JPS61177583A - パタ−ン分類アルゴリズム記述・実行方式 - 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】 〔発明の利用分野〕 本発明は画像のパターン分類方式に係り、特に分類アル
ゴリズムの記述の単純化に好適なパターン分類アルゴリ
ズム記述・実行方式に関する。

〔発明の背景〕

画像中の物体の分類・認識方式の代表的なものとして決
定木を用いる方式がある。第１図は決定木の例である。

決定木方式によるパターンの分類については、情報処理
学会コンピュータビジョン研究会資料２１−１　（１９
８２年）における沼上らによるｒ会話型処理による画像
計測と認識アルゴリズムの開発支援ツール」と題する文
献において論じられている。第１図のフローチャートに
示した様に決定木による分類は画像のある特徴量を計測
しくステップ１１，１３．１４）、その特徴量をしきい
値と比較して（ステップ１２．１５）パターンがあるカ
テゴリーに属するか否かを判定する（ステップ１６．１
７．１８）ことにより行なわれ、最終的に属するカテゴ
リーが決定される。

この分類処理のフローチャートを計算機プログラムとし
て記述すれば、画像の特徴量計測と特徴量の判定の処理
の２種に大別できる。

一般に、画像の特徴量には面積や周囲長など画像から直
接求めるしかない特徴量（以下、１次特微量と呼ぶこと
にする）とこれら面積・周囲長などの１次特微量から算
出できる円形度などの特徴量（以下、２次特微量と呼ぶ
ことにする）とが存在する。

判定に１次特徴景を用いる場合、それが未計測ならば画
像から計測する処理が必要であるが、計測済ならばその
必要はないことは当然である。

判定に２次特徴社を用いる場合には、それが未算出であ
っても、算出に必要な１次特微量がすべて計測済である
ならばそれらを用いてただちに算出できる。しかし、未
計測の１次特微量がある時には、まずこれを画像から計
測することが必要となる。

従来、パターン分類アルゴリズムを記述する際には前述
の様な繁雑な特徴量の計測の問題に関して （１）各判断処理部の前に１判断に使用する特徴量の計
測処理部を必要に応じて設ける（第１図参照）。

あるいは （２）予め判断に利用される可能性のある特徴量をすべ
て求めておき、それらを使って以降の判断処理をすすめ
る。

のいずれかの方式がとられている。

しかし上記（１）では各判断処理部に処理が進むまでに
どの特徴量が計測され、どれが未計測であるかを見きわ
めて特徴量計測処理部の有無あるいは計測の手段を決定
する必要があり１分類アルゴリズムが複雑になる程、そ
の記述は繁雑になる。

（２）ではその様な記述の繁雑さは避けられるが、実際
に分類処理に使用しない特徴量まで計測してしまう可能
性が生じ１分類アルゴリズムが複雑になる程むだな処理
が増大する。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、簡便な記述でパターン分類アルゴリズ
ムを効率的に実行するパターン分類アルゴリズム記述・
実行方式を提供することにある。

〔発明の概要〕

上記目的を達成するため、本発明においては分類アルゴ
リズムの実行中に画像特徴量が参照された場合、もし計
測済ならばそれを参照し、未計測ならば計測を行なう機
構をアルゴリズムの記述の解釈・実行部に内蔵させ１画
像特徴量の判定ロジックのみで分類アルゴリズムを記述
する。

また、画像特徴量を計測する際、特徴量間の依存関係を
記憶しておくことにより、処理の重複を防ぎ、互いに独
立な特徴量のみを計測する。

〔発明の実施例〕

本発明の一実施例の全体構成を第２図に示す。

ＴＶカメラ２１から入力される画像は２値化・雑音除去
装ｗ１２２により２値化および雑音除去され画像メモリ
２３に格納される。２値化については入力画像の各画素
値と一定しきい値との大小比較による２値化等の公知技
術が、また雑音除去についても収縮・膨張操作による雑
音除去等の公知技術が存在する（岩披講座　情報科学２
１「パターン認識と図形処理）長丸　真編、ｐ１５１〜
１５３゜１６４〜１６７）。

そしてパターン分類装置２４は画像メモリ２３から２値
画像を入力し、分類を行ないその結果をコンソール２５
に表示する。２６は全体の制御装置である。

次に、パターン分類装［２４の内部構成および動作につ
き説明する。第３図はそのブロック構成を示すものであ
る。第３図において、パターン分類アルゴリズム記述メ
モリ３１には第４図に示すような分類アルゴリズムが記
述されている。第４図の例は第１図で示した分類アルゴ
リズムから画像特徴量計測処理部分の記述を除去したも
のである。このように上記メモリ３１には画像特徴量計
測処理（第１図におけるステップ１１，１３゜１４）の
記述を除いた１判定ロジックのみの記述を格納する。イ
ンタプリタ３２はメモリ３１の内容を順次読み出して、
判定処理を実行するが、その際判定に使用する画像特徴
量の参照は画像特徴量参照処理部３３を介して行なわれ
る。

