JPS63204482A - 物体識別装置 - 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】 ［産業上の利用分野コ この発明は、製造ラインにおける部品の自動識別、ある
いは事務所での入退室管理や各種捜査等における人物像
データベース検索等に適用して好適な物体識別装置に関
する。

［従来の技術］ 物体を撮像して２次元画像として取り込み、この物体画
像を参照画像と比較して、物体の識別を行う装置は公知
である。この種の装置においては、物体画像と参照画像
を画素に分解し、各画素ごとに比較して差分をとり、こ
れらを総合して類似性を判別し、物体の判別を行ってい
た。

［発明が解決しようとする問題点］ ところで、上述した従来の物体識別装置では、マツチン
グ処理に多大の時間を要していた。、これは、きわめて
多数の画素からなる物体画像の、各画素について一つ一
つ比較して、処理していたからである。

この発明は、このような背景の下になされたもので、処
理時間の短縮を図った物体識別装置を提供することを目
的とする。

［問題点を解決するための手段］ 上記問題点を解決するためにこの発明は、物体を撮像し
物体画像として取り込む画像入力部と、この物体画像中
の物体像の大きさを一定にする空間的正規化処理部と、
前記物体像の輝度範囲を一定にする輝度正規化処理部と
、前記物体画像を縦および横方向に格子状に複数分割し
て得られる各ブロック内の輝度を一様にするブロック化
処理を行う第１のブロック化処理部と、参照画像を記憶
する参照画像蓄積部と、参照画像蓄積部から取り出した
参照画像に上記ブロック化処理と同様のブロック化処理
を施す第２のブロック化処理部と、前記ブロック化処理
を受けた物体画像および参照画像の対応するブロックど
うしの輝度値を比較して両画像の類似性を判定し、比較
対象となる参照画像を絞るとともに、絞り込まれた参照
画像に対して上記両画像の格子状の分割個数を増やして
より精細に前記ブロック化処理を行い、前記両画像の類
似性を判定するという操作を順次繰り返しながら、前記
入力画像の物体を識別する識別部とを具備することを特
徴とする。

また、前記人力画像を複数分割して得たブロックのうち
、物体の特徴を良く表す部位のブロックに対しては、他
のブロックより大きい重み値を付与して、参照画像との
類似性を判定する知的パターンマツチングを行うことを
特徴とする。

［作用コ 上記構成によれば、階層化パターンマツチングにより、
マツチングレベルを次第に細かくしていくから、参照画
像の数を絞り込むことができ、処理速度を高めろことが
可能となる。

また、知的パターンマツチングにより、物体の特徴を良
く表す部位を重点的にマツチングするようにしたから、
マツチングの効率を向上させることができる。

以下、上記階層化パターンマツチングと、知的パターン
マツチングとについて詳細に説明する。

（Ａ）階層化パターンマツチングについてテレビカメラ
等の画像人力装置で得られる物体画像の画素数を、横ｍ
、縦ｎとしたとき、物体画像を横方向にｍ／に分割、縦
方向にｎ／に分割（ｋは２以上の整数）して得られる各
ブロック内の輝度を一様にした画像を、ここではに倍ブ
ロック画像と呼ぶ。ここで、ｋは各ブロックの一辺の長
さを表すもので、以下、ブロック長という。

本発明では、最初は、ブロック長ｋを大きな値にした粗
いブロック画像どうしのマツチングを行い、候補となる
参照画像を大まかに抽出する。

次に、ブロック長にの値を半分程度に減らしてマツチン
グを行い、候補の絞り込みを行う。この操作を繰り返す
ことにより、最も類似した参照画像を最終的に特定する
。このような階層化パターンマツチングを行うことが本
発明の特徴である。

階層化パターンマツチングを用いない場合、人力画像と
参照画像の対応画素間の輝度差をとる画素間差分演算数
Ｅｏは、参照すべき物体の数をＬｌとすると、次式で与
えられる。

