JPWO2017109946A1 - 形状弁別装置、形状弁別方法及び形状弁別プログラム - Google Patents

Abstract

形状弁別装置は、輪郭線の近似曲線を算出する近似曲線算出手段であって、前記輪郭線は、画像に表された物体の輪郭の一部を表す有限の長さの線であり、前記近似曲線は、前記輪郭線に近似する線であって前記輪郭線を構成する座標に基づいて算出される、近似曲線算出手段と、前記輪郭線の第１及び第２の端部のそれぞれと対応する前記近似曲線の第１及び第２の端部との間の距離である第１の距離及び第２の距離を算出する距離算出手段と、前記輪郭線の中央部と前記近似曲線との一致の度合いである中央一致度を算出する一致度算出手段と、前記第１の距離、前記第２の距離及び前記中央一致度に基づいて、前記物体または前記物体の一部の形状を特定する特定手段と、前記特定手段により特定された物体または物体の一部の形状に関する情報を出力する出力手段と、を備える。

Description

本発明は、形状弁別装置、形状弁別方法及び形状弁別プログラムに関する。

洋服等の商品が表された画像が蓄積されているデータベースから、類似する洋服の画像を検索するシステムが知られている。例えば、特許文献１に記載されたシステムでは、入力された画像全体から特徴情報を抽出し、この特徴情報の類似度が高い画像を類似画像として検索する。

国際公開第２０１１／０７８１７４号

しかしながら、例えば、洋服に例示されるように、全体としては類似していても、ネックラインのような一部の形状が異なる場合に、その形状が類似する画像を抽出することは困難であった。

そこで本発明は、画像に表された物体または物体の一部の形状を適切に推定することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の一形態に係る形状弁別装置は、輪郭線の近似曲線を算出する近似曲線算出手段であって、輪郭線は、画像に表された物体の輪郭の一部を表す有限の長さの線であり、近似曲線は、輪郭線に近似する線であって輪郭線を構成する座標に基づいて算出される、近似曲線算出手段と、輪郭線の第１及び第２の端部のそれぞれと対応する近似曲線の第１及び第２の端部との間の距離である第１の距離及び第２の距離を算出する距離算出手段と、輪郭線の中央部と近似曲線との一致の度合いである中央一致度を算出する一致度算出手段と、第１の距離、第２の距離及び中央一致度に基づいて、物体または物体の一部の形状を特定する特定手段と、特定手段により特定された物体または物体の一部の形状に関する情報を出力する出力手段と、を備える。

本発明の一形態に係る形状弁別方法は、形状弁別装置における形状弁別方法であって、輪郭線の近似曲線を算出する近似曲線算出ステップであって、輪郭線は、画像に表された物体の輪郭の一部を表す有限の長さの線であり、近似曲線は、輪郭線に近似する線であって輪郭線を構成する座標に基づいて算出される、近似曲線算出ステップと、輪郭線の第１及び第２の端部のそれぞれと対応する近似曲線の第１及び第２の端部との間の距離である第１の距離及び第２の距離を算出する距離算出ステップと、輪郭線の中央部と近似曲線との一致の度合いである中央一致度を算出する一致度算出ステップと、第１の距離、第２の距離及び中央一致度に基づいて、物体または物体の一部の形状を特定する特定ステップと、特定ステップにおいて特定された物体または物体の一部の形状に関する情報を出力する出力ステップと、を有する。

本発明の一形態に係る形状弁別プログラムは、コンピュータを、輪郭線の近似曲線を算出する近似曲線算出手段であって、輪郭線は、画像に表された物体の輪郭の一部を表す有限の長さの線であり、近似曲線は、輪郭線に近似する線であって輪郭線を構成する座標に基づいて算出される、近似曲線算出手段、輪郭線の第１及び第２の端部のそれぞれと対応する近似曲線の第１及び第２の端部との間の距離である第１の距離及び第２の距離を算出する距離算出手段、輪郭線の中央部と近似曲線との一致の度合いである中央一致度を算出する一致度算出手段、第１の距離、第２の距離及び中央一致度に基づいて、物体または物体の一部の形状を特定する特定手段、及び、特定手段により特定された物体または物体の一部の形状に関する情報を出力する出力手段、として機能させる。

上記の形態によれば、画像に表された物体の輪郭の一部を示す輪郭線に近似された近似曲線が算出され、近似曲線及び輪郭線のそれぞれの対応する端部間の距離である第１及び第２の距離、並びに輪郭線の中央部と近似曲線との一致の度合いである中央一致度が算出される。第１及び第２の距離並びに中央一致度には、物体の一部の形状の特徴が反映される。そして、第１及び第２の距離並びに中央一致度に基づいて物体等の形状が特定されるので、物体等の形状を適切に推定することが可能となる。

さらに別の形態に係る形状弁別装置では、輪郭線の第１の端部と第２の端部との間の距離である端部間距離に対する、第１の端部と第２の端部とを結ぶ線と近似曲線上の点との距離のうち最も長い距離により示される深度の割合であるアスペクトを算出するアスペクト算出手段を更に備え、特定手段は、第１の距離、第２の距離、中央一致度及びアスペクトに基づいて、物体または物体の一部の形状を特定することとしてもよい。

上記形態によれば、物体の一部の形状が反映されたアスペクトが算出され、第１及び第２の距離並びに中央一致度に加えてアスペクトに基づいて物体または物体の一部の形状が特定されるので、アスペクトに特徴が現れるような物体等の形状を適切に推定することが可能となる。

さらに別の形態に係る形状弁別装置では、近似曲線算出手段は、輪郭線上の点のうち輪郭線の第１の端部と第２の端部とを結ぶ線との距離が最も遠い点である最深点を境界として輪郭線を分割した第１の部分輪郭線及び第２の部分輪郭線のそれぞれの近似曲線である、第１の部分近似曲線及び第２の部分近似曲線を算出し、特定手段は、第１の部分近似曲線及び第２の部分近似曲線の傾きを更に用いて、物体または物体の一部の形状を特定することとしてもよい。

上記形態によれば、第１の部分近似曲線及び第２の部分近似曲線が算出され、それらの傾きに基づいて物体の一部の形状が特定されるので、輪郭線における最深点を境界として分割された２つの部分輪郭線の傾きに特徴が現れるような物体等の形状を適切に推定することが可能となる。

さらに別の形態に係る形状弁別装置では、近似曲線算出手段は、輪郭線における近似曲線との一定以上の一致度合いを有する部分の両端部のそれぞれを境界として輪郭線を分割した第３の部分輪郭線、第４の部分輪郭線及び第５の部分輪郭線のそれぞれの近似曲線である、第３の部分近似曲線、第４の部分近似曲線及び第５の部分近似曲線を算出し、特定手段は、第３の部分近似曲線、第４の部分近似曲線及び第５の部分近似曲線のそれぞれと、第３の部分輪郭線、第４の部分輪郭線及び第５の部分輪郭線との一致度合いを更に用いて、物体または物体の一部の形状を特定することとしてもよい。

上記形態によれば、第３の部分近似曲線、第４の部分近似曲線及び第５の部分近似曲線が算出され、それぞれ対応する部分輪郭線との一致度合いに基づいて物体または物体の一部の形状が特定されるので、３つの部分輪郭線に特徴が現れるような物体等の形状を適切に推定することが可能となる。

さらに別の形態に係る形状弁別装置では、近似曲線算出手段は、輪郭線上の任意の３点に基づいて２次曲線を複数算出し、算出した複数の２次曲線のうち、輪郭線との一致度が最も高い２次曲線を近似曲線として算出することとしてもよい。

上記形態によれば、輪郭線上の３点に基づいて算出された複数の２次曲線のうち、当該輪郭線との一致度が最も高い２次曲線が近似曲線として算出される。これにより、画像から抽出された輪郭線にノイズが含まれる場合であっても、ノイズを含んで算出された２次曲線は近似曲線として採用されないので、物体の一部の形状により精度よく近似された近似曲線を算出することが可能となる。

さらに別の形態に係る形状弁別装置では、物体の一部の形状は、衣服のネックラインの形状であることとしてもよい。

上記形態によれば、衣服の一部の形状であるネックラインの形状を適切に弁別することができる。

さらに別の形態に係る形状弁別装置では、特定手段は、第１の距離及び第２の距離が共に所定値未満であり、且つ、中央一致度が所定の度合い以上である場合に、物体または物体の一部の形状が第１の形状であることを特定することとしてもよい。

上記形態によれば、物体または物体の一部の形状が、第１及び第２の距離並びに中央一致度に特徴を有する第１の形状であることを適切に弁別できる。

さらに別の形態に係る形状弁別装置では、特定手段は、第１の距離及び第２の距離が共に所定値以上であり、且つ、アスペクトが所定値未満である場合に、物体または物体の一部の形状が第１の形状であることを特定することとしてもよい。