画像特徴量参照処理部３３はインタプリタ３２に必要と
する画像特徴量を以下の手順により渡す。

画像特徴量は前述のように１次特微量と１次特徴量から
算出できる２次特微量に分類可能である。

第５図は画像５１２面積５２９周囲長５３などの１次特
微量、および円形度５４などの２次特微量の間の依存関
係を示す模式図である。第６図はこの関係を表形式で表
現したものである０表で依存特徴量のカラム６１が空で
ある特機部は１次特微量であることを示し、そうでない
ものは２次特微量であることを示す、計測・算出手続き
のカラム６２にはその特機部を計測・算出するのに使用
する手続き名が記述される。これは面積・周囲長などの
１次特微量の場合には画像処理の手続きであり、画形度
等の２次特微量の場合には、それと依存関係にある１次
特微量（円形度の時は面積と周囲長）から算出するため
の手続きである。第６図の表（以下、特微量構造表と呼
ぶことにする）は特徴量メモリ３４に格納される。また
上記の計測・算出手続き群は特徴量計測・算出処理部３
５に格納されている。

まず、画像特徴量参照処理部３３はインタプリタ３２に
より指定された特機部について、特徴量メモリ３４中の
特微量構造表を参照する。そして値が既に値カラム６３
に設定されているならば、その値をインタプリタ３２に
返すだけでよい。

そうでなく未設定の場合には第６図に示した様に１次特
微量に属するものについては表に記述されている計測・
算出手続きを特徴量計測・算出処理部３５の中から選択
して起動する９手続きの起動結果、特機部は特微量構造
表の値カラム６３中に設定され、その値はインタプリタ
３２に返される。

特機部が未設定で、かつ２次特微量である場合について
は特徴量構造表中の依存特徴量６１を調べ、それらの値
を表中でさがす。それらの値がすべて設定済ならば、そ
れらを用いて表に記述しである手続きにより値を算出し
、表中に設定し、値をインタプリタ３２に返す、もし、
依存特徴量中に値が未設定のものが含まれる場合には、
これを先に述べた１次特微量計測の手順に従い求め、後
に自分自身の値を算出する１以上−が画像特徴量参照処
理部３３の動作である。

本実施例により、ＴＶカメラから入力した画像のパター
ン分類処理を行なうことができる。

なお、本実施例では２値画像のパターン分類装置につき
述べたが、画像特徴量としてスペクトル（色）情報ある
いは濃度（明るさ）情報を採用することによりカラー画
像や濃淡画像のパターン分類にも本発明を適用すること
が可能である。

〔発明の効果〕

本発明によれば、パターン分類アルゴリズムを記述する
際１画像特徴量の計測処理を記述せず判定ロジックのみ
を記述するだけでよいので、全体の記述が簡略化できる
という効果がある。

また２分類アルゴリズムの実行の際、特機部が必要にな
った時点ではじめて計測処理が行なわれること及び２次
特微量算出の場合にはその算出に関して不足している１
次特微量のみが計測されることにより、判定に不必要な
特機部が計測されることがないので、処理時間の短縮が
図れるという効果もある。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来方式の決定木による分類手順を示すフロー
チャート、第２図は本発明の一実施例の全体構成図、第
３図は実施例中のパターン分類装置の内部構成図、第４
図は本発明で用いる決定木による分類手順を示すフロー
チャート、第５図は画像特徴量間の依存関係を表わす模
式図、第６図第　２　口 第　３　図 循ヰ　図 第　５　目 Ｓ　ｚ　口

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、パターン分類アルゴリズム記述メモリ、該メモリ中
   の記述を順次読み出して解釈・実行するインタープリタ
   画像特徴量メモリ、画像特徴量計測・算出処理部および
   画像メモリとから構成されるパターン分類装置において
   、分類アルゴリズム実行中に画像特徴量が参照される時
   該特徴量が未計測ならば計測を行なうことにより、画像
   特徴量計測処理を記述しないことを特徴とするパターン
   分類アルゴリズム記述・実行方式。 ２、上記画像特徴量メモリは画像特徴量間の依存関係を
   記憶していることを特徴とする第１項のパターン分類ア
   ルゴリズム記述・実行方式。