計算する目的で、デジタル画像データの事前に決定された部分を受け取 るために連結される第１回路、少なくとも１つのターゲット画像を表すターゲッ ト画像データを記憶するためのメモリ、カテゴリ・パラメータに対応するメモリ ・ターゲット画像データから検索する目的で、メモリに連結され、カテゴリ・パ ラメータを受け取るためのメモリ制御部、およびデジタル画像とターゲット画像 データの間の類似度を表す類似度パラメータを判断する目的で、デジタル画像デ ータおよび検索されたターゲット画像データを受け取るために連結される第２回 路を具備する。 さらに、本発明に従い、デジタル画像データにより表現される画像を識別する ための方法が提供される。方法は、識別されるイメージの事前に決定された特徴 をデジタル画像データから抽出するステップと、抽出された事前に決定された特 徴に従い少なくとも１つのターゲット画像を表すターゲット画像データをメモリ から検索するステップと、デジタル画像データと検索されたターゲット画像デー タの間の類似度を判断するステップとを含む。 図面の簡単な説明 明細書に取り入れられ、明細書の一部を構成する添付の図面は、本発明の実施 例を図解し、前記に示される本発明の一般的な記述および下記に示される実施例 の詳細な記述とともに、本発明の目的、優位点および原則を説明するのに役立つ 。 図１は、本発明の第１実施例の画像識別装置のブロック図である。 図２は、カラー画像入力部により選択される対象物の例の図解である。 図３は、画像データ記憶部内に記憶されるカラー画像データの配列の例の図で ある。 図４は、画像データ記憶部内に記憶されるカラー画像データの１つのカラー構 成要素データの配列の例の図である。 図５は、対象物検出／カットオフ部ならびに垂直方向および水平方向の累積画 像データにより認識される対象物の位置を判断するためのデータ配列の例の図で ある。 図６は、認識される対象物の４つの角の識別を示す図解である。 図７は、対象物検出／カットオフ部のブロック図である。 図８は、固定サイズに変換されるカラー画像データの１つのカラー構成要素デ ータの配列の例の図である。 図９は、処理された結果として正規化変換部に記憶されるデータの配列の図で ある。 図１０は、正規化変換部のブロック図である。 図１１は、画像ぼかし部によりサンプリングされる７０のサンプル点画素の図 である。 図１２は、画像ぼかし部により使用される近傍画素加重係数の図である。 図１３は、画像ぼかし部から出力される処理された結果の例の図である。 図１４は、画像ぼかし部に記憶されるぼかし処理された入力データの配列の例 の図である。 図１５は、画像ぼかし部のブロック図である。 図１６は、値／色相／彩度変換部により変換される値／色相／彩度値の概念的 なグラフ図である。 図１７は、ＲＧＢ値の変換用のニュラルネットワークの図解である。 図１８は、加重係数を求めるために使用される計算上の配列の図解である。 図１９は、ＲＧＢ値の変換に使用されるデータの表である。 図２０は、値／色相／彩度変換部のブロック図である。 図２１は、色データの図である。 図２２は、色特徴抽出部のブロック図である。 図２３Ａは、辞書データ記憶部で使用されるデータ・フォーマットの例を図解 する。 図２３Ｂは、辞書データ制御部および辞書データ記憶部のブロック図である。 図２４は、パターン・マッチング部により認識される例の図である。 図２５は、パターン・マッチング部で使用される辞書データの１つのカテゴリ の例の図である。 図２６は、パターン・マッチング部のブロック図である。 図２７は、パターン・マッチング部の代替構成を示すブロック図である。 図２８は、本発明の第２の実施例の画像識別装置のブロック図である。 図２９は、第２の実施例での色特徴抽出部により分類されるデータの範囲を示 す概念図である。 図３０は、第２実施例での色特徴抽出部のブロック図である。 図３１は、第２実施例での辞書データ記憶部に記憶されるデータの配列の例の 図である。 図３２は、本発明の第３実施例の画像識別装置のブロック図である。 図３３は、認識される対象物を含むカタログの例の図である。 図３４は、第３実施例のデータベースに記憶されるデータの配列の例の図であ る。 図３５Ａは、第３実施例のディスプレイ装置に表示される画面の例の図解であ る。 図３５Ｂは、第３実施例のディスプレイ装置に表示される画面の別の例の図解 である。 図３６は、本発明の第４実施例の画像識別装置のブロック図である。 図３７は、識別される郵便切手の例の図解である。 図３８は、第４実施例の辞書データ記憶部で使用されるデータ・フォーマット の例を図解する。 図３９は、色特徴抽出部の別の構成のブロック図である。 図４０は、色特徴抽出す装置のさらに別の構成のブロック図である。 好ましい実施例の態様 以下、本発明の実施例を、図面を参照して記述する。 図１は、本発明の第１の実施例の画像識別装置１００の構成を示すブロック図 である。装置１００は、識別される対象物Ｐのカラー画像を表現するアナログ信 号を提供するためのカラー・テレビ・カメラ（「ＴＶカメラ」）１０２、ＴＶカ メラ１０２からアナログ信号を受信するために連結されるカラー画像入力部１０ ４、入力部１０４の出力に連結される画像データ記憶部１０６を具備する。装置 １００は、記憶部１０６の出力に連結される対象物検出／カットオフ部１０８、 部分１０８の出力に連結される正規化変換部１１０、および部分１０の出力に連 結される画像ぼかし部１１２も具備する。装置１００は、さらに、部分１１２の 出力に連結される値／色相／彩度変換部１１４、変換部１１４の出力に連結され る色特徴抽出部１１６、および辞書データ制御部１２０の出力に連結される基準 データを記憶するための辞書データ記憶部１１８を具備する。装置１００の制御 部１２０は、抽出部１１６および部分１１８に連結され、部分１１８に関連する 読取り機能、書込み機能、および制御機能を実行する。装置１００は、変換部１ １４および制御部１２０の両方の出力に連結される比較機能および区別機能用の パターン・マッチング部１２２も具備する。さらに、識別結果出力部１２４は、 部分１２２の出力に連結される。 図２は、識別される対象物を図解する。たとえば、全体的な画像２００に含ま れるのは、背景２０４、たとえば白で、陰影が付けられた、または黒の背景に装 填される少なくとも２色の構成要素で印刷される場面画像２０２である。 次に、画像識別装置１００のさまざまな要素を詳細に記述する。 識別される場面画像２０２およびその中に対象物Ｐが含まれる全体的な画像２ ００の一部のような対象物Ｐのカラー画像は、カラー画像のアナログ画像信号を カラー画像入力部１０４に提供するＴＶカメラ１０２により撮像される。部分１ ０４は、画像信号をデジタル化するための従来の回路を具備し、画像データ記憶 部１０６に対し、記憶するために、アナログ画像信号に対応するデジタル・カラ ー画像データを提供する。この実施例においては、記憶部１０６はＲＡＭであり 、デジタル化されたカラー画像は、たとえば、Ｒ、Ｇ、およびＢ画像ごとに１画 素あたり１バイトのＲ（赤）画像、Ｇ（緑）画像、およびＢ（青）画像として、 水平画像方向での５１２の画素、および垂直画像方向での５１２の画素から成る メモリ配列で画像データ記憶部１０６に記憶される。 対象物検出／カットオフ部１０８は、画像データ記憶部１０６に記憶されるＲ ＧＢ画像データから、全体的な画像内で識別される対象物の範囲を決定する。対 象物検出／カットオフ部１０８は、垂直方向および水平方向で２進画像の画素の 累積データを計算することによりこの機能を実行する。たとえば、部分１０８は 、１つの色構成要素に（５のような）固定しきい値ＴＨＲを使用して、しきい値 処理プロセスを実行する。図４は、図３に図解される形式で記憶されるＲＧＢ画 像データのＧ構成要素の画像データの例を図解する。 図５は、図４に図解されるＧ構成要素データで実行される場合に、しきい値処 理プロセスにより計算されるデータの例である。図５に図解されるように、部分 １０８は、そ画素のＧ構成要素がＴＨＲを上回るか、上回らないかに応じてＧ構 成要素画像データの各画素に「１」ビットまたは「０」ビットを計算する。画素 の各行と列の数「１」ビットを表す累積データが求められる。このような累積デ ータは、下記の図５およびしきい値処理プロセス結果の左側に図示される。それ ぞれ垂直方向と水平方向で「０」ではない、つまり、（図５に図示される）ｘｓ ｓ、ｘｓｅ、ｙｓｓおよびｙｓｅである累積データの接続開始点および終了点を 求めることにより、対象物検出／カットオフ部１０８は、識別される対象物の４ つの角Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、およびＭ４の座標データを得る。特に、Ｍ１は（ｘｓ ｓ、ｙｓｓ）に相当し、Ｍ２は（ｘｓｅ、ｙｓｓ）に相当し、Ｍ３は（ｘｓｓ、 ｙｓｅ）に相当し、Ｍ４は（ｘｓｅ、ｙｓｅ）に相当する。図６は、場面画像２ ０２の部分１０８により求められるこれら４つの角を表す。 図７は、対象物検出／カットオフ部１０８の構成のブロック図である。ＲＧＢ 画像は、バッファ制御部７０２により出力されるアドレス信号ＡＤＲ１に従って 画像記憶部１０６から読み取られ、各Ｒ構成要素、Ｇ構成要素、およびＢ構成要 素は、Ｒ画像バッファ７０４、Ｇ画像バッファ７０６、および画像バッファ７０ ８の中に書き込まれる。と同時に、しきい値プロセッサ７１０が、「１」で、Ｇ 画像のＴＨＲを上回る値を設定される画素だけを設定する。垂直の画素累積部７ １２および水平の画素累積部７１４のそれぞれが、アドレス信号ＡＤＲ１により 選択されたカウンタを構成する。各部７１２および７１４のカウント値は、それ ぞれ画素の各列と行の垂直アドレスおよび水平アドレスに画素値「１」の各ケー スで、１、増加される。 