上記形態によれば、物体または物体の一部の形状が、第１及び第２の距離並びにアスペクトに特徴を有する第１の形状であることを適切に弁別できる。

さらに別の形態に係る形状弁別装置では、特定手段は、第１の距離及び第２の距離が共に所定値未満であり、中央一致度が所定の度合い未満であり、第１の部分近似曲線の傾きと第２の部分近似曲線の傾きとが所定の程度以上一致している場合に、物体または物体の一部の形状が第２の形状であることを特定し、第１の距離及び第２の距離の一方が所定値未満であり、他方が所定値以上であり、中央一致度が所定の度合い未満であり、第１の部分近似曲線の傾きと第２の部分近似曲線の傾きとが所定の程度以上一致している場合に、物体の一部の形状が第２の形状であることを特定し、第１の距離及び第２の距離の一方が所定値未満であり、他方が所定値以上であり、中央一致度が所定の度合い未満であり、第１の部分近似曲線の傾きと第２の部分近似曲線の傾きとが所定の程度以上一致していない場合に、物体または物体の一部の形状が第３の形状であることを特定することとしてもよい。

上記形態によれば、第１及び第２の距離、中央一致度及び第１の部分近似曲線の傾きと第２の部分近似曲線の傾きとの一致度に基づいて、物体または物体の一部の形状が、第２の形状または第３の形状を有することを適切に特定できる。

さらに別の形態に係る形状弁別装置では、特定手段は、第１の距離及び第２の距離の一方が所定値未満であり、他方が所定値以上であり、中央一致度が所定の度合い以上であり、第３の部分近似曲線、第４の部分近似曲線及び第５の部分近似曲線のそれぞれと、第３の部分輪郭線、第４の部分輪郭線及び第５の部分輪郭線との一致度合いが所定の度合い以上である場合、又は、第１の距離及び第２の距離が共に所定値以上であり、輪郭線の第１の端部と第２の端部との間の距離である端部間距離に対する、第１の端部と第２の端部とを結ぶ線と近似曲線上の点との距離のうち最も長い距離により示される深度の割合であるアスペクトが所定値以上であり、第３の部分近似曲線、第４の部分近似曲線及び第５の部分近似曲線のそれぞれと、第３の部分輪郭線、第４の部分輪郭線及び第５の部分輪郭線との一致度合いが所定の度合い以上である場合に、物体または物体の一部の形状が第４の形状であることを特定することとしてもよい。

上記形態によれば、物体または物体の一部の形状が、第１及び第２の距離のうち一方が所定値未満であり他方が所定値以上であり、中央一致度が所定の度合い以上であるような特徴を有する第４の形状であることを適切に特定できる。また、物体または物体の一部の形状が、第１及び第２の距離が共に所定値以上であり、アスペクトが所定値以上であるような特徴を有する第４の形状であることを適切に特定できる。さらに、また、第３の部分近似曲線、第４の部分近似曲線及び第５の部分近似曲線のそれぞれと、第３の部分輪郭線、第４の部分輪郭線及び第５の部分輪郭線との一致度合いが所定の度合い以上であることをもって、物体または物体の一部の形状が第４の形状であることが特定されるので、精度よく形状を特定することが可能となる。

本発明の一側面によれば、画像に表された物体または物体の一部の形状を適切に推定することが可能となる。

形状弁別装置の機能構成を示すブロック図である。 形状弁別装置のハードウェア構成を示す図である。 衣服画像から、ネックラインが表された部分の２値化画像を取得する処理を示す図である。 部分２値化画像から、衣服の肩の部分を検出する処理を示す図である。 画像に表された衣服の肩部を特定する処理を示す図である。 衣服画像の傾きを補正する処理を説明する図である。 輪郭線及び近似曲線の算出の例を示す図である。 第１及び第２の距離の算出について説明する図である。 中央一致度の算出について説明する図である。 アスペクトの算出について説明する図である。 コンセンサスの算出を説明する図である。 画像表示装置において実施される形状弁別方法の処理内容を示すフローチャートである。 図１２のフローチャートのステップＳ５の特定処理の内容を表すフローチャートである。 形状の弁別の対象である衣服画像の例である。 形状の弁別の対象である衣服画像の例である。 形状の弁別の対象である衣服画像の例である。 形状の弁別の対象である衣服画像の例である。 形状の弁別の対象である衣服画像の例である。 形状の弁別の対象である衣服画像の例である。 形状弁別プログラムの構成を示す図である。

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

図１は、本実施形態に係る形状弁別装置１の機能的構成を示すブロック図である。形状弁別装置１は、画像に表された物体の一部の形状を弁別する装置である。図１に示すように、形状弁別装置１は、画像記憶部３にアクセス可能である。なお、画像記憶部３は、形状弁別装置１内に構成されてもよい。

形状弁別装置１は、例えば、ネットワークを介して販売する商品のユーザからの注文を受け付ける電子商取引サイトの一部として構成される装置であって、販売される衣服等の商品の形状を弁別する。本実施形態の形状弁別装置１は、衣服の形状を弁別する装置である。

図１に示すように、形状弁別装置１は、機能的には、輪郭線抽出部１１、近似曲線算出部１２（近似曲線算出手段）、距離算出部１３（距離算出手段）、一致度算出部１４（一致度算出手段）、アスペクト算出部１５（アスペクト算出手段）、特定部１６（手段）及び出力部１７（出力手段）、を備える。

図２は、形状弁別装置１のハードウェア構成図である。形状弁別装置１は、物理的には、図２に示すように、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ及びＲＯＭといったメモリにより構成される主記憶装置１０２、ハードディスク等で構成される補助記憶装置１０３、ネットワークカード等で構成される通信制御装置１０４などを含むコンピュータシステムとして構成されている。形状弁別装置１は、入力デバイスであるキーボード、マウス等の入力装置１０５及びディスプレイ等の出力装置１０６をさらに含むこととしてもよい。

図１に示した各機能は、図２に示すＣＰＵ１０１、主記憶装置１０２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１０１の制御のもとで通信制御装置１０４等を動作させるとともに、主記憶装置１０２や補助記憶装置１０３におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。処理に必要なデータやデータベースは主記憶装置１０２や補助記憶装置１０３内に格納される。

再び図２を参照して、形状弁別装置１の各機能部の説明に先だって、画像記憶部３を説明する。

上述のとおり、形状弁別装置１が衣服の形状を弁別する装置として構成される場合には、画像記憶部３は、衣服が表された画像を複数記憶している。本実施形態では、特に、形状弁別装置１は、衣服のネックラインの形状を弁別する。

再び図２を参照して、形状弁別装置１の各機能部について説明する。輪郭線抽出部１１は、衣服が表された画像から、輪郭線を抽出する。輪郭線は、画像に表された物体の輪郭の一部を表す有限の長さの線である。本実施形態では、輪郭線は、画像に表された衣服のネックラインの輪郭を表す。

図３〜図６を参照して、衣服画像から輪郭線を抽出する一連の処理を説明する。図３は、衣服画像から、ネックラインが表された部分の２値化画像を取得する処理を示す図である。まず、輪郭線抽出部１１は、処理対象の衣服画像Ａ１１を画像記憶部３から取得する。衣服画像Ａ１１には、シャツの画像が表されている。続いて、輪郭線抽出部１１は、衣服画像Ａ１１に対して２値化処理を行い、２値化画像Ａ１２を生成する。２値化画像Ａ１２では、シャツが表された部分が白色で表され、背景が黒色で表されている。そして、輪郭線抽出部１１は、２値化画像Ａ１２から、ネックラインが示された部分を含む部分２値化画像Ａ１３を抽出する。具体的には、輪郭線抽出部１１は、例えば、２値化画像Ａ１２における衣服が表された部分のうちの上方の３分の１を含む一定の領域を抽出して、部分２値化画像Ａ１３を生成する。

図４は、部分２値化画像Ａ１３から、衣服の肩の部分を検出する処理を示す図である。まず、輪郭線抽出部１１は、部分２値化画像Ａ１３を、図示横方向に分割する。輪郭線抽出部１１は、部分２値化画像Ａ１３を分割して、縦方向の長さが例えば１０ピクセルの分割画像Ｌ_１〜Ｌ_Ｎを生成する。

続いて、輪郭線抽出部１１は、各分割画像を、縦方向１０ピクセルに亘る全ての画素が白色である部分を白色画素として、それ以外の部分を黒色画素として、縦方向の長さが１ピクセルのデータに圧縮する。具体的には、輪郭線抽出部１１は、分割画像Ｌ_Ａ１には白色部分ＷＰ_Ａが含まれるので、この白色部分ＷＰ_Ａに相当する部分を白色画素として、それ以外の部分を黒色画素とした、縦方向の長さが１ピクセルの圧縮分割画像Ｌ_Ａ２を生成する。また、輪郭線抽出部１１は、分割画像Ｌ_Ｂ１には白色部分ＷＰ_Ｂ１，ＷＰ_Ｂ２が含まれるので、これらの白色部分ＷＰ_Ｂ１，ＷＰ_Ｂ２に相当する部分を白色画素として、それ以外の部分を黒色画素とした、縦方向の長さが１ピクセルの圧縮分割画像Ｌ_Ｂ２を生成する。