Ｅ　ｏ−（ｍＸ　ｎ）Ｘ　Ｌ　＋−−（１）一方、階層
化パターンマツチングでは、両画像間の画素間差分演算
数Ｅｈは、次式で与えられる。

ここで、Ｌｉは、第１階層目に参照すべき物体数、ｋｉ
は第１階層目におけるブロック長にの値、ｐは、同定結
果が階層化パターンマツチングを用いない場合と一致す
るまでの階層数である。

したがって、階層化パターンマツチングを用いる場合と
、用いない場合の画素間差分演算数の比は、次式で与え
られる。

今、ｋｉ＝に＋／ｌとしたとき、Ｌ　ｒ＝　Ｌ　ＩＩ　
＋’が成り立つと仮定すれば、（３）式は次のようにな
る。

Ｅｈ／　Ｅｏ＝　ｐ／　ｋ、２−＝　−（４）ところで
、視覚による人物識別は、顔の長さ当たり１３画素あれ
ば可能であることが分かっている（鎧沢、常用；“人物
像の画素数と識別可能情報の関係”、テレビ学技報、ｖ
ｖ１８７−５．（１９８７，１）参照）。

また、横、縦各方向の画素数ｍ、ｎは通常、５００程度
の値が多く用いられる。したがって、最初のブロック長
に１は、４０（４＃５００÷１３）程度にすればよく、
これらの条件下では、階層数ｐは、高々２〜４程度と予
想される。これらの値を（４）式に代入すれば、階層化
パターンマツチングを用いることにより、人物識別の演
算量をＩ／４００〜１／８００に減らすことが可能であ
ることか分かる。。

（Ｂ）知的パターンマツチングについて例えば、人物識
別を目的とした場合、顔の中の頬や額などの比較的平坦
な部分に比べ、眼、鼻、口などの凹凸のある部分の方が
、個人識別上、多くの情報を含んでいると考えられる。

入力画像と参照画像とのパターンマツチングを行う場合
、そのような物体識別上多くの情報を含む部分、すなわ
ち物体の特徴を良く表す部分の重みを増加さける知的パ
ターンマツチングを行うことが本発明の特徴である。

知的パターンマツチングを用いることにより、似ている
物体間の差分に対する、似ていない物体間の差分の比が
大きくなり、参照画像の候補の抽出がより的確に行なわ
れる。これにより、上記階層数ｐを減らすことが可能と
なる。

し実施例コ 以下、図面を参照して、本発明の詳細な説明する。

第１図は、この発明の一実施例による物体識別装置の全
体構成を示すブロック図である。図において、ＩＩは、
ビデオカメラ等、既存の画像人力機器からなる識別対象
画像入力部である。識別対象画像入力部１１から取り込
まれた大刃物体画像は、物体識別部１２へ送られる。

物体識別部１２は、この大刃物体画像を、参照画像蓄積
部１３に蓄積された参照画像と照合し、最も類似してい
る参照画像を抽出し、その参照画像の物体を人力された
画像の物体と同定する。なお、」二記参照画像蓄積部１
３としては、磁気ディスクなど既存の情報蓄積装置が使
用される。

第２図は、」二記物体識別部１２の構成を示すブロック
図である。

識別対象画像人ツノ部１１から送られた入力画像は、空
間的正規化処理部２１に供給される。空間的正規化処理
部２１は、人力画像をスキャニングして、その中の物体
像の大きさと位置とを求め、これを予め決められた大き
さと位置とに正規化し、正規化ｌまた画像を輝度正規化
処理部２２に供給ずろ。

輝度正規化処理部２２は、空間的正規化を受けた物体像
の輝度の最高値と最低値とを求め、これらが予め定めら
れた範囲に入るように正規化し、正規化した画像をブロ
ック化処理部２３に供給する。ブロック化処理部２３は
、例えば、ｋＸｋ画素からなる領、域の平均輝度を求め
て、この平均輝度を該ｋＸｋ画素の領域に与え、それを
１ブロツクとする。