画像全体のしきい値処理プロセスが完了すると、開始点検出部７１６および７ １８ならびに終了点検出部７２０と７２２が、０以外である垂直画素累積部７１ ２および水平画素累積部７１４のカウント値の両端を検出し、識別される画像の ４つの角（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４）にある接続開始点と終了点ｘｓｓ、ｘｓｅ 、ｙｓｓおよびｙｓｅを求める。 部分１０８での処理のためのＧ構成要素データの使用は、Ｇ構成要素が、可視 スペクトルの中心近くにあり、それゆえ輝度データをより表しているため好まれ る。当業者は、部分１０８内での処理から画像データの異なった構成要素または 特徴を使用することが、識別される画像のタイプの関数として適切であることを 認識するであるう。 正規化変換部１１０は、対象物検出／カットオフ部１０８により検出された、 識別される画像の４つの角Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３およびＭ４の座標データを使用する と、４つの角により限定される範囲内で画像データのサイズを正規化する。たと えば、部分１０８から受け取られた、識別される画像のｈｒ（ｘ、ｙ）、ｈ（ｘ 、ｙ）およびｈｂ（ｘ、ｙ）のカラー画像を、任意に限定された垂直のｘ番目の 画素および水平のｙ番目の画素内のｍｒ（ｘ、ｙ）、ｍｇ（ｘ、ｙ）およびｍｂ （ｘ，ｙ）の画像に正規化するために、以下の等式のセット（１）に定義される 変換が実行される。 この場合、ｘおよびｙは正規化された画像の座標の整数値ｘｓｓ＜ｘ＜ｘｓｅお よびｙｓｓ＜ｙ＜ｙｓｅである。 各座標上で行われる正規化演算の結果は、整数として提供される。 図８は、図４に図示されるＧ構成要素データを正規化した結果生じるデータを 図解する。図８のデータは、図４に図解されるＧ色構成要素の画像データ画ｙｓ ｔ＝２８およびｘｓｔ＝１９の場合に正規化されると、対象物検出／カットオフ 部１０８により、識別され、求められる画像の座標データｘｓｓ、ｘｓｅ、ｙｓ ｓおよびｙｓｓに基づく。正規化プロセスは、Ｒ、ＧおよびＢ画像データという ３つの構成要素画像それぞれに関して実行され、図９に図解されるようなデータ ・フォーマットで正規化変換部１１０に記憶される。 図１０は、正規化変換部１０の構成のブロック図を図解する。正規化変換部１ １０は、アドレス信号ＡＤＲ３を出力するバッファ制御部１００２を具備する。 アドレス変換部１００４は、信号ＡＤＲ３を前記の等式（１）のｘおよびｙを指 定するアドレス信号ＡＤＲ２に変換する。信号ＡＤＲ２は、部分１０８のバッフ ァ７０４、７０６、および７０８に適用され、それらのバッファに記憶される画 像データを検索する。検索された画像データは、新規アドレス信号ＡＤＲ３によ り指定されるように、Ｒ画像バッファ１００６、Ｇ画像バッファ１００８、およ びＢ画像バッファ１０１０の中にそれぞれ書き込まれる一方、バッファ７０４、 ７０６、および７０８からのそのアドレスに同等なＲＧＢ画像データを読み取る 。 次に、画像ぼかし部１１２では、正規化変換部１１０内で正規化され、バッフ ァ１００６、１００８、および１０１０に記憶されるＲＧＢ画像が、陰影のある 画素ぼかし構成を有するＲＧＢ画像に変換される。さらに特定すると、図１１は 、データがバッファ１００６、１００８、および１０１０内に記憶される画素の 間で１−７０の番号が付けられた７０のサンプル画素の選択を図解する。サンプ ル画素に加重近傍平均画素値が計算される。図１２は、７０のサンプル画素の内 の１つの５ｘ５画素から成る典型的な近傍および近傍の画素の値に適用される加 重係数を図解する。このぼかし処理の結果とは、７０のサンプル画素の計算され 、加重された近傍平均値だけから成る７つの水平画素と１０の垂直画素のぼかし 処理された画像の画素値を計算することである。 この時点で、正規化変換部１１０により提供される画像サンプル・データの外 側の領域はぼかしのために含められるが、図１１の画像領域の周辺にある周辺画 素用データは、画像領域外の領域に画素値「０」を使用して計算される。また、 ７０のサンプル画素のそれぞれに、５ｘ５の近傍内の画素の総加重合計が計算さ れた後に、合計が、図１２に図示される加重係数の合計である１８により除算さ れる。図１３は、図８に示されるサンプル画素値のこのぼかし処理から生じるぼ かしされた画像データを図解する。ぼかされる画像データは、ＲＧＢ色のそれぞ れの部分１１０に記憶される画像データに関して計算される。図１４は、画像ぼ かし部分１１２内に記憶されるＲＧＢ色のそれぞれのぼかし処理された画像デー タの例を図解する。 図１５は、画像ぼかし部１１２の構成のブロック図を図解する。画像ぼかし部 １１２は、Ｒ画像ぼかし処理部１５０２、Ｇ画像平均ぼかし処理部１５０４、お よびＢ画像ぼかし処理部１５０６という３つのプロセッサを具備する。これらの ３つのプロセッサは、実質上同じ構成を有しているので、Ｒ画像ぼかし処理部１ ５０２の構成だけを詳細に記述する。図１５を参照すると、プロセッサ１５０２ は、アドレス信号ＡＤＲ４、ＡＤＲ５、およびＡＤＲ６を生成するバッファ制御 部１５０８を具備する。正規化されたＲ画像は、アドレス信号ＡＤＲ４により、 正規化変換部１１０のＲ画像バッファ１００６から読み取られる。プロセッサ１ ５０２は、バッファ１００６から読み取られるＲ画像データ画中に書き込まれる Ｒ画像バッファ１５１０を具備する。この時点で、正規化されたＲ画像は、周辺 画素が、図１１に図解されるように「０」で設定される形式でバッファ１５１０ に記憶される。 プロセッサ１５０２は、あるラインバッファから次の秒バッファへの画素デー タのシフトを可能にするために順序通りに接続されるラインバッファ１５１２、 １５１４、１５１６、および１５１８も具備する。各ラインバッファは、アドレ ス信号ＡＤＲ５を受信するために連結される。シフトレジスタ１５２０、１５２ ２、１５２４、１５２６および１５２８は、それぞれ、画像バッファ１５１０お よびラインバッファ１５１２−１５１８に記憶される画素画像データを受信する ために、それぞれ接続される。各シフトレジスタは、５つの画素から成る画素画 像データを記憶することができる。積和演算器１５３０、１５３２、１５３４、 １５３６、および１５３８は、それぞれシフトレジスタ１５２０−１５２８に記 憶される画素画像データを受信するためにそれぞれ接続される。各積和演算器は 図１２に図解される近傍加重係数で、対応するシフトレジスタによって記憶され る５つの画素から成る画素画像データを乗算し、積和を計算するように構成され る。図１５では、各積和演算器により適用される画素近傍内の画素の１列の加重 係数が示される。これらの加重係数は、図１２に示されるのと同じ関係割合を有 するが、整数として表記される。したがって、たとえば、装置１５３４は、画素 近傍の中心行の係数を適用する。 加算器１５４０は、装置１５３０−１５３８によりそれぞれ計算される和を受 け取り、これらの和を和Ａを提供するために追加する。除算器１５４２は、和Ａ を受け取り、それを、装置１５３０−１５３８により適用される整数加重係数の 和である３６に等しい値Ｂにより除算するために接続される。Ｒ画像バッファ１ ５４４は、商Ａ／Ｂを受け取るために接続され、商Ａ／Ｂをアドレス信号ＡＤＲ ６により指定されるアドレスで記憶する。アドレス信号ＡＤＲ６は、図１１に示 される７０のサンプル画素に対応する。 画像ぼかし部１１２の演算では、バッファ制御部１５０８が、アドレス信号Ａ ＤＲ５を作成し、Ｒ画像バッファ１５１０から、図１１の７０のサンプル画素の 内の１つの近傍の画素の１５１０画素画像データを検索する。この近傍画素デー タは、シフトレジスタが、サンプル画素の１つの近傍の５ｘ５画素の画像データ を記憶するように、バッファ１５１０およびラインバッファ１５１２−１５１８ を介してシフトレジスタ１５２０−１５２８の中に転送される。それから、装置 １５３０−１５３８、加算器１５４０、および除算器１５４２が、特定のサンプ ル画素の平均画素値を計算する。結果は、アドレス信号ＡＤＲ７に従い、ぼかし 処理された画像の画素としてバッファ１５４４に記憶される。 画像ぼがし部１１２はリアルタイムで画像データを処理できるので、画像バッ ファ１５１０は必要なく、変換部１１０から読み取られる画像データは、部分１ １２内で直接処理できることが注記される。 値／色相／彩度変換部１１４では、各Ｒ色、Ｇ色、およびＢ色の７個の垂直画 素と１０個の水平画素より成るぼかし処理された画像データが、人間の色知覚を 表すのに広く使用される、訂正されたマンセル系のＨ（色相）値、Ｖ（値）値お よびＣ（彩度）値を示す直交座標に基づく値に変換される。さらに特定すると、 色データは、Ｖがマンセル系の値構成要素であり、ｃとｄが任意に定義される、 ３つの値Ｖ、ｃおよびｄにより表記される（「Ｖｃｄ値」）。図１６を参照する と、各ＨＶＣ値は、色相（Ｈ）／彩度（Ｃ）面上の極座標に表記できる。その結 果、値ｃとｄは、色相／彩度面上の極座標デのＨＣ値を等式（２）を用いる値ｃ とｄに変換することにより定義される。 等式（２）では、値１２８が、８ビット・データにより表記可能な正の結果を 保証するために、結果に加算される。このＲＧＢ値のＶｃｄ値への変換は、たと えばニュラルネットワークを使用することにより達成できる。図１７に図により 図解されるように、このようなニュラルネットワークは、入力層、出力層、およ び中間層から構成される。ＲＧＢ値は入力層により受け取られ、Ｖｃｄ値は出力 層により提供される。 ニュラルネットワークの層の各装置内で使用される加重係数を求める目的で、 中間層の１７の装置、Ｒ色、Ｇ色、およびＢ色に対応する入力層の３装置、なら びにＶ値、ｃ値、およびｄ値に対応する出力層の３つの装置から構成される３層 ニュラルネットワークを使用して研究が行われた。 図１８では、ニュラルネットワーク１８０２の加重係数を求めるために使用さ れる計算上の配置１８００を図解する。マンセル変換表１８０４は、Ｖｃｄ構成 要素およびＨＶＣ値に対応するｘｙＹ構成要素を提供する。ｘｙＹ構成要素は、 ＲＧＢ値に対応し、それからＲＧＢ値を求めることができる既知の色構成要素で ある。