次に、輪郭線抽出部１１は、分割画像Ｌ_１〜Ｌ_Ｎから生成された圧縮分割画像を上方から順に調べて、１箇所の白色部分ＷＰを含む圧縮分割画像Ｌ_Ａ２を抽出する。続いて、輪郭線抽出部１１は、さらに下方の分割画像を順に調べ、白色部分ＷＰを２箇所含む圧縮分割画像Ｌ_Ｂ２を抽出する。

そして、輪郭線抽出部１１は、部分２値化画像Ａ１３における圧縮分割画像Ｌ_Ａ２に対応する位置を、肩部分の一方が表された位置として特定する。また、輪郭線抽出部１１は、部分２値化画像Ａ１３における圧縮分割画像Ｌ_Ｂ２に対応する位置を、肩部分の他方が表された位置として特定する。そして、輪郭線抽出部１１は、特定した肩部分の位置に基づいて、部分２値化画像Ａ１３における肩部分Ｓ_Ａ，Ｓ_Ｂを特定する。

図５〜図６は、画像に表された衣服の両肩部分を結ぶ線の傾きを取得し、衣服画像の傾きを補正する処理を説明する図である。図５は、肩部をより精密に特定する処理を示す図である。輪郭線抽出部１１は、画像Ａ３１において、図４において説明した処理により特定された肩部分Ｓ_Ｂに基づいて、衣服が表された白色の部分と衣服が表されていない黒色の部分との境界を図示上方向にトレースし、その境界のうち最も上方の点を肩部分Ｈ_Ｂとして特定する。

また、輪郭線抽出部１１は、肩部分Ｈ_Ｂから図示水平方向（Ｘ方向）に延ばした線と、白色部分及び黒色部分の境界との交点Ｈ_ＡＢを特定し、白色部分と黒色部分との境界を交点Ｈ_ＡＢから肩部分Ｈ_Ｂと反対の方向にトレースし、画像Ａ３２に示すように、境界のうち最も上方の点（Ｙ座標が最大となる点）を肩部分Ｈ_Ａとして特定する。そして、衣服の両肩の部分を示す肩部分Ｈ_Ａ及び肩部分Ｈ_Ｂを結ぶ線Ｈ_Ｌが定義される。なお、肩部分Ｈ_Ａ及び肩部分Ｈ_Ｂは、輪郭線の一方の端部及び他方の端部となる。即ち、輪郭線は、肩部分Ｈ_Ａ及び肩部分Ｈ_Ｂを両端部とする有限の長さの線である。

図６は、衣服画像の傾きを補正する処理を説明する図である。画像Ａ４１における線Ｈ_Ｌを延長した線Ｈ_Ｌ１に示されるように、画像Ａ４１に示される衣服は、水平方向の線Ｈ_Ｈに対して傾いている。輪郭線抽出部１１は、画像Ａ４１に示される衣服の画像を、線Ｈ_Ｌが水平方向の線Ｈ_Ｌ１に沿うように、回転させ画像Ａ４２を得る。

図７は、輪郭線の抽出及び近似曲線の算出の例を示す図である。輪郭線抽出部１１は、画像Ａ５１に示すように、肩部分Ｈ_Ａ及び肩部分Ｈ_Ｂを両端とするネックラインの輪郭（白色部分及び黒色部分の境界線）を、輪郭線Ｌ_Ｏ１として抽出する。

近似曲線算出部１２は、輪郭線の近似曲線を算出する部分である。近似曲線算出部１２は、輪郭線を構成する座標に基づいて近似曲線を算出する。以下に、近似曲線の算出処理を具体的に説明する。

まず、近似曲線算出部１２は、輪郭線Ｌ_Ｏ１上の任意の３点の座標を取得する。続いて、近似曲線算出部１２は、取得した３点の座標に基づいて、最小二乗法により２次曲線を算出する。なお、近似曲線算出部１２は、２次曲線の一方及び他方の端部のＸ座標が、輪郭線の一方及び他方の端部のＸ座標と等しくなるように、２次曲線を有限の線として算出する。そして、近似曲線算出部１２は、算出した２次曲線について、当該２次曲線と輪郭線との一致度を示すコンセンサスを算出する。コンセンサスは、輪郭線を構成する全ての点のうち、２次曲線上に存在する点の割合である。

近似曲線算出部１２は、輪郭線Ｌ_Ｏ１上の任意の３点の抽出、及び、２次曲線及びコンセンサスの算出を繰り返し実施し、算出した２次曲線のうち最もコンセンサスが高い２次曲線を、輪郭線Ｌ_Ｏ１の近似曲線Ｌ_Ｐ１として算出する。近似曲線算出部１２が算出する２次曲線の数は、予め設定された所定数であってもよいし、所定の処理時間内に算出できる２次曲線の数であってもよい。また、近似曲線算出部１２は、輪郭線Ｌ_Ｏ１上から選択しうる３点の全ての組み合わせについて２次曲線を算出することとしてもよい。

このように、輪郭線上の３点に基づいて算出された複数の２次曲線のうち、当該輪郭線との一致度が最も高い２次曲線が近似曲線として算出されるので、画像から抽出された輪郭線にノイズが含まれる場合であっても、ノイズを含んで算出された２次曲線は近似曲線として採用されないので、物体の一部の形状により精度よく近似された近似曲線を算出することが可能となる。

なお、近似曲線算出部１２は、輪郭線を線上の１点で分割した２つの部分輪郭線に近似する２つの部分近似曲線を算出してもよい。また、近似曲線算出部１２は、輪郭線を線上の２点で分割した３つの部分輪郭線に近似する３つの部分近似曲線を算出してもよい。これらの部分近似曲線の算出については後述する。

距離算出部１３は、輪郭線の第１及び第２の端部のそれぞれと対応する近似曲線の第１及び第２の端部との間の距離である第１の距離及び第２の距離を算出する部分である。図８を参照して第１及び第２の距離の算出について説明する。図８に示すように、画像Ａ６１に表された衣服の画像において、輪郭線の第１の端部ＥＯ_Ｌ１及び第２の端部ＥＯ_Ｒ１、並びに近似曲線Ｌ_Ｐ２が、輪郭線抽出部１１及び近似曲線算出部１２により算出されている。近似曲線Ｌ_Ｐ２は、第１の端部ＥＰ_Ｌ１及び第２の端部ＥＰ_Ｒ１を有する。

距離算出部１３は、第１の端部ＥＯ_Ｌ１と第１の端部ＥＰ_Ｌ１との距離を第１の距離Ｄ_１として算出し、第２の端部ＥＯ_Ｒ１と第２の端部ＥＰ_Ｒ１との距離を第２の距離Ｄ_２として算出する。なお、距離算出部１３は、第１の端部ＥＯ_Ｌ１と第１の端部ＥＰ_Ｌ１との距離を深度ＤＰ_１で除して正規化した値を第１の距離Ｄ_１として算出し、第２の端部ＥＯ_Ｒ１と第２の端部ＥＰ_Ｒ１との距離を深度ＤＰ_１で除して正規化した値を第２の距離Ｄ_２として算出してもよい。深度ＤＰ_１は、輪郭線の第１の端部ＥＯ_Ｌ１と第１の端部ＥＰ_Ｌ１とを結ぶ線と近似曲線Ｌ_Ｐ２上の点との距離のうち最も長い距離を示す。

一致度算出部１４は、輪郭線の中央部と近似曲線との一致の度合いである中央一致度を算出する部分である。図９を参照して、中央一致度の算出について説明する。図９に示される衣服の画像では、輪郭線抽出部１１により抽出された輪郭線の中央部Ｃ_Ｏ１、近似曲線算出部１２により算出された近似曲線Ｌ_Ｐ３及び近似曲線Ｌ_Ｐ３の中央部Ｃ_Ｐ１が示されている。

一致度算出部１４は、輪郭線の中央部Ｃ_Ｏ１と、近似曲線Ｌ_Ｐ３の中央部Ｃ_Ｐ１との間の距離に基づいて、中央一致度を算出する。中央一致度の算出方法は、中央部Ｃ_Ｏ１と中央部Ｃ_Ｐ１との間の距離がゼロであるときに、最も一致の度合いが高いことを示すような指標値となるような方法であればよく、その方法は限定されない。

アスペクト算出部１５は、輪郭線の両端部間の距離に対する深度の割合であるアスペクトを算出する部分である。深度は、輪郭線の両端部間を結ぶ線と近似曲線上の点との距離のうち最も長い距離である。図１０を参照して、アスペクトの算出について説明する。図１０に示される衣服の画像では、輪郭線抽出部１１により算出されたネックラインの輪郭線及び近似曲線算出部１２により算出された近似曲線Ｌ_Ｐ４が示されている。