こうしてブロック化された人力ブロック画像は、マツチ
ング処理部２４に供給される。マツチング処理部２４は
、入力ブロック画像の各ブロックと、ブロック化処理部
２５で上と同様のブロック化処理を受けて作られた、参
照ブロック画像の対応ブロックとを比較し、その輝度差
を求める。また、各ブロックについて求めた輝度差の総
和をとり、この総和が予め設定された閾値以下になる参
照画像を抽出する。すなわち、各ブロックの輝度差の総
和が一定値以下になる、類似した参照画像を選択する。

第３図は、上記マツチング処理部２４の構成を示すブロ
ック図である。

差分算出部３１は、ブロック化処理部２３から供給され
た入力ブロック画像と、ブロック化処理部２５から供給
された参照ブロック画像との差分を、ブロック毎に算出
し、重み付は部３２に送る。

重み付は部３２は、この差分値に対し、知的重み付けを
する。すなわち、物体識別上、多くの情報を有する部位
の重みを、その他の部位よりも大きくする重み付けを行
う。そして、知的重み付けされた差分値の総和を求め、
これを閾値比較部３３に供給する。なお、重み付けのた
めの部位情報は、人間が目視により判断し、マニュアル
で人力するようになっている。″ 閾値比較部３３は、上記差分値の総和と、予め決められ
た閾値との比較を行い、閾値以下になる参照画像を抽出
する。結果出力部３４は、同定候補の参照画像番号を蓄
積、表示するとと乙に、候補数が２以上のときは、第２
図のブロック化処理部２３．２５に、ブロック長ｋを減
じて、新たなブロック化処理を行うように指示する。こ
の際、採用される参照画像は、同定候補として抽出され
たものに限定されろ。

こうして、本実施例によれば、ブロックを次第に小さく
しながら、次第に細かいレヘルでマツチングするように
したので、物体識別処理の高速化を図ることができる。

［発明の効果］ 以上説明したように、この発明は、階層化パターンマツ
チングを行うようにしたので、物体識別の高速化を図る
ことができる。

また、知的パターンマツチングを行うようにしたので、
物体識別の速度をさらに高速化できる。

したがって、製造ラインにおける部品の自動識別等の産
業応用のみでなく、事務所での入退室管理や捜査目的な
どの人物像データへ〜ス検索が必要な多くの場面に応用
可能である。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例による物体識別装置の構成
を示すブロック図、第２図は同装置における物体識別部
の構成を示すブロック図、第３図は同物体識別部におけ
るマツチング処理部の構成を示すブロック図である。 １１・・・・・・識別対象画像入力部、１２・・・・・
・物体識別部、１３・・・・・参照画像蓄積部、２１・
・・・・・空間的正規化処理部、２２・・・・・・輝度
正規化処理部、２３゜２５・・・・ブロック化処理部、
２４・・・・・マツチング処理部、３１・・・・・・差
分算出部、３２・・・・・重み付は部、３３・・・・・
・閾値比較部、３４・・・・・結果出力部。 第１図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）物体を撮像し物体画像として取り込む画像入力部
   と、この物体画像中の物体像の大きさを一定にする空間
   的正規化処理部と、前記物体像の輝度範囲を一定にする
   輝度正規化処理部と、前記物体画像を縦および横方向に
   格子状に複数分割して得られる各ブロック内の輝度を一
   様にするブロック化処理を行う第１のブロック化処理部
   と、参照画像を記憶する参照画像蓄積部と、参照画像蓄
   積部から取り出した参照画像に上記ブロック化処理と同
   様のブロック化処理を施す第２のブロック化処理部と、
   前記ブロック化処理を受けた物体画像および参照画像の
   対応するブロックどうしの輝度値を比較して両画像の類
   似性を判定し、比較対象となる参照画像を絞るとともに
   、絞り込まれた参照画像に対して上記両画像の格子状の
   分割個数を前記両画像の類似性を判定するという操作を
   順次繰り返しながら、前記入力画像の物体を識別する識
   別部とを具備することを特徴とする物体識別装置。
2. （２）前記入力画像を複数分割して得たブロックのうち
   、物体の特徴を良く表す部位のブロックに対しては、他
   のブロックより大きい重み値を付与して、参照画像との
   類似性を判定する知的パターンマッチングを行うことを
   特徴とする特許請求の範囲第１項記載の物体識別装置。