図１９では、日本工業規格（ＪＩＳ）Ｚ８７２１で入手可能なＨＶＣ値お よびｘｙＹ値の対応する値を表す既知データのテーブルを図解する。 図１８では、算術演算部１８０６がテーブル１８０４から求められたｘｙＹ値 を、以下の等式（３）と（４）に従ったＲＧＢ値に変換し、ＲＧＢ値をニュラル ネットワーク１８０２に提供する。 ネットワーク１８０２は、ネットワーク１８０２の加重係数の現在値に基づい て、ＲＧＢ値に対応するＶｃｄ値を計算する。比較装置１８０８は、ネットワー ク１８０２により計算されるＶｃｄ値を、テーブル１８０４からの値に比較し、 ネットワーク１８０２の変換誤差を求める。ネットワーク１８０２が加重係数の 調整により正しい変換を学習できるように、このプロセスが反復される。実際に は、学習プロセスは、その時点で変換誤差が色差の単位である０．５ＮＢＳであ った約１０，０００サイクルで終了した。色差のＮＢＳ単位は、本明細書に参照 により取り入れられるジョン・ウィリー・アンド・サンズの第２版、Ｇ．ウイゼ ッキ（Ｇ．Ｗｙｓｚｅｃｋｉ）その他による「Ｃｏｌｏｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ − Ｃｏｎｃｅｐｔｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ， Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ Ｄａｔａ ａｎｄ Ｆｏｒｍｕｌａｅ」の８２６−８２７ページにより完全に定 義される。 カラー画像データを変換するために使用されるニュラルネットワークの加重係 数の決定は、本明細書に参照により取り入れられる米国特許番号５，１６２，８ ９９に開示される。 値／色相／彩度変換部１１４は、７の水平画素の１０の垂直画素のＲＧＢカラ ー画像を、７の水平画素と１０の垂直画素から成るＶｃｄ画像に変換し、結果を 記憶する。 図２０は、値／色相／彩度部１１４の構成のブロック図である。部分１１４は 、アドレス信号ＡＤＲ７を出力するバッファ制御部２００２を具備する。このア ドレス信号に基づいて、ＲＧＢ画像データが、画像ぼかし部１１２の画像バッフ ァから読み出される。部分１１４も、それぞれが部分１１２からのＲＧＢ画像デ ータを受け取るために接続される１７の積和演算器２０１０、２０１２．．．お よび２０１４を具備する。 Ｒ、ＧおよびＢ画像データを受け取るために、１７の積和装置のそれぞれの接 続の３点が、図１７に図により図示されるニュラルネットワークの入力層の３つ の装置を表す。各積和装置は、Ｗ１、Ｗ２、およびＷ３が加重係数であり、ＩＲ 、ＩＧ、およびＩＢがそれぞれＲ、Ｇ、およびＢ画像データであるところの形式 Ｘ＝Ｗ１ＩＲ＋Ｗ２ＩＧ＋Ｗ３ＩＢを有する計算を実行する。 １７の装置２０１０−２０１４により計算される結果は、１７のシグモイド関 数演算器２０１６、２０１８、．．．２０２０に提供される。各シグモイド関数 装置は、Ｘが対応する積和装置により計算される結果であるところの、形式Ｓｉ ｇ（Ｘ）＝１／（１＋ｅ−Ｘ）を有する計算を実行する。１７の積和装置および １７のシグモイド関数装置はともに、図１７に図示される図によるニュラルネッ トワークの中間層を形成する。 ３つの積和演算器２０２２、２０２４、および２０２６は、１７の装置２０１ ６−２０２０により計算される結果を受け取るためにそれぞれ接続される。シグ モイド関数演算器２０２８、２０３０、および２０３２は、それぞれ、装置２０ ２２、２０２４、および２０２６により計算される結果を受け取るために接続さ れる。装置２０２２−２０２６および装置２０２８−２０３２は、ともにニュラ ルネットワークの出力層を形成し、中間層の形式に記述されるのと同じ形式を有 する計算を実行する。 Ｖ画像バッファ２０３４、ｃ画像バッファ２０３６、およびｄ画像バッファ２ ０３８は、それぞれ、装置２０２８、２０３０、および２０３２により計算され る結果を受け取るために接続され、このような結果は、アドレス信号ＡＤＲ７に 従いこれらのバッファに書き込まれる。 ここでは、中間層および出力層の積和演算器には、事前に、図１８に図解され るように研究されたニュラルネットワークの加重値が提供された。 色特徴抽出部１１６が、バッファ２０３４、２０３６、および２０３８から値 ／色相／彩度変換部１１４により計算される画像データを表す色データを読み取 る。たとえば、抽出される色特徴を求める目的で、抽出部１１６は、値／色相／ 彩度変換部１１４により計算される画像データのｃ値およびｄ値を計算する。図 ２１は、ｃとｄの係数としての、Ｒ、ＹＲ、Ｙ、ＧＹ、Ｇ、ＢＧ、Ｂ、ＰＢ、Ｐ 、ＲＰ、およびＮＣに対応する色データのプロットを図解する。本明細書の発明 者は任意に構成要素ｃとｄを使用しているが、色データのこの内訳はマンセル系 に対応し、ＪＩＳ Ｚ８７２１に開示される。計算される平均値に応じて、図２ １に図解される色データ範囲内に画像が位置する位置は、Ｒ、ＹＲ、Ｙなどの内 の１つのような色特徴データとして出力される。 図２２は、色特徴抽出部１１６の構成のブロック図を図解する。抽出部１１６ は、データが変換部１１４内に記憶されるｃ画素画像データおよびｄ画素画像デ ータをそれぞれ受け取るために接続される加算器２２０２および２２０４を具備 する。このデータは、下記に説明するように、パターン・マッチング部１２２に より作成されるアドレス信号ＡＤＲ８に応答して７０のサンプル画素のそれぞれ の変換部１１４の画像バッファ２０３４、２０３６、および２０３８から読み取 られる。加算器２２０２および２２０４のそれぞれは、７０のサンプル画素の画 素画像データの和を計算するように構成される。加算器２２０２および２２０４ により計算される和は、除算器２２０６および２２０８に適用され、その除算器 のそれぞれは、サンプル画素の総数、つまり７０によりそれに適用される和を除 算する。その結果、除算器２２０６および２２０８は、識別される画像のｃとｄ の平均値をそれぞれ計算する。ルックアップ・テーブル２２１０は、図２１に図 解される色データに対応する情報を記憶する。 ｃとｄの計算された平均値はアドレス信号として入力され、ルックアップ・テ ーブル２２１０は、たとえば１（Ｒ）、２（ＹＲ）、３（Ｙ）、４（Ｇ）、５（ Ｇ）、６（ＢＧ）、７（Ｂ）、８（ＰＢ）、９（Ｐ）、１０（ＰＲ）、および１ １（ＮＣ）のような入力された平均値に対応するコードまたは数値を出力する。 さらに、色特徴抽出部１６により抽出される色の特徴の場合、画像全体の平均 的な色相および彩度のデータ以外のデータが使用できる。たとえば、ぼかし処理 された画像の７０の画素値ｆ（ｘ、ｙ）の分布値／中心値、最高値の画素値、ま たは最低値の画素値が使用でき、本発明の意図の範囲内にある。 辞書データ制御部１２０は、辞書データ記憶部に記憶される一部の画像データ をパターン・マッチング部１２２に伝送させ、伝送された部分の選択を色特徴抽 出部１１６から出力される色特徴に基づかせる。辞書データ記憶部１１８では、 ターゲットに対応するデータまたは基準画像は、辞書データ収集時に色特徴抽出 部１１６により計算される色特徴データ・コードに従った異なった記憶位置で記 憶された。この辞書データの初期の記憶は、装置１００を使用して識別される画 像の処理に関する前記と同じ方法で達成される。したがって、各ターゲット基準 画像は、ターゲット画像の値／色相／彩度変換部１１４から出力されるＶｃｄ画 像データが、そのターゲット画像の色特徴抽出部１１６から出力される色特徴デ ータに従い、辞書データ制御部により制御される辞書データ記憶部１１８に記憶 されるように、撮像され、処理される。図２３Ａでは、ターゲット画像データが 、図２２に図解される抽出部部１１６によって抽出可能な色特徴データに対応す るカテゴリＲ、ＹＲ、Ｙなどによりグループ化される記憶部１１８のデータ・フ ォーマットの例を図解する。 図２３Ｂは、辞書データ制御部１２０および辞書データ記憶部１１８の構成を 図解する。記憶部１１８は、その中で各ターゲット画像が、抽出部１１６の色特 徴コード出力に従い、カテゴリ内に記憶されるメモリ２３０２を具備する。辞書 データ制御部１２０では、デコーダ２３０４が、たとえば、記憶部１１８内のメ モリ２３０２の最上位アドレス・ビットに、識別される画像の色特徴抽出部１１ ６から出力される色特徴コードを変換する。応答して、カテゴリのターゲット画 像のＶｃｄ画像データは、メモリ２３０２のより上位のアドレス・ビットを制御 することにより指定される色特徴コードに従って出力される。制御部１２０のア ドレス制御部２３０６は、パターン・マッチング部１２２からのアドレス信号Ａ ＤＲ９に応答し、メモリ２３０２のより下位のアドレス・ビットを作成し、デコ ーダ２３０４からのより上位のアドレス・ビットによって指定されるカテゴリ内 の連続するターゲット画像の読取りを可能にする。制御部１２０は、パターン・ マッチング部１２２に提供するために記憶部１１８から検索される画像データを 受信する画像データ・バッファ２３０８も具備する。 パターン・マッチング部１２２は、値／色相／彩度変換部１１４により出力さ れる識別される画像のＶｄｅ画像データを、辞書データ記憶部１１８に記憶され る辞書データから辞書データ制御部１２０により検索される１つ以上のターゲッ ト画像のＶｃｄ画像データと比較し、もっとも類似するターゲット画像を選択す る。画像データ比較時、識別される画像の７ｘ１０サンプル画素パターンの、辞 書データのターゲット画像の７ｘ１０サンプル画素パターンとの類似度が求めら れる。類似度を求める場合、以下の等式（５）が識別されるサンプルＶｃｄ画像 Ｖｓ（ｉ）、ｃｓ（ｉ）、ｄｓ（ｉ）［ｉ＝０，１．．．６９］、および辞書タ ーゲットＶｃｄ画像Ｖｄ（ｉ）、ｃｄ（ｉ）、ｄｄ（ｉ）［Ｉ＝０，１，．．． ６９］に実行される。 それから、以下の等式（６）が類似度を判断するために実行される。 たとえば、図２４に図解される識別される画像のＶ画像データの、図２５に図 解されるターゲット画像の辞書Ｖデータとの類似度は、以下のように計算される 。 