アスペクト算出部１５は、輪郭線の第１の端部ＥＯ_Ｌ４と第２の端部ＥＯ_Ｌ４との間の距離である端部間距離Ｗ_Ｏ４を算出する。次に、アスペクト算出部１５は、第１の端部ＥＯ_Ｌ４と第２の端部ＥＯ_Ｌ４とを結ぶ線と、近似曲線Ｌ_Ｐ４上の点との距離のうち最も長い距離を示す深度Ｄ_Ｐ４を算出する。そして、アスペクト算出部１５は、端部間距離Ｗ_Ｏ４に対する深度Ｄ_Ｐ４の割合をアスペクトとして算出する。

なお、本実施形態では、輪郭線の両端部間を結ぶ線と近似曲線上の点との距離のうち最も長い距離を深度としているが、輪郭線の両端部間を結ぶ線と輪郭線上の点との距離のうち最も長い距離を深度としてもよい。また、後述される特定部１６による物体の形状の特定においてアスペクトを用いない場合があるので、アスペクト算出部１５は、本実施形態の形状弁別装置１に必須の構成要素ではない。

特定部１６は、距離算出部１３により算出された第１の距離及び第２の距離、並びに前記一致度算出部１４により算出された中央一致度に基づいて、物体または物体の一部の形状を特定する部分である。本実施形態では、特定部１６は、衣服のネックラインの形状を特定する。

また、特定部１６は、アスペクト算出部１５により算出されたアスペクトを更に用いて、物体または物体の一部の形状を特定してもよい。形状の特定にアスペクトが用いられることにより、アスペクトに特徴が現れるような物体の一部の形状を適切に推定することが可能となる。なお、特定部１６による物体または物体の一部の形状を特定する処理の詳細は後に図１３等を参照して詳述する。

さらに、特定部１６は、輪郭線抽出部１１により抽出された輪郭線と近似曲線算出部１２により算出された近似曲線との一致の度合いを示すコンセンサスを更に用いて、物体または物体の一部の形状を特定してもよい。図１１を参照して、特定部１６によるコンセンサスの算出を説明する。図１１には、衣服の画像に基づいて近似曲線算出部１２により算出された近似曲線Ｌ_Ｐ５及び輪郭線上の点ＣＯ_１，ＣＯ_２，ＣＯ_３，・・・ＣＯ_Ｎが示されている。

特定部１６は、全ての輪郭線上の点ＣＯ_１，ＣＯ_２，ＣＯ_３，・・・ＣＯ_Ｎのうち、近似曲線Ｌ_Ｐ５上にある点の割合をコンセンサスとして算出する。即ち、特定部１６は、（輪郭線上の点のうち近似曲線上にある点の数／輪郭線上の点の数）をコンセンサスとして算出する。

また、輪郭線を線上の１点で分割した２つの部分輪郭線に近似する２つの部分近似曲線である第１及び第２の部分近似曲線が近似曲線算出部１２により算出された場合に、特定部１６は、第１の部分近似曲線の傾きと第２の部分近似曲線の傾きとが所定の程度以上一致するか否かに基づいて、物体または物体の一部の形状を特定してもよい。これにより、輪郭線における最深点を境界として分割された２つの部分輪郭線の傾きに特徴が現れるような物体の一部の形状を適切に推定することが可能となる。第１及び第２の部分近似曲線の傾きに基づく特定については、後に図１３等を参照して説明する。

出力部１７は、特定部１６により特定された物体または物体の一部の形状に関する情報を出力する。具体的には、出力部１７は、画像に表された物体または物体の一部の形状に関する情報を、当該画像の属性として、画像に対応付けて所定の記憶手段（例えば画像記憶部３）に記憶させてもよい。また、出力部１７は、画像に表された物体または物体の一部の形状に関する情報を、当該画像に対応付けてディスプレイに表示させるように制御してもよい。また、出力部１７は、画像記憶部３に記憶された複数の画像を、画像に表された物体または物体の一部の形状に関する情報に基づいて分類する処理を実施してもよい。

次に、図１２を参照して、本実施形態の形状弁別装置１の動作について説明する。図１２は、形状弁別装置１において実施される形状弁別方法の処理内容を示すフローチャートである。

まず、輪郭線抽出部１１は、物体が表された画像を取得する（Ｓ１）。具体的には、輪郭線抽出部１１は、衣服が表された画像を画像記憶部３から取得する。次に、輪郭線抽出部１１は、物体又は物体の一部の輪郭線を抽出する（Ｓ２）。本実施形態では、輪郭線抽出部１１は、ステップＳ１において取得された画像に表された衣服のネックラインの輪郭を輪郭線として抽出する。

続いて、近似曲線算出部１２は、ステップＳ２において抽出された輪郭線の近似曲線を、輪郭線を構成する座標に基づいて算出する（Ｓ３）。次に、距離算出部１３は、輪郭線の第１及び第２の端部のそれぞれと対応する近似曲線の第１及び第２の端部との間の距離である第１の距離及び第２の距離を算出する（Ｓ４）。また、一致度算出部１４は、輪郭線の中央部と近似曲線との一致の度合いである中央一致度を算出する（Ｓ４）。さらに、アスペクト算出部１５は、輪郭線の両端部間の距離に対する深度の割合であるアスペクトを算出してもよい（Ｓ４）。

次に、特定部１６は、ステップＳ４において算出された情報に基づいて、物体の一部の形状を特定する処理を実施する（Ｓ５）。本実施形態では、特定部１６は、衣服のネックラインの形状を特定する。そして、出力部１７は、ステップＳ５において特定された物体の一部の形状に関する情報を出力する（Ｓ６）。本実施形態では、出力部１７は、衣服のネックラインの形状に関する情報を出力する。

次に、図１３及び図１４〜図１９を参照して、図１２のフローチャートのステップＳ５における物体の一部の形状の特定処理を具体的に説明する。図１３は、図１２のフローチャートのステップＳ５の特定処理の内容を表すフローチャートである。図１４〜図１９は、形状の弁別の対象である衣服画像の例である。

まず図１４を参照しながら、図１３のフローチャートの処理を説明する。図１４は、第１の距離及び第２の距離が共に所定値未満であり、且つ、中央一致度が所定の度合い以上である場合に、特定部１６が、物体の一部の形状が第１の形状であることを特定する例を示す図である。本実施形態では、かかる場合に、特定部１６は、画像に表された衣服のネックラインの形状がラウンドネックであることを特定する。

図１４に示す衣服画像では、輪郭線ＬＯ_１１及び近似曲線ＬＰ_１１が示され、更に、輪郭線ＬＯ_１１の第１及び第２の端部のそれぞれと対応する近似曲線ＬＰ_１１の第１及び第２の端部との間の距離である第１の距離Ｄ１_１１及び第２の距離Ｄ２_１１が示されている。

ステップＳ１１において、特定部１６は、第１の距離Ｄ１_１１及び第２の距離Ｄ２_１１が共に所定値未満であるか否かを判定する。第１の距離Ｄ１_１１及び第２の距離Ｄ２_１１が共に所定値未満であると判定された場合には処理はステップＳ１２に進む。一方、第１の距離Ｄ１_１１及び第２の距離Ｄ２_１１が共に所定値未満であると判定なかった場合には処理はステップＳ１４に進む。図１４に示す例では、第１の距離Ｄ１_１１及び第２の距離Ｄ２_１１が共に所定値未満であるので、処理はステップＳ１２に進む。

ステップＳ１２において、特定部１６は、輪郭線ＬＯ_１１の中央部ＣＯ_１１と、近似曲線ＬＰ_１１の中央部ＣＰ_１１との一致の度合いである中央一致度が所定の度合い以上であるか否かを判定する。中央一致度が所定の度合い以上であると判定された場合には、処理はステップＳ１３に進む。一方、中央一致度が所定の度合い以上であると判定されなかった場合には、処理はステップＳ１８に進む。図１４に示す例では、中央部ＣＯ_１１と中央部ＣＰ_１１とはほぼ一致しており、中央一致度は所定の度合い以上であるので、処理はステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３において、特定部１６は、近似曲線ＬＰ_１１の輪郭線ＬＯ_１１に対する一致度であるコンセンサスが所定の度合い以上であるか否かを判定する。コンセンサスが所定の度合い以上であると判定された場合には、画像に表された衣服のネックラインの形状がラウンドネックであることを特定する。一方、コンセンサスが所定の度合い以上であると判定されなかった場合には、画像に表された衣服のネックラインの形状が未知の形状であって分類不可であると判定される。図１４に示す例では、近似曲線ＬＰ_１１の輪郭線ＬＯ_１１に対するコンセンサスは所定の度合い以上であるので、特定部１６は、図１４に示す衣服のネックラインの形状がラウンドネックであることを特定する。

次に、図１５を参照しながら、図１３のフローチャートの処理を説明する。図１５は、第１の距離及び第２の距離が共に所定値以上であり、且つ、アスペクトが所定値未満である場合に、特定部１６が、物体の一部の形状が第１の形状であることを特定する例を示す図である。本実施形態では、かかる場合に、特定部１６は、画像に表された衣服のネックラインの形状がラウンドネックであることを特定する。

図１５に示す衣服画像では、輪郭線ＬＯ_１２及び近似曲線ＬＰ_１２、並びに、輪郭線ＬＯ_１２の第１及び第２の端部のそれぞれと対応する近似曲線ＬＰ_１２の第１及び第２の端部との間の距離である第１の距離Ｄ１_１２及び第２の距離Ｄ２_１２が示されている。さらに、輪郭線ＬＯ_１２の第１の端部と第２の端部との間の距離である端部間距離ＷＯ_１２、及び、輪郭線ＬＯ_１２の第１の端部と第２の端部とを結ぶ線と近似曲線ＬＰ_１２上の点との距離のうち最も長い距離である深度ＤＰ_１２が示されている。

ステップＳ１１において、特定部１６は、第１の距離Ｄ１_１２及び第２の距離Ｄ２_１２が共に所定値未満であるか否かを判定する。図１５に示す例では、第１の距離Ｄ１_１２及び第２の距離Ｄ２_１２が共に所定値未満ではないので、処理はステップＳ１４に進む。

ステップＳ１４において、特定部１６は、第１の距離Ｄ１_１２及び第２の距離Ｄ２_１２が共に所定値以上であるか否かを判定する。第１の距離Ｄ１_１２及び第２の距離Ｄ２_１２が共に所定値以上であると判定された場合には処理はステップＳ１５に進む。一方、第１の距離Ｄ１_１２及び第２の距離Ｄ２_１２が共に所定値以上であると判定されなかった場合には処理はステップＳ１６に進む。図１５に示す例では、第１の距離Ｄ１_１１及び第２の距離Ｄ２_１１が共に所定値以上であるので、処理はステップＳ１５に進む。

ステップＳ１５において、特定部１６は、端部間距離に対する深度の割合であるアスペクトが所定値未満であるか否かを判定する。アスペクトが所定値未満であると判定された場合に処理はステップＳ１３に進む。一方、アスペクトが所定値未満であると判定されなかった場合に処理はステップＳ１７に進む。図１５に示す例では、端部間距離ＷＯ_１２に対する深度ＤＰ_１２の割合として算出されるアスペクトが所定値未満であるので、処理はステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３において、特定部１６は、近似曲線ＬＰ_１２の輪郭線ＬＯ_１２に対する一致度であるコンセンサスが所定の度合い以上であるか否かを判定する。図１５に示す例では、近似曲線ＬＰ_１２の輪郭線ＬＯ_１２に対するコンセンサスは所定の度合い以上であるので、特定部１６は、図１５に示す衣服のネックラインの形状がラウンドネックであることを特定する。

次に、図１６を参照しながら、図１３のフローチャートの処理を説明する。図１６は、第１の距離及び第２の距離が共に所定値未満であり、中央一致度が所定の度合い未満であり、第１の部分近似曲線の傾きと第２の部分近似曲線の傾きとが所定の程度以上一致している場合に、特定部１６が、物体の一部の形状が第２の形状であることを特定する例を示す図である。本実施形態では、かかる場合に、特定部１６は、画像に表された衣服のネックラインの形状がＶネックであることを特定する。

図１６に示す衣服画像では、輪郭線ＬＯ_１３及び近似曲線ＬＰ_１３、並びに、輪郭線ＬＯ_１３の第１及び第２の端部のそれぞれと対応する近似曲線ＬＰ_１３の第１及び第２の端部との間の距離である第１の距離Ｄ１_１３及び第２の距離Ｄ２_１３が示されている。また、輪郭線ＬＯ_１３上の点のうち輪郭線ＬＯ_１３の第１の端部と第２の端部とを結ぶ線との距離が最も遠い点である最深点を境界として輪郭線ＬＯ_１３を分割した第１の部分輪郭線ＬＯＡ_１３及び第２の部分輪郭線ＬＯＢ_１３が示されている。さらに、第１の部分輪郭線ＬＯＡ_１４及び第２の部分輪郭線ＬＯＢ_１４のそれぞれの近似曲線である第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１３及び第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１３が示されている。

ステップＳ１１において、特定部１６は、第１の距離Ｄ１_１３及び第２の距離Ｄ２_１３が共に所定値未満であるか否かを判定する。図１６に示す例では、第１の距離Ｄ１_１３及び第２の距離Ｄ２_１３が共に所定値未満であるので、処理はステップＳ１２に進む。

ステップＳ１２において、特定部１６は、輪郭線ＬＯ_１３の中央部ＣＯ_１３と、近似曲線ＬＰ_１３の中央部ＣＰ_１３との一致の度合いである中央一致度が所定の度合い以上であるか否かを判定する。図１６に示す例では、中央部ＣＯ_１３と中央部ＣＰ_１３とは一致しておらず、中央一致度は所定の度合い以上ではないので、処理はステップＳ１８に進む。

ステップＳ１８において、特定部１６は、第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１３の傾きと第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１３の傾きとが所定の程度以上一致しているか否かを判定する。

近似曲線算出部１２は、輪郭線ＬＯ_１３上の点のうち輪郭線ＬＯ_１３の第１の端部と第２の端部とを結ぶ線との距離が最も遠い点である最深点を境界として輪郭線ＬＯ_１３を分割した第１の部分輪郭線ＬＯＡ_１３及び第２の部分輪郭線ＬＯＢ_１３を算出する。そして、近似曲線算出部１２は、第１の部分輪郭線ＬＯＡ_１３及び第２の部分輪郭線ＬＯＢ_１３のそれぞれに近似する第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１３及び第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１３を算出する。第１の部分輪郭線ＬＯＡ_１３に基づく第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１３の算出、及び、第２の部分輪郭線ＬＯＢ_１３に基づく第１の部分近似曲線ＬＰＢ_１３の算出は、図７を参照して説明した輪郭線Ｌ_Ｏ１に基づく近似曲線Ｌ_Ｐ１の算出処理と同様に行われる。

部分近似曲線の傾きの比較は、第１及び第２の部分近似曲線の一方を、縦方向の直線を軸として反転させて行われる。即ち、第１及び第２の部分近似曲線の傾きが所定の程度以上一致していることをもって、ネックラインの形状が、縦方向の直線を対称軸として線対称であることが判定される。

第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１３の傾きと第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１３の傾きとが所定の程度以上一致していると判定された場合に処理はステップＳ１９に進む。一方、第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１３の傾きと第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１３の傾きとが所定の程度以上一致していると判定されなかった場合に処理はステップＳ２０に進む。図１６に示す例では、第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１３の傾きと第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１３の傾きとが所定の程度以上一致しているので、処理はステップＳ１９に進む。

ステップＳ１９において、特定部１６は、第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１３及び第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１３のそれぞれの、第１の部分輪郭線ＬＯＡ_１３及び第２の部分輪郭線ＬＯＢ_１３に対する一致度が所定の度合い以上であるか否かを判定する。部分輪郭線に対する部分近似曲線の一致の度合いは、図１１を参照して説明したように、コンセンサスを算出することにより行われる。即ち、部分輪郭線上の全ての点のうち、対応する部分近似曲線上にある点の数の割合をコンセンサスとして算出する。

第１及び第２の部分輪郭線のそれぞれに対する第１及び第２の部分近似曲線の一致度が所定の度合い以上であると判定された場合には、画像に表された衣服のネックラインの形状がＶネックであることを特定する。一方、第１及び第２の部分輪郭線のそれぞれに対する第１及び第２の部分近似曲線の一致度が所定の度合い以上であると判定されなかった場合には、画像に表された衣服のネックラインの形状が未知の形状であって分類不可であると判定される。

図１６に示す例では、第１の部分輪郭線ＬＯＡ_１３及び第２の部分輪郭線ＬＯＢ_１３のそれぞれに対する、第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１３及び第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１３の一致度が所定の程度以上であるので、特定部１６は、図１６に示す衣服のネックラインの形状がＶネックであることを特定する。

次に、図１７を参照しながら、図１３のフローチャートの処理を説明する。図１７は、第１の距離及び第２の距離の一方が所定値未満であり他方が所定値以上であり、中央一致度が所定の度合い未満であり、第１の部分近似曲線の傾きと第２の部分近似曲線の傾きとが所定の程度以上一致している場合に、特定部１６が、物体の一部の形状が第２の形状であることを特定する例を示す図である。本実施形態では、かかる場合に、特定部１６は、画像に表された衣服のネックラインの形状がＶネックであることを特定する。

図１７に示す衣服画像では、輪郭線ＬＯ_１４及び近似曲線ＬＰ_１４、並びに、輪郭線ＬＯ_１４の第１及び第２の端部のそれぞれと対応する近似曲線ＬＰ_１４の第１及び第２の端部との間の距離である第１の距離Ｄ１_１４及び第２の距離Ｄ２_１４が示されている。また、輪郭線ＬＯ_１４上の点のうち輪郭線ＬＯ_１４の第１の端部と第２の端部とを結ぶ線との距離が最も遠い点である最深点を境界として輪郭線ＬＯ_１４を分割した第１の部分輪郭線ＬＯＡ_１４及び第２の部分輪郭線ＬＯＢ_１４が示されている。さらに、第１の部分輪郭線ＬＯＡ_１４及び第２の部分輪郭線ＬＯＢ_１４のそれぞれの近似曲線である第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１４及び第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１４が示されている。