この場合、最大類似度が設定されるターゲット画像が、識別の結果として出力さ れる。 図２６は、パターン・マッチング部１２２の構成のブロック図を図解する。Ｖ 類似度演算子６０２、ｃ類似度演算子２６０４、およびｄ類似度演算子２６０６ のすべては、Ｖ類似度演算子２６０２だけが、類似度を判断する演算に関して詳 細に記述されるように、実質上同じ構成を有する。バッファ制御部２６０８が、 カテゴリ制御部２６１０からの信号に応じて辞書データを読み取るためのアドレ スのより下位のビットに対応するアドレス信号ＡＤＲ９、および同時に値色相／ 彩度から識別される画像の画像データを読み取るためのアドレス信号ＡＤＲ８を 出力する。その結果、部分１２２は、識別される画像のサンプル画像データおよ びターゲット画像データを同時に読み取る。 Ｖ類似度演算子２６０２では、乗算器２６１２が、サンプル画像データのＶ画 像の各画素の画像データを受け取り、二乗された値を計算する。その入力の１つ としてそれ自体の出力で構成される加算器２６１４は、乗算器２６１２により計 算される二乗された値を蓄積する。同様にして、乗算器２６１６は、ターゲット 画像の各画素のターゲット画像データを受け取るために接続され、このような画 素のそれぞれの二乗された値を計算する。加算器２６１４のように構成される加 算器２６１８は、乗算器２６１６により計算される二乗値の累積値を計算する。 平方根２６２６および２６２２は、それぞれ加算器２６１４および２６１８に より計算される和を受け取るために接続される。バッファ制御部２６０８が１つ の画像のサンプル・データの読取りを終了すると、平方根演算子２６２０および ２６２２が、それぞれ加算器２６１４および２６１８からの出力の平方根を計算 する。乗算器２６２４は、演算子２６２０および２６２２により計算される平方 根の席を計算する。これは、前記等式（５）の分母項に同等である。実質上同時 に、乗算器２６２６は、サンプル画像データのＶ画像の各画素とターゲット画像 データの各画素の積を求める。加算器２６１４のように構成される加算器２６２ ８は、乗算器２６２６から積を蓄積し、等式（５）の分子項の値を提供する。除 算器２６３０は、加算器２６２４の出力値により除算される加算器２６２８の出 力値の商を計算し、類似度係数を提供する。 同様に、ｃ類似度演算子２６０４およびｄ類似度演算子２６０６は、それぞれ 、ｃ画像データの類似度係数およびｄ画像データの類似度係数を求める。それか ら、乗算器２６３２、２６３４、および２６３６は、それぞれＶ、ｃおよびｄの 画像データの類似度係数の二乗値を計算する。乗算器２６３２、２６３４、およ び２６３８に接続される加算器２６３８は、３つの二乗値の和を計算する。加算 器２６３８に接続される平方根演算子２６４０は、加算器２６３８からの和の平 方根を計算する。これらの演算は、等式（６）の計算を構成する。この類似度の 判断は、辞書部１８内で、制御部１２０のデコーダ２３０４を介して抽出部１１ ６により指定されるカテゴリ範囲内の次のターゲット画像にアクセスすることに より繰り返して実行される。最高類似度が設定されるカテゴリは、識別の結果と して、最大カテゴリ検出部２６４３２により出力される。 パターン・マッチング部１２２の代替実施例として、サンプル画像データとタ ーゲット画像データ間の色差の累積図が計算でき、辞書データの間でもっとも近 いパターンが選択できる。第１に、それぞれサンプル・ターゲット画像データお よび辞書ターゲット画像データの値Ｖｓ（ｉ）およびＶｄ（ｉ）の値は、サンプ ル・データ値Ｖｓ（ｉ）の最高値と最低値である値ＶｓｍａｘとＶｓｍｉｎ、お よび辞書ターゲットデータ値Ｖｄ（ｉ）の最高値と最低値であるＶｄｍａｘとＶ ｄｍｉｎを使用して正規化される。たとえば、ＶｄｍａｘとＶｄｍｉｎは、考慮 中のターゲット画像データ値のカテゴリ内の単独の最大画素値および最小画素値 である。 各画像に、下記の等式（７）により達成される変換を実行後、 累積色差値ｄｃが、下記の等式（８）に従って求められる。それから、カテゴリ ごとの累積色差が計算され、最小カテゴリが識別の結果として出力される。以下 の等式では、ｋは、色差を計算するために求められる加重定数である。 図２７は、代替実施例マッチング部１２２‘の構成のブロック図を図解する。 バッファ制御部２７０２は、カテゴリ制御部２７０４からの信号および値／色相 ／彩度変換部１１４から識別される画像のサンプル画像データを読み取るための アドレス信号ＡＤＲ８に従って、辞書データを識別するためのさらに下位のアド レス・ビットに対応するアドレス信号ＡＤＲ９を出力する。その結果、部分１２ ２’は、識別される画像のサンプル画像データおよびターゲット画像データを同 時に読み取る。 色の深度を正規化する目的で、サンプル画像データおよびターゲット画像デー タのＶ画像データは、それぞれサンプル画像Ｖ画像バッファ２７０６およびター ゲット画像Ｖ画像バッファ２７０８の中に書き込まれる。最大画像データ値検出 部２７１０および２７１２ならびに最小画像データ値検出部２７１４および２７ １６が、バッファ２７０６および２７０８に書き込まれるデータをモニタし、サ ンプル画像データおよびターゲット画像データの最大値と最小値を求めるために 接続される。サンプル画像データおよびターゲット画像データの最大値と最低値 を求めた後、バッファ制御部２７０２はアドレス信号ＡＤＲ１０を作成し、７０ のサンプル画素のそれぞれのバッファ２７０６と２７０８のそれぞれからの画像 データの読取りを制御する。減算器２７１８および２７２０は、サンプル画素ご とにそれぞれサンプルＶ画像データとターゲットＶ画像データの最大値と最小値 の間の差異を計算するために接続される。これらの結果は、等式（７）の分母に 必要となる。減算器２７２２および２７２４は、サンプル画素ごとのそれぞれサ ンプル・データとターゲットデータのＶ画像データと最小検出データ値の間の差 異を計算するために接続される。これらの結果は、等式（７）の分子に必要とな る。 乗算器２７２６および２７２８は、２５５で、等式（７）の分子を乗算するた めに接続される。除算器２７３０および２７３２は、各サンプル画素のそれぞれ サンプル・データとターゲットデータの等式（７）での除算を実行する。減算器 ２７３４は、等式（８）の第１項の減算を実行する。 バッファ制御部２７０２は、アドレス信号ＡＤＲ８およびＡＤＲ９を作成し、 それぞれ部分１１４と記憶部１１８の画像バッファからｃとｄのサンプル画像デ ータとターゲット画像データを読み取る。減算器２７３６および２７３８は、こ のデータを受け取るために接続され、サンプル画素ごとのそれぞれ等式（８）の 第２項と第３項の差異を計算する。乗算器２７４０、２７４２および２７４４は 、それぞれ等式の第１項、第２項、および第３項の差異の平方を計算するために 接続される。乗算器２７４６と２７４８は、それぞれ等式（８）の第２項と大３ 項のそれぞれで加重定数ｋでの乗算を実行するために接続される。 加算器２７５０は、サンプル画素の等式（８）の３つの項の和を計算するため に、乗算器２７４０、２７４６、および２７４８に接続される。平方根演算子２ ７５２は、加算器２７５０により提供される和の平方根を計算するために接続さ れる。加算器２７５４は、累積色差値ｄｃを提供するために、等式（８）により 要求されるように７０のサンプル画素の平方根の求和を実行する。 この累積色差累積値ｄｃは、抽出部１１６により指定されるカテゴリ内のター ゲット画像ごとに計算される。ｄｃの最小値が設定されるターゲット画像が、最 小カテゴリ検出部２７５６により識別される結果として選択され、出力される。 パターン・マッチング部１２２および１２２‘から出力される識別の結果は、 識別結果出力部１２４により外部装置に出力される。 前記のように、第１実施例に従い、識別される対象物を含むカラー画像データ が入力されると、識別される対象物が入力色データから抽出され、その入力カラ ー画像データは均一の大きさに正規化される。それから、正規化された画像デー タは、さらに、人間の知覚の量を表すＶｃｄ画像値に変換されるぼかし処理され た画像データに変換される。全体的な色特徴量が抽出され、色特徴量により選択 される事前に決定された辞書データの一部を、識別を可能にするために使用され る識別される対象物のＶｃｄデータ値と比較することにより、高速で非常に正確 にカラー画像を識別することができるようになる。 次に、本発明の第２実施例を記述する。 図２８は、本発明の第２実施例の装置２８００を識別する画像の構成を示すブ ロック図デある。図１内の要素と同じである図２８内の要素は、同じ基準数詞に より指定され、それらの要素の詳細な説明は省略する。第２実施例の装置は、値 ／色相／彩度変換部１１４が省略されているという点を除き、図１に図解される 装置と実質上同じである。ただし、装置２８００は、対象物の識別を効果的に可 能にすることができる。 識別される対象物Ｐは、ＲＧＢ画像としてＴＶカメラ１０２により撮像され、 カラー画像入力部１０４内のデジタルＲＧＢ画像に変換され、画像データ記憶部 １０６に記憶される。対象物検出／カットオフ部１０８は、部分１０６内に記憶 される画像データ内で識別される対象物の位置データを求め、そのＲＧＢ画像デ ータを抽出する。それ以降、識別される対象物のＲＧＢ画像データは、正規化変 換部１１０内の固定サイズに変換され、画像ぼかし部１１２内のぼかし処理され た画像に変換される。 色特徴抽出部１１６‘は、ぼかし処理されたカラー画像から特徴を抽出する。 たとえば、色特徴抽出部１１６’では、７０のサンプル画素の平均のＲ値、Ｇ値 、およびＢ値がそれぞれ計算される。これらの３つの平均値は、その後で、６４ の異なった色範囲内での位置に関して評価された。図２９に図解されるように、 ６４の異なった範囲は、各構成要素またはＲ構成要素、Ｃ構成要素およびＢ構成 要素の２５６の色値のより細かく等級が付けられたスケール２５６の簡略化を表 す。 