ステップＳ１１において、特定部１６は、第１の距離Ｄ１_１４及び第２の距離Ｄ２_１４が共に所定値未満であるか否かを判定する。図１７に示す例では、第１の距離Ｄ１_１４及び第２の距離Ｄ２_１４が共に所定値未満ではないので、処理はステップＳ１４に進む。

ステップＳ１４において、特定部１６は、第１の距離Ｄ１_１４及び第２の距離Ｄ２_１４が共に所定値以上であるか否かを判定する。図１７に示す例では、第１の距離Ｄ１_１４が所定値以上であり第２の距離Ｄ２_１４が所定値未満であるので、処理はステップＳ１６に進む。

ステップＳ１６において、特定部１６は、輪郭線ＬＯ_１４の中央部ＣＯ_１４と、近似曲線ＬＰ_１４の中央部ＣＰ_１４との一致の度合いである中央一致度が所定の度合い以上であるか否かを判定する。図１７に示す例では、中央部ＣＯ_１４と中央部ＣＰ_１４とは一致しておらず、中央一致度は所定の度合い以上ではないので、処理はステップＳ１８に進む。

ステップＳ１８において、特定部１６は、第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１４の傾きと第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１４の傾きとが所定の程度以上一致しているか否かを判定する。図１７に示す例では、第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１４の傾きと第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１４の傾きとが所定の程度以上一致しているので、処理はステップＳ１９に進む。

ステップＳ１９において、特定部１６は、第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１４及び第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１４のそれぞれの、第１の部分輪郭線ＬＯＡ_１４及び第２の部分輪郭線ＬＯＢ_１４に対する一致度が所定の度合い以上であるか否かを判定する。図１７に示す例では、第１の部分輪郭線ＬＯＡ_１４及び第２の部分輪郭線ＬＯＢ_１４のそれぞれに対する、第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１４及び第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１４の一致度が所定の程度以上であるので、特定部１６は、図１７に示す衣服のネックラインの形状がＶネックであることを特定する。

次に、図１８を参照しながら、図１３のフローチャートの処理を説明する。図１８は、第１の距離及び第２の距離の一方が所定値未満であり他方が所定値以上であり、中央一致度が所定の度合い未満であり、第１の部分近似曲線の傾きと第２の部分近似曲線の傾きとが所定の程度以上一致していない場合に、特定部１６が、物体の一部の形状が第３の形状であることを特定する例を示す図である。本実施形態では、かかる場合に、特定部１６は、画像に表された衣服のネックラインの形状が、左右非対称のアシンメトリーネックであることを特定する。

図１８に示す衣服画像では、輪郭線ＬＯ_１５及び近似曲線ＬＰ_１５、並びに、輪郭線ＬＯ_１５の第１及び第２の端部のそれぞれと対応する近似曲線ＬＰ_１５の第１及び第２の端部との間の距離である第１の距離Ｄ１_１５及び第２の距離Ｄ２_１５が示されている。また、輪郭線ＬＯ_１５上の点のうち輪郭線ＬＯ_１５の第１の端部と第２の端部とを結ぶ線との距離が最も遠い点である最深点を境界として輪郭線ＬＯ_１５を分割した第１の部分輪郭線ＬＯＡ_１５及び第２の部分輪郭線ＬＯＢ_１５が示されている。さらに、第１の部分輪郭線ＬＯＡ_１５及び第２の部分輪郭線ＬＯＢ_１５のそれぞれの近似曲線である第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１５及び第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１５が示されている。

ステップＳ１１において、特定部１６は、第１の距離Ｄ１_１５及び第２の距離Ｄ２_１５が共に所定値未満であるか否かを判定する。図１８に示す例では、第１の距離Ｄ１_１５及び第２の距離Ｄ２_１５が共に所定値未満ではないので、処理はステップＳ１４に進む。

ステップＳ１４において、特定部１６は、第１の距離Ｄ１_１５及び第２の距離Ｄ２_１５が共に所定値以上であるか否かを判定する。図１８に示す例では、第１の距離Ｄ１_１５が所定値未満であり第２の距離Ｄ２_１５が所定値以上であるので、処理はステップＳ１６に進む。

ステップＳ１６において、特定部１６は、輪郭線ＬＯ_１５の中央部ＣＯ_１５と、近似曲線ＬＰ_１５の中央部ＣＰ_１５との一致の度合いである中央一致度が所定の度合い以上であるか否かを判定する。図１８に示す例では、中央部ＣＯ_１５と中央部ＣＰ_１５とは一致しておらず、中央一致度は所定の度合い以上ではないので、処理はステップＳ１８に進む。

ステップＳ１８において、特定部１６は、第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１５の傾きと第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１５の傾きとが所定の程度以上一致しているか否かを判定する。図１８に示す例では、第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１５の傾きと第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１５の傾きとが所定の程度以上一致していないので、処理はステップＳ２０に進む。

ステップＳ２０において、特定部１６は、第１の部分近似曲線及び第２の部分近似曲線のそれぞれの、第１の部分輪郭線及び第２の部分輪郭線に対する一致度が所定の度合い以上であるか否かを判定する。第１及び第２の部分輪郭線のそれぞれに対する第１及び第２の部分近似曲線の一致度が所定の度合い以上であると判定された場合には、画像に表された衣服のネックラインの形状がアシンメトリーネックであることを特定する。一方、第１及び第２の部分輪郭線のそれぞれに対する第１及び第２の部分近似曲線の一致度が所定の度合い以上であると判定されなかった場合には、画像に表された衣服のネックラインの形状が未知の形状であって分類不可であると判定される。

図１８に示す例では、第１の部分輪郭線ＬＯＡ_１５及び第２の部分輪郭線ＬＯＢ_１５のそれぞれに対する、第１の部分近似曲線ＬＰＡ_１５及び第２の部分近似曲線ＬＰＢ_１５の一致度が所定の程度以上であるので、特定部１６は、図１７に示す衣服のネックラインの形状がアシンメトリーネックであることを特定する。

次に、図１９を参照しながら、図１３のフローチャートの処理を説明する。図１９は、第１の距離及び第２の距離が共に所定値以上であり、且つ、アスペクトが所定値以上であり、第３の部分近似曲線、第４の部分近似曲線及び第５の部分近似曲線のそれぞれと、第３の部分輪郭線、第４の部分輪郭線及び第５の部分輪郭線との一致度合いが所定の度合い以上である場合に、特定部１６が、物体の一部の形状が第４の形状であることを特定する例を示す図である。本実施形態では、かかる場合に、特定部１６は、画像に表された衣服のネックラインの形状がスクエアネックであることを特定する。

図１９に示す衣服画像では、輪郭線ＬＯ_１６及び近似曲線ＬＰ_１６、並びに、輪郭線ＬＯ_１６の第１及び第２の端部のそれぞれと対応する近似曲線ＬＰ_１６の第１及び第２の端部との間の距離である第１の距離Ｄ１_１６及び第２の距離Ｄ２_１６が示されている。さらに、輪郭線ＬＯ_１６の第１の端部と第２の端部との間の距離である端部間距離ＷＯ_１６、及び、輪郭線ＬＯ_１６の第１の端部と第２の端部とを結ぶ線と近似曲線ＬＰ_１６上の点との距離のうち最も長い距離である深度ＤＰ_１２が示されている。

ステップＳ１１において、特定部１６は、第１の距離Ｄ１_１６及び第２の距離Ｄ２_１６が共に所定値未満であるか否かを判定する。図１９に示す例では、第１の距離Ｄ１_１６及び第２の距離Ｄ２_１６が共に所定値未満ではないので、処理はステップＳ１４に進む。

ステップＳ１４において、特定部１６は、第１の距離Ｄ１_１６及び第２の距離Ｄ２_１６が共に所定値以上であるか否かを判定する。図１９に示す例では、第１の距離Ｄ１_１６及び第２の距離Ｄ２_１６が共に所定値以上であるので、処理はステップＳ１５に進む。

ステップＳ１５において、特定部１６は、端部間距離に対する深度の割合であるアスペクトが所定値未満であるか否かを判定する。図１９に示す例では、端部間距離ＷＯ_１６に対する深度ＤＰ_１６の割合として算出されるアスペクトが所定値以上であるので、処理はステップＳ１７に進む。

ステップＳ１７において、特定部１６は、第３の部分輪郭線ＬＯＡ_１６、第４の部分輪郭線ＬＯＢ_１６及び第５の部分輪郭線ＬＯＣ_１６のそれぞれに対する、第３の部分近似曲線ＬＰＡ_１６、第４の部分近似曲線ＬＰＢ_１６、第５の部分近似曲線ＬＰＣ_１６の一致度が所定の度合い以上であるか否かを判定する。

近似曲線算出部１２は、輪郭線ＬＯ_１６を、輪郭線ＬＯ_１６上の２点で分割して、第３〜第５の部分輪郭線ＬＯＡ_１６，ＬＯＢ_１６，ＬＯＣ_１６を生成する。近似曲線算出部１２は、輪郭線ＬＯ_１６における、近似曲線ＬＰ_１６と一致している部分（コンセンサスが成立している部分）と一致していない部分との境界点を、部分輪郭線を生成するための分割点として設定する。そして、そして、近似曲線算出部１２は、第３の部分輪郭線ＬＯＡ_１６、第４の部分輪郭線ＬＯＢ_１６及び第５の部分輪郭線ＬＯＣ_１６のそれぞれに近似する第３の部分近似曲線ＬＰＡ_１６、第４の部分近似曲線ＬＰＢ_１６、第５の部分近似曲線ＬＰＣ_１６を算出する。第３の部分輪郭線ＬＯＡ_１６に基づく第３の部分近似曲線ＬＰＡ_１６の算出、第４の部分輪郭線ＬＯＢ_１６に基づく第４の部分近似曲線ＬＰＢ_１６の算出、及び、第５の部分輪郭線ＬＯＣ_１６に基づく第５の部分近似曲線ＬＰＣ_１６の算出は、図７を参照して説明した輪郭線Ｌ_Ｏ１に基づく近似曲線Ｌ_Ｐ１の算出処理と同様に行われる。

各部分輪郭線に対する各部分近似曲線の一致の度合いは、図１１を参照して説明したように、コンセンサスを算出することにより行われる。即ち、部分輪郭線上の全ての点のうち、対応する部分近似曲線上にある点の数の割合をコンセンサスとして算出する。

第３の部分輪郭線ＬＯＡ_１６、第４の部分輪郭線ＬＯＢ_１６及び第５の部分輪郭線ＬＯＣ_１６のそれぞれに対する、第３の部分近似曲線ＬＰＡ_１６、第４の部分近似曲線ＬＰＢ_１６、第５の部分近似曲線ＬＰＣ_１６の一致度が所定の度合い以上であると判定された場合には、特定部１６は、画像に表された衣服のネックラインの形状がスクエアネックであることを特定する。一方、第３の部分輪郭線ＬＯＡ_１６、第４の部分輪郭線ＬＯＢ_１６及び第５の部分輪郭線ＬＯＣ_１６のそれぞれに対する、第３の部分近似曲線ＬＰＡ_１６、第４の部分近似曲線ＬＰＢ_１６、第５の部分近似曲線ＬＰＣ_１６の一致度が所定の度合い以上であると判定されなかった場合には、画像に表された衣服のネックラインの形状が未知の形状であって分類不可であると判定される。

このように、ステップＳ１７では、第３の部分近似曲線、第４の部分近似曲線及び第５の部分近似曲線が算出され、それぞれ対応する部分輪郭線との一致度合いに基づいて物体の一部の形状が特定されるので、３つの部分輪郭線に特徴が現れるような物体の一部の形状を適切に推定することが可能となる。

なお、ステップＳ１１において、第１の距離Ｄ１_１６及び第２の距離Ｄ２_１６が共に所定値未満ではないと判定され、ステップＳ１４において、第１の距離Ｄ１_１６及び第２の距離Ｄ２_１６が共に所定値以上であると判定されなかった場合に、ステップＳ１６において、中央一致度が所定の度合い以上であると判定された場合にも、処理はステップＳ１７に進む。そして、ステップＳ１７において、第３の部分輪郭線ＬＯＡ_１６、第４の部分輪郭線ＬＯＢ_１６及び第５の部分輪郭線ＬＯＣ_１６のそれぞれに対する、第３の部分近似曲線ＬＰＡ_１６、第４の部分近似曲線ＬＰＢ_１６、第５の部分近似曲線ＬＰＣ_１６の一致度が所定の度合い以上であると判定された場合には、特定部１６は、画像に表された衣服のネックラインの形状がスクエアネックであることを特定する。

なお、図１３の各ステップにおいて種々の値と比較される所定値、所定の度合い及び所定の程度は、形状が判定される対象に応じて、適宜設計的に設定される。物体の一部の形状が判定された画像の各種の算出値を用いて学習することにより、所定値等を設定することとしてもよい。

なお、図１３のフローチャートに示したステップＳ１１〜Ｓ２０のうち一部のステップの処理のみによりネックラインの形状を特定することとしてもよい。

例えば、ステップＳ１１及びステップＳ１２の処理のみを実施して衣服のネックラインの形状をラウンドネック、Ｖネック及びスクエアネックのいずれかに特定してもよい。即ち、まずステップＳ１１において、特定部１６は、第１の距離及び第２の距離が共に所定値未満であるか否かを判定する。第１の距離及び第２の距離が共に所定値未満であると判定されなかった場合に、特定部１６は、衣服のネックラインの形状がスクエアネックであることを特定する。一方、第１の距離及び第２の距離が共に所定値未満であると判定された場合に、処理はステップＳ１２に進む。ステップＳ１２において、特定部１６は、中央一致度が所定の度合い以上であるか否かを判定する。中央一致度が所定の度合い以上であると判定された場合には、特定部１６は、衣服のネックラインの形状がラウンドネックであることを特定する。一方、中央一致度が所定の度合い以上であると判定されなかった場合には、特定部１６は、衣服のネックラインの形状がＶネックであることを特定する。

また、ステップＳ１１，Ｓ１２，Ｓ１４，Ｓ１５，Ｓ１６の処理のみを実施して衣服のネックラインの形状をラウンドネック、Ｖネック及びスクエアネックのいずれかに特定してもよい。即ち、まずステップＳ１１において、特定部１６は、第１の距離及び第２の距離が共に所定値未満であるか否かを判定する。第１の距離及び第２の距離が共に所定値未満であると判定された場合に、処理はステップＳ１２に進む。一方、第１の距離及び第２の距離が共に所定値未満であると判定されなかった場合に、処理はステップＳ１４に進む。

ステップＳ１２において、特定部１６は、中央一致度が所定の度合い以上であるか否かを判定する。中央一致度が所定の度合い以上であると判定された場合には、特定部１６は、衣服のネックラインの形状がラウンドネックであることを特定する。一方、中央一致度が所定の度合い以上であると判定されなかった場合には、特定部１６は、衣服のネックラインの形状がＶネックであることを特定する。

ステップＳ１１からステップＳ１４に処理が進められると、特定部１６は、第１の距離及び第２の距離が共に所定値以上であるか否かを判定する。第１の距離及び第２の距離が共に所定値以上であると判定された場合には処理はステップＳ１５に進む。一方、第１の距離及び第２の距離が共に所定値以上であると判定されなかった場合には処理はステップＳ１６に進む。

ステップＳ１４からステップＳ１５に処理が進められると、特定部１６は、端部間距離に対する深度の割合であるアスペクトが所定値未満であるか否かを判定する。アスペクトが所定値未満であると判定された場合には、特定部１６は、衣服のネックラインの形状がラウンドネックであることを特定する。一方、アスペクトが所定値未満であると判定されなかった場合には、特定部１６は、衣服のネックラインの形状がスクエアネックであることを特定する。

ステップＳ１４からステップＳ１６に処理が進められると、特定部１６は、中央一致度が所定の度合い以上であるか否かを判定する。中央一致度が所定の度合い以上であると判定された場合には、特定部１６は、衣服のネックラインの形状がスクエアネックであることを特定する。一方、中央一致度が所定の度合い以上であると判定されなかった場合には、特定部１６は、衣服のネックラインの形状がＶネックであることを特定する。

次に、図２０を参照して、コンピュータを形状弁別装置１として機能させるための形状弁別プログラムを説明する。形状弁別プログラムｐ１は、メインモジュールｍ１０、輪郭線抽出モジュールｍ１１、近似曲線算出モジュールｍ１２、距離算出モジュールｍ１３、一致度算出モジュールｍ１４、アスペクト算出モジュールｍ１５、特定モジュールｍ１６及び出力モジュールｍ１７を備える。

メインモジュールｍ１０は、形状弁別処理を統括的に制御する部分である。輪郭線抽出モジュールｍ１１、近似曲線算出モジュールｍ１２、距離算出モジュールｍ１３、一致度算出モジュールｍ１４、アスペクト算出モジュールｍ１５、特定モジュールｍ１６及び出力モジュールｍ１７を実行することにより実現される機能はそれぞれ、図１に示される形状弁別装置１の輪郭線抽出部１１、近似曲線算出部１２、距離算出部１３、一致度算出部１４、アスペクト算出部１５、特定部１６及び出力部１７の機能と同様である。

形状弁別プログラムｐ１は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭまたは半導体メモリ等の記憶媒体ｄ１によって提供される。また、形状弁別プログラムｐ１は、搬送波に重畳されたコンピュータデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。

以上説明した本実施形態の形状弁別装置１、形状弁別方法及び形状弁別プログラムｐ１によれば、画像に表された物体の輪郭の一部を示す輪郭線に近似された近似曲線が算出され、近似曲線及び輪郭線のそれぞれの対応する端部間の距離である第１及び第２の距離、並びに輪郭線の中央部と近似曲線との一致の度合いである中央一致度が算出される。第１及び第２の距離並びに中央一致度には、物体の一部の形状の特徴が反映される。そして、第１及び第２の距離並びに中央一致度に基づいて物体の一部の形状が特定されるので、物体の一部の形状を適切に推定することが可能となる。