色特徴抽出部は、たとえば、図３０に図解されるように構築できる色特徴抽出 部１１６‘として具備できる。画像ぼかし部１１２のＲバッファ、Ｇバッファお よびＢバッファから読み取られるＲＧＢ画像データは、７０のサンプル画素の画 像データを総計する加算器３００２、３００４、および３００６により受け取ら れる。除算器３００８、３０１０、および３０１２は、サンプル画素の数、つま り７０でそれぞれ加算器３００２、３００４、および３００６により計算される 和を除算し、それぞれ平均Ｒ値、Ｇ値、およびＢ値を出す。 図２９内の平均Ｒ値、Ｇ値、およびＢ値により表されるデータは、ルックアッ プ・テーブルが、辞書データ記憶部１１８‘として提供される記憶部内に記憶さ れるＲＧＢターゲット画像データのより上位のアドレス・ビットに対応するアド レス信号として、たとえば６４の色範囲に対応する数値を出力するように、ルッ クアップ・テーブルの中に以前書き込まれる。 辞書データ記憶部１１８‘は、辞書データが最初に作成されるときに、色特徴 抽出部１１６’から出力されるデータに従い、事前に除算される。図３１は、抽 出部１１６‘により識別可能な６４の異なった範囲に対応する６４のカテゴリに 配列される部分１１８’のＲＧＢデータの編成の例を図解する。 再度、図２８を参照すると、辞書データ記憶部１１８‘に記憶されるＲＧＢ画 像データの一部が、辞書データ制御部１２０により色特徴抽出部１１６から受け 取られるデータに従って、パターン・マッチング部１２２に伝送される。 パターン・マッチング部１２２は、辞書データ制御部１２０から出力される辞 書データを識別される対象物の画像データに比較し、抽出部１１６‘からのデー タに対応するカテゴリ内のターゲット画像データのアイデンティティが、識別結 果出力部２４から出力される。 第２実施例では、値／色相／彩度変換部１１４が、図１に図解される画像識別 装置のために省略され、識別の精度がわずかに低下する可能性はあるが、装置の 構成はさらに簡略になる。 次に、本発明の第３実施例が記述される。 図３２は、本発明の第３実施例の画像識別装置３２００の構成を示すブロック 図である。図１内の要素と同じである図３２内の要素は、同じ参照数詞により指 定され、それらの要素の説明は省略される。第３実施例では、データベース制御 部３２０２、キーボード３２０４、データベース記憶装置部３２０６、およびデ ィスプレイ３２０８が、図１に図解される第１実施例に示される装置に加算され た。この装置は、画像識別結果を使用して画像検索を実行する演算子の努力を容 易にする。 第３実施例に従い、データベース制御部３２０２は、部分１２４により出力さ れる識別の結果を受け取るために接続される。制御部３２０２は、データベース ３２０６に記憶されるデータへのアクセスを制御するために接続される。キーボ ード３２０４は、ユーザが、ディスプレ３２０８上での表示のためにデータベー ス３２０６内で記憶されるデータにアクセスできるようにするために接続される 。 図３３は、識別することが希望される写真３３４０の画像が印刷されるカタロ グのあるページ３３０２を図解する。ページ３３０２は、ＲＧＢ画像としてＴＶ カメラ１０２により撮像され、カラー画像入力部１０４内のデジタルＲＧＢ画像 データに変換され、画像データ記憶部１０６内に記憶される。対象物検出／カッ トオフ部１０８は写真３３０４の位置データを求め、そのＲＧＢ画像データを抽 出する。このＲＧＢ画像データは、正規化変換部１１０で固定サイズに変換され 、画像ぼかし部１１２でぼかし処理された画像に変換される。ぼかし処理された 画像は、値／色相／彩度変換部１１４内のＶｃｄ画像に変換される。それから、 色特徴抽出部１１６が、カットオフ画像全体の色特徴を求め、辞書データ制御部 １２０が、辞書データ記憶部１１８に記憶されるターゲット画像データから色特 徴抽出部１１６により指定される範囲内のデータを読み取る。続けて、パターン ・マッチング部１２２が入力されたＶｃｄ画像を複数のターゲット画像データに 比較し、もっとも近いパターンのカテゴリ・データが識別結果出力部１２４から 出力される。この識別結果に基づき、データベース制御部３３０２が、識別され る対象物または画像に関連するデータベース３２０６内に記憶されるデータをデ ィスプレイ３２０８に出力する。 データベース３２０６は、識別を行うのに使用される各カテゴリに対応するメ モリ内に配列される文字、パターン、画像、音声などのような画像およびデータ を記憶する。たとえば、図３４は、データベース３２０６内のデータの考えられ る配列を図解する。データベース制御部３２０２は、識別結果出力部１２４から 出力されるカテゴリ・データおよび識別の結果とともに、たとえば図３５Ａに図 解されるディスプレイ・データに従い、このデータベースから関連するデータを 抽出する。キーボード３２０４により、オペレータは、色特徴抽出部１６により 分類される種類の入力カテゴリ・データを提供することができる。データベース 制御部３２０２は、図３５Ｂに図解されるように、オペレータにより入力され、 データベース２３０６に記憶されるある特定のカテゴリの画像選択しを表示でき る。これにより、オペレータは、出力部１２４により識別される画像とは異なる 画像およびお関連データを検索できる。 第３実施例の実践は、値／色相／彩度変換部１１４を服務として図解されるが 、本発明はそのように制限されていない。データベース３２０６の提供およびキ ー ボード３２０４を介するユーザ・アクセスにより実現される有用性および優位点 は、図２８に図解される装置２８００内でのように、変換部１１４を具備しない 装置内の要素３３０２−３２０８の提供によっても得られる。 次に、本発明の第４実施例を記述する。 図３６は、本発明の第４実施例の画像識別装置３６００の構成を示すブロック 図である。図１内の要素と同じである図３６内の要素は、同じ参照数詞により指 定され、それらの要素の説明は省略される。本実施例の装置は、郵便物上の郵便 切手の種類を識別するためのシステムである。色特徴抽出部１１６は、装置から 省略され、シェイプ／色特徴抽出部３６０２が、抽出部１１６の代わりに挿入さ れている。 図３７を参照すると、切手３７０２を含む１つの郵便３７００が、ＴＶカメラ １０２によりＲＧＢ画像として選択される。このカラー画像は、カラー画像入力 部１０４内のデジタルＲＧＢ画像に変換され、画像データ記憶部１０６に記憶さ れる。画像データ記憶部１０６内のＲＧＢ画像データの場合、対象物検出／カッ トオフ部１０８が、郵便３７００上の切手３７０２の位置データを検出し、ＲＧ Ｂ画像データを抽出する。抽出されたＲＧＢ画像データは、それから正規化変換 部１１０で固定サイズに変換され、さらに画像ぼかし部１１２でぼかし処理され た画像に変換される。ぼかし処理された画像は、値／色相／彩度変換部１１４内 のＶｄ画像に変換される。 次に、シェイプ／色特色抽出部３６０２は、抽出された色特徴だけではなく、 カットオフ画像の領域またはサイズを求める。辞書データ制御部１２０は、辞書 データ記憶部１１８‘’として提供される記憶部内に記憶される辞書データから シェイプ／色特徴抽出部３６０２により指定される範囲内のデータを読み取る。 辞書データ記憶部１１８‘’内では、データは、図３８に図解されるように、サ イズおよび色の特徴により別個に記憶される。続いて、パターン・マッチング部 １２２が入力Ｖｃｄ画像を複数の辞書データ・ターゲット画像と比較し、もっと も近いパターン・カテゴリが、たとえば、不足郵便料を示す信号として、識別結 果出力部１２４から出力される。 本発明の第４実施例の実践は、値／色相／彩度変換部１１４を含むとして図３ ６に図解されるが、本発明はそのように制限されていない。辞書部１１８‘’に 記憶されＲデータを分類するための、識別される対象物の領域またはサイズの使 用により実現される有用性および優位点は、Ｖｃｄデータへの変換を行わずに実 行され、代わりに図２８のシステム２８００内でのように、ＲＧＢデータを使用 して実行される色特徴抽出でも得られる。 色特徴抽出部１１６の実施例が図解され記述されたが、本発明はそのように制 限されていない。画像データは、Ｖ画像データ、ｃ画像データ、およびｄ画像デ ータのそれぞれの最小、最大、および中心の画素大きさ値の１つまたは複数の値 に従い、分類できる。図２１に図解されるもののような、このような最小、最大 、および中心の画素値と画像カラー・コードの間の相互関係は、辞書制御部１２ ０に対する入力のために抽出部１１６の出力として対応するカラー・コードを提 供するルックアップ・テーブルに記憶できる。 図３９では、１つまたは複数の最小画素値、最大画素値、および中心画素値に 基づく色特徴を抽出する色特徴抽出部１１６‘’として提供される色特徴抽出部 の実施例を図解する。図３９を参照すると、Ｖｃｄ画像データが、部分１２２に より生成されるアドレス信号ＡＤＲ１０に従い値／色相／彩度変換部１４から読 み取られ、メモリ３９０２、メモリ３９０４、およびメモリ３９０６内に記憶さ れる。それから、プログラム・メモリ３９０８に記憶されるプログラム命令に従 い、ＣＰＵ３９１０が、１つまたは複数のＶ画像データ、ｃ画像データ、および ｄ画像データの１つまたは複数の中心値、最大値、および最小値の画素値を求め る。たとえば、プログラム命令に従って、７０のサンプル画素値が、各Ｖ値のサ イズ順に配列され、３４番目または３５番目、６９番目、および０番目を順番に 分類する画素Ｖ値が、それぞれ中心値、最大値、および最小値の画素Ｖ値として 識別される。これらの特徴の１つは、たとえば最小画素Ｖ値として使用される。 次に、最小Ｖ値が設定される画素のｃ値およびｄ値が求められる。ルックアップ ・テーブル３９１２は、カラー・コードおよび１つまたは複数の中心画素値、最 大画素値、および最小画素値に対するその対応を記憶する。この例では、最小画 素Ｖ値のＶｃｄ値の集合が、応答して対応するカラー・コード・データを提供す るルックアップ・テーブル３９１２に提供される。カテゴリ出力部３９１４は、 出力カラー・コードに応答し、辞書制御部１２０に画像データのカテゴリを提供 する。 図２１を参照すると、抽出部１１６により計算されるｃ値およびｄ値が２を下 回る場合、画像は、非カラー画像であると見なされ、ＮＣコードが割り当てられ る。ただし、すべての画素に色が付けられ、平均値だけに色が付けられていない 第１ケースと、すべての画素に色が付けられていない第２ケースを区別する必要 がある。したがって、さらなる実施例に従って、色特徴抽出部は、ＮＮＣコード とＮＣコードがそれぞれ２つのケースに割り当てられる第１ケースと第２ケース の区別をするように構築される。 この区別を達成するための色特徴抽出部１１６‘’‘のこのような抽出部の構 成は、図４０に図解される。図４０では、図２２の要素と同じである要素に、同 じ参照数詞が割り当てられ、それらの要素の説明が省略される。変換部１１４か ら読み取られるｃ画像およびｄ画像の平均値は、アドレス２２０２および２２０ ４ならびに除算器２２０６および２２０８により計算される。比較測定部４００ ２および４００４は、それぞれ各ｃ画素画像値およびｄ画素画像値を受信し、受 信された値の絶対値を２と比較する。各比較装置４００２または４００４は、絶 対ピクセル値が２以下の場合には１を出力し、それ以外の場合には０を出力する 。任意の画素のｃ構成要素およびｄ構成要素の両方に絶対大きさ２またはそれ以 上が設定される場合、つまり任意の画素が色画素である場合に、ＮＡＮＤゲート が非ゼロ出力を提供するように、両方の比較測定部の出力がＮＡＮＤゲート４０ ０６に適用される。カウンタ４００８は、このような色画素をカウントする。カ ウンタ４００８によりカウントされた結果は、カウントされた結果が０を上回る 場合、つまり少なくとも１つの色画素の場合に、非ゼロ出力を提供する比較測定 部４０１０に提供される。 比較部４０１２および４０１４は、絶対平均値が０以下であるかどうかを判断 するために、それぞれｃ画像データおよびｄ画像データの絶対値を比較する。比 較装置４０１０、４０１２、および４０１４の出力は、ＡＮＤゲート４０１６に 適用される。ＡＮＤゲート４０１６は、ｃ画像データおよびｄ画像データの絶対 平均値がそれぞれ２を下回り、少なくとも１つの色画素が存在するＮＮＣケース の場合にだけ１出力を提供する。乗算器４０１８は、ＮＮＣコードまたはルック アップ・テーブル２２１０の出力を辞書制御部１２０に出力するために、ＡＮＤ ゲート４０１６の出力に反応する。 本発明のいくつかの実施例は、記述された機能を実行するための回路を具備し て開示されたが、本発明はそのように制限されていない。当業者は、この時点で 、記述された機能を、開示された回路のソフトウェア実装による等しい有効性を もって実践できることを認識するだろう。たとえば、制限なく、図１５に図解さ れる画像ぼかし部１１２の構成要素により実行される機能は、メモリ・リソース を具備するマイクロプロセッサによる等しい有効性をもって実行可能で、それら の機能を実行するようにプログラムできる。 追加の優位点および修正は、当業者に容易に発生するだろう。それゆえ、本発 明はその他の幅広い面での発明は、特殊な詳細、代表的な装置と方法、および図 示され、記述された図解例に制限されない。したがって、総合的な発明の概念の 精神または範囲から逸脱することなく、このような詳細から離れることが可能で ある。このようにして、本発明は、本発明の修正および変化が添付請求項および その同等なものの範囲内にあるならば、それらをカバーすることが意図される。

【手続補正書】特許法第１８４条の７第１項 【提出日】１９９５年１０月１８日 【補正内容】 補正された請求項 １．（補正済み）デジタル画像データによって表現された画像を識別するため の装置であって、 識別される画像全体の事前に決定された特徴を表す特徴データを、デジタル画像 データから抽出するための手段と、 少なくとも１つのターゲット画像を表すターゲット画像データを記憶するための メモリと、 抽出された特徴データに従い、メモリからターゲット画像データを検索するため の、抽出手段に反応する手段と、 デジタル画像データと検索されたターゲット画像データの間の類似度を判断する ための手段と、 を具備する装置。 ２．（補正済み）請求項１に記載される装置であって、デジタル画像データが カラー画像データを含み、 事前に決定された特徴が、識別される画像全体の色特徴に対応する特徴を含む装 置。 ３．請求項２に記載される装置であって、さらに、識別される画像の色特徴の 内の選択された色特徴を求めるための、デジタル画像データに反応する手段を具 備する装置。 ４．請求項３に記載される装置であって、色特徴の内の選択された色特徴を求 めるための手段が、デジタル画像データに対応する色相（Ｈ）、値（Ｖ）、およ び彩度（Ｃ）の値を求めるための色値手段を具備する装置。 ５．色値手段が、Ｈ値、Ｖ値およびＣ値に対応する事前に決定された色構成要 素の値を計算するための手段を具備する請求項４に記載される装置。 ６．抽出するための手段が、事前に決定された色構成要素の内の選択された色 構成要素の値に従い、特徴データを抽出するための手段を具備する請求項５に記 載される装置。 ７．請求項２に記載される装置であって、ターゲット画像データが少なくとも １つのターゲット画像のサイズを表す情報を含み、特徴データが、識別される画 像のサイズを表す情報を含み、 抽出するための手段が、識別される画像の画像サイズ情報を抽出するための手段 を具備する装置。 ８．請求項２に記載される装置であって、さらに、 少なくとも１つのターゲット画像に関連する相対データを記憶するためのデータ ベースと、 デジタル画像データに類似するための類似度判断手段により判断される検索され たターゲット画像データに関係する相対データをデータベースから検索するため の、類似度判断手段に反応する、データベース制御部と、 データベース制御部により検索された相対データを表示するための手段と、 を具備する装置。 ９．請求項８に記載される装置であって、さらに、ユーザがデータベース内の 相対データにアクセスできるようにするためのユーザ・インタフェースを具備す る装置。 １０．請求項５に記載される装置であって、類似度判断手段が、 事前に決定された色構成要素のそれぞれのデジタル画像データと検索されたター ゲット画像データの間の第１類似度係数を計算するための手段と、 事前に決定された色構成要素に計算された各第１類似度係数の事前に決定された 関数として、第２類似度係数を計算するための手段と、 第２類似度係数に従い、もっとも類似したターゲット画像を選択するための手段 と、 を具備する装置。 １１．請求項５に記載される装置であって、類似度判断手段が、 事前に決定された色構成要素のそれぞれのデジタル画像データと検索されたター ゲット画像データの間の累積差異を計算するための手段と、 累積差異が最小であるターゲット画像を選択するための手段と、 を具備する装置。 １２．請求項２に記載される装置であって、デジタル画像データが、識別され る画像の選択された画素の色特徴を含み、 抽出手段が、 選択された画素の色特徴の内の事前に少なくとも１つの決定された色特徴の平均 値を計算するための手段と、 抽出された特徴データを提供するための、計算された平均値に反応する手段と、 を具備する装置。 １３．請求項１２に記載される装置であって、さらに、デジタル画像データに 対応する色相（Ｈ）、値（Ｖ）、および彩度（Ｃ）の値を含む、色特徴の内の選 択された色特徴を求めるための手段、およびＨ値、Ｖ値およびＣ値に対応する事 前に決定された色構成要素の値を計算するための手段とを具備し、 平均値を計算するための手段が、選択された画素の事前に決定された色構成要素 の内の少なくとも１つの平均値を計算するための手段を具備し、 提供するための手段が、抽出された特徴データに提供される計算された平均値に 反応する、 装置。 １４．請求項１２に記載される装置であって、色特徴が、選択された画素のＲ 、Ｇ、およびＢ構成要素値を含み、 平均値を計算するための手段が、選択された画素のＲ、Ｇ、およびＢ構成要素の それぞれの平均値を計算するための手段を具備し、 提供するための手段が、抽出された特徴データに提供されるＲ、ＧおよびＢ構成 要素の計算された平均値に反応する、 装置。 １５．請求項１に記載される装置であって、類似度を判断するための手段が、 デジタル画像データと検索されたターゲットデータの間の累積差異を計算し、最 小累積差異に基づいて類似度を判断するための手段を具備する装置。 １６．デジタル画像データによって表現される画像を識別するための装置であ って、 事前に決定された部分を表すカテゴリ・パラメータを計算する目的で、デジタル 画像データの事前に決定された部分を受け取るために連結される第１回路と、 少なくとも１つのターゲット画像を表すターゲット画像データを記憶するための メモリと、 カテゴリ・パラメータに対応するターゲット画像データをメモリから検出するた めに、メモリに連結され、カテゴリ・パラメータを受け取るためのメモリ制御部 と、 デジタル画像データとターゲット画像データの間の類似度を表す類似度パラメー タを求める目的で、デジタル画像データおよび検索されたターゲット画像データ を受け取るために連結される第２回路と、 を具備する装置。 １７．（補正済み）請求項１６に記載される装置であって、デジタル画像デー タがカラー画像データ、および識別される画像全体の色特徴を表す事前に決定さ れた特徴を含み、 装置がさらに、識別される画像の色特徴の内の選択された色特徴を求めるための 第３回路を具備する装置。 １８．請求項１７に記載される装置であって、第３回路が、デジタル画像デー タおよびＨ値、Ｖ値およびＣ値に対応する事前に決定された色構成要素の色相（ Ｈ）、値（Ｖ）、および彩度（Ｃ）の値を求めるための回路を具備する装置。 １９．