以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。

本実施形態では、形状の特定及び弁別の対象を衣服のネックラインとしているが、例えば、眼鏡のレンズ形状、帽子上部の形状等を対象としてもよい。

１…形状弁別装置、３…画像記憶部、１０…縦方向、１１…輪郭線抽出部、１２…近似曲線算出部、１３…距離算出部、１４…一致度算出部、１５…アスペクト算出部、１６…特定部、１７…出力部、ｄ１…記憶媒体、ｐ１…形状弁別プログラム、ｍ１０…メインモジュール、ｍ１１…輪郭線抽出モジュール、ｍ１２…近似曲線算出モジュール、ｍ１３…距離算出モジュール、ｍ１４…一致度算出モジュール、ｍ１５…アスペクト算出モジュール、ｍ１６…特定モジュール、ｍ１７…出力モジュール、ｐ１…形状弁別プログラム。

Claims (12)

1. 輪郭線の近似曲線を算出する近似曲線算出手段であって、前記輪郭線は、画像に表された物体の輪郭の一部を表す有限の長さの線であり、前記近似曲線は、前記輪郭線に近似する線であって前記輪郭線を構成する座標に基づいて算出される、近似曲線算出手段と、
   前記輪郭線の第１の端部及び第２の端部のそれぞれと対応する前記近似曲線の第１及び第２の端部との間の距離である第１の距離及び第２の距離を算出する距離算出手段と、
   前記輪郭線の中央部と前記近似曲線との一致の度合いである中央一致度を算出する一致度算出手段と、
   前記第１の距離、前記第２の距離及び前記中央一致度に基づいて、前記物体または前記物体の一部の形状を特定する特定手段と、
   前記特定手段により特定された物体または物体の一部の形状に関する情報を出力する出力手段と、
   を備える形状弁別装置。
2. 前記輪郭線の前記第１の端部と前記第２の端部との間の距離である端部間距離に対する、前記第１の端部と前記第２の端部とを結ぶ線と前記近似曲線上の点との距離のうち最も長い距離により示される深度の割合であるアスペクトを算出するアスペクト算出手段を更に備え、
   前記特定手段は、前記第１の距離、前記第２の距離、前記中央一致度及び前記アスペクトに基づいて、前記物体または前記物体の一部の形状を特定する、
   請求項１に記載の形状弁別装置。
3. 前記近似曲線算出手段は、前記輪郭線上の点のうち前記輪郭線の前記第１の端部と前記第２の端部とを結ぶ線との距離が最も遠い点である最深点を境界として前記輪郭線を分割した第１の部分輪郭線及び第２の部分輪郭線のそれぞれの近似曲線である、第１の部分近似曲線及び第２の部分近似曲線を算出し、
   前記特定手段は、前記第１の部分近似曲線及び前記第２の部分近似曲線の傾きを更に用いて、前記物体または前記物体の一部の形状を特定する、
   請求項１または２に記載の形状弁別装置。
4. 前記近似曲線算出手段は、前記輪郭線における前記近似曲線との一定以上の一致度合いを有する部分の両端部のそれぞれを境界として前記輪郭線を分割した第３の部分輪郭線、第４の部分輪郭線及び第５の部分輪郭線のそれぞれの近似曲線である、第３の部分近似曲線、第４の部分近似曲線及び第５の部分近似曲線を算出し、
   前記特定手段は、前記第３の部分近似曲線、前記第４の部分近似曲線及び前記第５の部分近似曲線のそれぞれと、前記第３の部分輪郭線、前記第４の部分輪郭線及び前記第５の部分輪郭線との一致度合いを更に用いて、前記物体または前記物体の一部の形状を特定する、
   請求項１〜３のいずれか一項に記載の形状弁別装置。
5. 前記近似曲線算出手段は、前記輪郭線上の任意の３点に基づいて２次曲線を複数算出し、算出した複数の２次曲線のうち、前記輪郭線との一致度が最も高い２次曲線を近似曲線として算出する、
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の形状弁別装置。
6. 前記物体の一部の形状は、衣服のネックラインの形状である、
   請求項１〜５のいずれか一項に記載の形状弁別装置。
7. 前記特定手段は、前記第１の距離及び前記第２の距離が共に所定値未満であり、且つ、前記中央一致度が所定の度合い以上である場合に、前記物体または前記物体の一部の形状が第１の形状であることを特定する、
   請求項１に記載の形状弁別装置。
8. 前記特定手段は、前記第１の距離及び前記第２の距離が共に所定値以上であり、且つ、前記アスペクトが所定値未満である場合に、前記物体または前記物体の一部の形状が第１の形状であることを特定する、
   請求項２に記載の形状弁別装置。
9. 前記特定手段は、
   前記第１の距離及び前記第２の距離が共に所定値未満であり、前記中央一致度が所定の度合い未満であり、前記第１の部分近似曲線の傾きと前記第２の部分近似曲線の傾きとが所定の程度以上一致している場合に、前記物体または前記物体の一部の形状が第２の形状であることを特定し、
   前記第１の距離及び前記第２の距離の一方が所定値未満であり、他方が所定値以上であり、前記中央一致度が所定の度合い未満であり、前記第１の部分近似曲線の傾きと前記第２の部分近似曲線の傾きとが所定の程度以上一致している場合に、前記物体または前記物体の一部の形状が第２の形状であることを特定し、
   前記第１の距離及び前記第２の距離の一方が所定値未満であり、他方が所定値以上であり、前記中央一致度が所定の度合い未満であり、前記第１の部分近似曲線の傾きと前記第２の部分近似曲線の傾きとが所定の程度以上一致していない場合に、前記物体または前記物体の一部の形状が第３の形状であることを特定する、
   請求項３に記載の形状弁別装置。
10. 前記特定手段は、
    前記第１の距離及び前記第２の距離の一方が所定値未満であり、他方が所定値以上であり、前記中央一致度が所定の度合い以上であり、前記第３の部分近似曲線、前記第４の部分近似曲線及び前記第５の部分近似曲線のそれぞれと、前記第３の部分輪郭線、前記第４の部分輪郭線及び前記第５の部分輪郭線との一致度合いが所定の度合い以上である場合、
    又は、
    前記第１の距離及び前記第２の距離が共に所定値以上であり、前記輪郭線の前記第１の端部と前記第２の端部との間の距離である端部間距離に対する、前記第１の端部と前記第２の端部とを結ぶ線と前記近似曲線上の点との距離のうち最も長い距離により示される深度の割合であるアスペクトが所定値以上であり、前記第３の部分近似曲線、前記第４の部分近似曲線及び前記第５の部分近似曲線のそれぞれと、前記第３の部分輪郭線、前記第４の部分輪郭線及び前記第５の部分輪郭線との一致度合いが所定の度合い以上である場合に、
    前記物体または前記物体の一部の形状が第４の形状であることを特定する、
    請求項４に記載の形状弁別装置。
11. 形状弁別装置における形状弁別方法であって、
    輪郭線の近似曲線を算出する近似曲線算出ステップであって、前記輪郭線は、画像に表された物体の輪郭の一部を表す有限の長さの線であり、前記近似曲線は、前記輪郭線に近似する線であって前記輪郭線を構成する座標に基づいて算出される、近似曲線算出ステップと、
    前記輪郭線の第１及び第２の端部のそれぞれと対応する前記近似曲線の第１及び第２の端部との間の距離である第１の距離及び第２の距離を算出する距離算出ステップと、
    前記輪郭線の中央部と前記近似曲線との一致の度合いである中央一致度を算出する一致度算出ステップと、
    前記第１の距離、前記第２の距離及び前記中央一致度に基づいて、前記物体または前記物体の一部の形状を特定する特定ステップと、
    前記特定ステップにおいて特定された物体または物体の一部の形状に関する情報を出力する出力ステップと、
    を有する形状弁別方法。
12. コンピュータを、
    輪郭線の近似曲線を算出する近似曲線算出手段であって、前記輪郭線は、画像に表された物体の輪郭の一部を表す有限の長さの線であり、前記近似曲線は、前記輪郭線に近似する線であって前記輪郭線を構成する座標に基づいて算出される、近似曲線算出手段、
    前記輪郭線の第１及び第２の端部のそれぞれと対応する前記近似曲線の第１及び第２の端部との間の距離である第１の距離及び第２の距離を算出する距離算出手段、
    前記輪郭線の中央部と前記近似曲線との一致の度合いである中央一致度を算出する一致度算出手段、
    前記第１の距離、前記第２の距離及び前記中央一致度に基づいて、前記物体または前記物体の一部の形状を特定する特定手段、及び、
    前記特定手段により特定された物体または物体の一部の形状に関する情報を出力する出力手段、
    として機能させる形状弁別プログラム。