（補正済み）デジタル画像データによって表現される画像を識別するた めの方法であって、 識別される画像全体を表す事前に決定された特徴を、デジタル画像データから抽 出するステップと、 抽出された事前に決定された特徴に従い、少なくとも１つのターゲット画像を表 すターゲット画像データをメモリから検索するステップと、 デジタル画像データと検索されたターゲット画像データの間の類似度を判断する ステップと、 から構成される方法。 ２０．請求項１９に記載される方法であって、事前に決定された特徴が、デジ タル画像データの色相（Ｈ）、値（Ｖ）、および彩度（Ｃ）色特徴を含み、 抽出するステップが、デジタル画像データのＨ、Ｖ、およびＣ特徴を求めるステ ップを含む方法。 ２１．抽出するステップが、Ｈ、Ｖ、およびＣ特徴に対応する事前に決定され た色構成要素の値を求めるステップを含む請求項２０に記載される方法。 ２２．請求項１９に記載される方法であって、事前に決定された特徴が、デジ タル画像データのＲ、Ｇ、およびＢ色特徴を具備し、 抽出するステップが、デジタル画像データのＲ、ＧおよびＢ色特徴を求めるステ ップを具備する 方法。 ２３．（補正済み）デジタル画像データによって表現される画像を識別するた めのシステムであって、 識別される対象物を含むデジタル画像を形成するための手段と、 識別される対象物を含むデジタル画像のカットオフ部を求めるための手段と、 画像のカットオフ部に対応するデジタル画像データを正規化するための手段と、 正規化された画像データのぼかし処理された画像データを計算するための手段と 、 平均画像データの事前に決定された色構成要素を計算するための手段と、 事前に決定された色構成要素の内の事前に決定された色構成要素に対応する色特 徴を抽出するための手段であって、色特徴がデジタル画像を表す手段と、 少なくとも１つのターゲット画像を表すターゲット画像データを記憶するための メモリと、 抽出された色特徴に従いターゲット画像データをメモリから検出するためのメモ リ制御部と、 ぼかし処理された画像データのターゲット画像データと事前に決定された色構成 要素の間の類似度を判断し、識別される対象物にもっとも類似するターゲット画 像を識別するための手段と、 を具備するシステム。 【手続補正書】特許法第１８４条の８ 【提出日】１９９６年７月１１日 【補正内容】 １．（補正済み）デジタル画像データにより表現される画像を識別するための 装置であって、 識別される画像全体の事前に決定された色特徴を表現するデジタル画像データか ら特徴データを抽出するための手段と、 少なくとも１つのターゲット画像を表すターゲット画像データを記憶するための メモリであって、ターゲット画像データが、色特徴に対応する複数のカテゴリで ターゲット画像データとして記憶されるメモリと、 抽出手段の特徴データに基づいて、メモリに記億される複数のカテゴリの内の１ つを検索するための手段と、 検索手段により検索されたカテゴリ内のデジタル画像データとターゲット画像デ ータの間の類似度を判断するための手段と、 を具備する装置。 ２．デジタル画像データがカラー画像データを含み、事前に決定された特徴が 識別される画像全体の色特徴に対応する特徴を含むところの、請求項１に記載さ れる装置。 ３．請求項２に記載される装置であって、さらに、識別される画像の色特徴の 内の選択された色特徴を求めるための、デジタル画像データに反応する手段を具 備するところの、請求項２に記載される装置。 ４．色特徴の内の選択された色特徴を求めるための手段が、デジタル画像デー タに対応する色相（Ｈ）、値（Ｖ）、および彩度（Ｃ）の値を求めるための色値 手段を具備するところの、請求項３に記載される装置。 ５．色値手段が、Ｈ値、Ｖ値およびＣ値に対応する事前に決定された色構成要 素の値を計算するための手段を具備するところの、請求項４に記載される装置。 ６．抽出するための手段が、事前に決定された色構成要素の内の選択された色 構成要素の値に従い、特徴データを抽出するための手段を具備するところの、請 求項５に記載される装置。 ７．ターゲット画像データが、少なくとも１つのターゲット画像のサイズを表 す情報を含み、特徴データが識別される画像のサイズを表す情報を含み、 抽出するための手段が、識別される画像の画像サイズ情報を抽出するための手段 を具備するところの、請求項２に記載される装置。 ８．請求項２に記載される装置であって、さらに、 少なくとも１つのターゲット画像に関連する相対データを記憶するためのデータ ベースと、 デジタル画像データに類似するための類似度判断手段により判断される検索され たターゲット画像データに関係する相対データを、データベースから検索するた めの、類似度判断手段に反応するデータベース制御部と、 データベース制御部により検索される相対データを表示するための手段と、 を具備する装置。 ９．請求項８に記載される装置であって、さらに、ユーザがデータベース内の 相対データにアクセスできるようにするためのユーザ・インタフェースを具備す る装置。 １０．請求項５に記載される装置であって、類似度判断手段が、 事前に決定された色構成要素のそれぞれのデジタル画像データと検索されたター ゲット画像データの間の第１類似度係数を計算するための手段と、 事前に決定された色構成要素に計算された各第１類似度係数の事前に決定された 関数として、第２類似度係数を計算するための手段と、 第２類似度係数に従い、もっとも類似するターゲット画像を選択するための手段 と、 を具備する装置。 １１．請求項５に記載される装置であって、類似度判断手段が、 事前に決定された色構成要素のそれぞれのデジタル画像データと検索されたター ゲット画像データの間の類似差異を計算するための手段と、 累積差異が最小であるターゲット画像を選択するための手段と、 を具備する装置。 １２．請求項２に記載される装置であって、デジタル画像データが、識別され る画像の選択された画素の色特徴を含み、 抽出手段が、 選択された画素の色特徴の内の少なくとも１つの事前に決定された色特徴の平均 値を計算するための手段と、 抽出された特徴データを提供するための、計算された平均値に対応する手段と、 を具備する装置。 １３．請求項１２に記載される装置であって、デジタル画像データに対応する さらに、色相（Ｈ）、値（Ｖ）、および彩度（Ｃ）の値を含む色特徴の内の選択 された色特徴を求めるための手段、ならびにＨ値、Ｖ値、およびＣ値に対応する 事前に決定された色構成要素の値を計算するための手段とを具備し、 平均値を計算するための手段が、選択された画素の事前に決定された構成要素の 内の少なくとも１つの平均値を計算するための手段を具備し、 提供するための手段が、抽出された特徴データに提供される計算された平均値に 反応する 装置。 １４．請求項１２に記載される装置であって、色特徴が、選択された画素のそ れぞれのＲ、Ｇ、およびＢ構成要素値を含み、 平均値を計算するための手段が、選択された画素のＲ、Ｇ、およびＢ構成要素の それぞれの平均値を計算するための手段を具備し、 提供するための手段が、抽出された特徴データに提供されるＲ、Ｇ、およびＢ構 成要素の計算された平均値に反応する 装置。 １５．請求項１に記載される装置であって、類似度を判断する手段が、デジタ ル画像データと検索されたターゲットデータの間の累積差異を計算し、最小累積 差異に基づいて類似度を判断するための手段を具備する装置。 １６．（補正済み）デジタル画像データにより表現される画像を識別するため の装置であって、 事前に決定された色特徴を表すカテゴリ・パラメータを計算する目的で、デジタ ル画像データの事前に決定された位置を受け取るために連結される第１回路と、 少なくとも１つのターゲット画像を表すターゲット画像データを記憶するための メモリであって、ターゲット画像データが、色特徴に対応する複数のカテゴリに ターゲット画像データとして記憶されるメモリと、 第１回路のカテゴリ・パラメータに基づいて、メモリに記憶される複数のカテゴ リの内の１つを検索する目的で、メモリに連結され、カテゴリ・パラメータを受 け取るためのメモリ制御部と、 デジタル画像データと検索されたカテゴリ内のターゲット画像データの間の類似 度を表す類似度パラメータを判断する目的で、デジタル画像データおよび検索さ れたカテゴリを受け取るために連結された第２回路と、 を具備する装置。 １７．請求項１６に記載される装置であって、デジタル画像データが色画像デ ータ、および識別される画像全体の色特徴を表す事前に決定された特徴を含み、 装置が、さらに、識別される画像の色特徴の内の選択された色特徴を求めるため の第３回路を具備する装置。 １８．請求項１７に記載される装置であって、第３回路が、デジタル画像デー タの色相（Ｈ）、値（Ｖ）、および彩度（Ｃ）値、およびＨ値、Ｖ値、およびＣ 値に対応する事前に決定された色構成要素を求めるための回路を具備する装置。 １９．（補正済み）デジタル画像データにより表現される画像を識別するため の方法であって、 識別される画像全体を表す事前に決定された色特徴を、デジタル画像データから 抽出するステップと、 色特徴に対応する複数のカテゴリ内のターゲット画像データとしてメモリにター ゲット画像データを記憶するステップと、 検出ステップの事前に決定された色特徴に基づいて、複数のカテゴリの内の１つ を検索するステップと、 検索されたカテゴリのデジタル画像データとターゲット画像データの間の類似度 を判断するステップと、 から構成される方法。 ２０．請求項１９に記載される方法であって、事前に決定された特徴が、デジ タル画像データの色相（Ｈ）、値（Ｖ）、および彩度（Ｃ）色特徴を含み、 抽出するステップが、デジタル画像データのＨ、ＶおよびＣ特徴を求めるステッ プを含む方法。 ２１．請求項２０に記載される方法であって、抽出するステップが、Ｈ、Ｖお よびＣ色特徴に対応する事前に決定された色構成要素の値を求めるためのステッ プを含む方法。 ２２．請求項１９に記載される方法であって、事前に決定された特徴が、デジ タル画像データのＲ、ＧおよびＢ色特徴を含み、 抽出するステップが、デジタル画像データのＲ、ＧおよびＢの色特徴を求めるス テップを含む 方法。 ２３．（補正済み）デジタル画像データにより表現される画像を識別するため のシステムであって、 識別される対象物を含むデジタル画像を形成するための手段と、 識別される対象物を決定するための手段と、 画像のカットオフ部分に対応してデジタル画像データを正規化するための手段と 、 正規化画像データのぼかし処理された画像データを計算するための手段と、 正規化された画像データのぼかし処理された画像データを計算するための手段と 、 事前に決定された色構成要素の内の事前に決定された色構成要素に対応する色特 徴を抽出するための手段であって、色特徴が、デジタル画像を表現する手段と、 少なくとも１つのターゲット画像を表すターゲット画像データを記億するための メモリであって、ターゲット画像データが、ターゲット画像データの色特徴に対 応する複数のカテゴリのターゲット画像データとして記憶されるメモリと、 抽出する手段の色特徴に基づいて、メモリに記憶される複数のカテゴリの内の１ つを検索するためのメモリ制御部と、 検索されたカテゴリ内のターゲット画像データと、識別される対象物にもっとも 類似するターゲット画像の事前に決定された色構成要素の間の類似度を判断する ための手段と、 を具備するシステム。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 中川 和代 神奈川県横浜市鶴見区寺谷２−19−25 ク レアーレ東芝 寺谷−Ａ−217

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．デジタル画像データにより表現される画像を識別するための装置であって 、 デジタル画像データから、識別される画像の事前に決定された特徴に対応する特 徴データを抽出するための手段と、 少なくとも１つのターゲット画像を表すターゲット画像データを記憶するための メモリと、 抽出された特徴データに従い、メモリからターゲット画像データを検索するため の、抽出手段に反応する手段と、 デジタル画像データと検索されたターゲット画像データの類似度を判断するため の手段と、 を具備する装置。 ２．デジタル画像データがカラー画像データを含み、事前に決定された特徴が 識別される画像の色特徴に対応する特徴を具備する請求項１に記載される装置。 ３．請求項２に記載される装置であって、さらに、識別される画像の色特徴の 内の選択された特徴を求めるための、デジタル画像データに反応する手段を具備 する装置。 ４．色特徴の内の選択された色特徴を求めるための手段が、デジタル画像デー タに対応する色相（Ｈ）、値（Ｖ）、および彩度（Ｃ）の値を求めるための手段 を具備するところの、請求項３に記載される装置。 ５．色値手段が、Ｈ値、Ｖ値およびＣ値に対応する事前に決定された色構成要 素の値を計算するための手段を具備するところの、請求項４に記載される装置。 ６．抽出するための手段が、事前に決定された色構成要素の選択されたものの 値に従い特徴データを抽出するための手段を具備するところの、請求項５に記載 される装置。 ７．ターゲット画像データが、少なくとも１つのターゲット画像のサイズを表 す情報を含み、特徴データが識別される画像のサイズを表す情報を含み、 抽出するための手段が、識別される画像の画像サイズ情報を抽出するするための 手段を具備するところの、請求項２に記載される装置。 ８．請求項２に記載される装置であって、さらに 少なくとも１つのターゲット画像に関係する相対データを記憶するためのデータ ベースと、 デジタル画像データに類似するための類似度判断手段により判断される検索され たターゲット画像データに関係する相対データを、データベースから検索するた めの、類似度判断手段に反応するデータベース制御部と、 データベース制御部により検索される相対データを表示するための手段と、 を具備する装置。 ９．請求項８に記載される装置であって、さらに、ユーザが、データベース内 の相対データにアクセスできるようにするユーザ・インタフェースを具備する装 置。 １０．請求項５に記載される装置であって、類似度判断手段が、 事前に決定された色構成要素のそれぞれのデジタル画像データと検索されたター ゲットデータの間の第１類似度係数を計算するための手段と、 事前に決定された色構成要素に計算された各第１類似度係数の事前に決定された 関数として、第２類似度係数を計算するための手段と、 第２類似度係数に従いもっとも類似するターゲット画像を選択するための手段と 、 を具備する装置。 １１．請求項５に記載される装置であて、類似度判断手段が、 事前に決定された色構成要素のそれぞれのデジタル画像データと検索されたター ゲット画像データの間の累積差異を計算するための手段と、 累積差異が最小であるターゲット画像を選択するための手段と、 を具備する装置。 １２．請求項２に記載される装置であって、デジタル画像データが、識別され る画像の選択される画素の色特徴を含み、 抽出手段が、 選択された画素の色特徴の少なくとも１つの事前に決定された色特徴の平均値を 計算するための手段と、 抽出された特徴データを提供するための、計算された平均値に反応する手段と、 を具備する装置。 １３．請求項１２に記載される装置であって、さらに、デジタル画像データに 対応する色相（Ｈ）、値（Ｖ）、および彩度（Ｃ）の値を含む色特徴の内の選択 された色特徴を求めるための手段、およびＨ値、Ｖ値、およびＣ値に対応する事 前に決定された色構成要素の値を計算するための手段とを具備し、 平均値を計算するための手段が、選択された画素の事前に決定された色構成要素 の内の少なくとも１つの平均値を計算するための手段と、 抽出された特徴データを提供するために、計算された平均値に反応する提供する ための手段と、 を具備する装置。 １４．請求項１２に記載される装置であって、色特徴が、選択された画素のそ れぞれのＲ構成要素値、Ｇ構成要素値、およびＢ構成要素値を含み、 平均値を計算するための手段が、選択された画素のＲ、ＧおよびＢ構成要素のそ れぞれの平均値を計算するための手段と、 抽出された特徴データを提供するために、Ｒ、ＧおよびＢ構成要素の計算された 平均値に反応する提供するための手段と、 を具備する装置。 １５．類似度を判断するための手段が、デジタル画像データと検索されたター ゲットデータの間の累積差異を計算し、最小累積差異に基づいて類似度を判断す るための手段を具備するところの、請求項１に記載される装置。 １６．デジタル画像データにより表現される画像を識別するための装置であっ て、 事前に決定された部分を表すカテゴリ・パラメータを計算する目的で、デジタル 画像データの事前に決定された部分を受け取るために連結される第１回路と、 少なくとも１つのターゲット画像を表すターゲット画像データを記憶するための メモリと、 カテゴリ・パラメータに対応するターゲット画像データをメモリから検索するた めに、メモリに連結され、カテゴリ・パラメータを受け取るためのメモリ制御部 と、 デジタル画像データとターゲット画像データの間の類似度を表す類似度パラメー タを判断する目的で、デジタル画像データおよび検索されるターゲット画像デー タを受け取るために連結される第２回路と、 を具備する装置。 １７．請求項１６に記載される装置であって、デジタル画像データが、色画像 データを含み、事前に決定された特徴が、識別される画像の色特徴に対応する特 徴を含み、 装置が、さらに、識別される画像の色特徴の内の選択された色特徴を求めるため の第３回路を具備する装置。 １８．請求項１７に記載される装置であって、第３回路が、デジタル画像デー タの色相（Ｈ）、値（Ｖ）、および彩度（Ｃ）の値、およびＨ値、Ｖ値、および Ｃ値に対応する事前に決定された色構成要素を求めるための回路を具備する装置 。 １９．デジタル画像データによって表現される画像を識別するための方法であ って、 識別される画像の事前に決定された特徴をデジタル画像データから抽出するステ ップと、 抽出された事前に決定された特徴に従い、少なくとも１つのターゲット画像を表 すターゲット画像データを、メモリから検索するステップと、 デジタル画像データと検索されたターゲット画像データの間の類似度を判断する ステップと、 を含む方法。 ２０．請求項１９に記載される方法であって、事前に決定された特徴がデジタ ル画像データの色相（Ｈ）、値（Ｖ）、および彩度（Ｃ）色特徴を含み、 抽出するステップが、デジタル画像データのＨ特徴、Ｖ特徴、およびＣ特徴を求 めるステップを含む方法。 ２１．請求項２０に記載される装置であって、抽出するステップがＨ色特徴、 Ｖ色特徴およびＣ色特徴に対応する事前に決定された色構成要素の値を求めるス テップを含む方法。 ２２．請求項１９に記載される装置であって、事前に決定された特徴が、デジ タル画像データのＲ色特徴、Ｇ色特徴、およびＢ色特徴を含み、 抽出するステップが、デジタル画像データのＲ色特徴、Ｖ色特徴、およびＢ色特 徴を求めるステップを含む方法。 ２３．デジタル画像データにより表現される画像を識別するためのシステムで あって、 識別される対象物を含むデジタル画像を形成するための手段と、 識別される対象物を含むデジタル画像のカットオフ部分を求めるための手段と、 画像のカットオフ部分に対応するデジタル画像データを正規化するための手段と 、 正規化された画像データの選択された画素のぼかし処理された画像データを計算 するための手段と、 ぼかし処理された画像データの事前に決定された色構成要素を計算するための手 段と、 事前に決定された色構成要素の内の事前に決定された色構成要素に対応する色特 徴を抽出する手段と、 少なくとも１つのターゲット画像を表すターゲット画像データを記憶するための メモリと、 抽出された色特徴に従い、ターゲット画像データを、メモリから検索するための メモリ制御部と、 ターゲット画像データとぼかし処理された画像データの事前に決定された色構成 要素の間の類似度を判断し、識別される対象物にもっとも類似するターゲット画 像を識別するための手段と、 を具備するシステム。