WO2017002475A1

WO2017002475A1 - 個体識別子抽出装置

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Publication number: WO2017002475A1
Application number: PCT/JP2016/064701
Authority: WO
Inventors: 佑太工藤; 石山　塁; 高橋　徹
Original assignee: 日本電気株式会社
Priority date: 2015-06-30
Filing date: 2016-05-18
Publication date: 2017-01-05
Also published as: US20190005326A1; US10621429B2; JP6708981B2; JPWO2017002475A1

Abstract

個体識別子抽出装置は、物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得する取得部と、上記画像から、層の平面形状および粒の分布に依存する特徴量を、物体の個体識別子として抽出する抽出部と、を有する。

Description

個体識別子抽出装置

　本発明は、個体識別子抽出装置、個体識別子抽出方法、識別装置、照合装置、識別方法、照合方法、識別照合装置、識別照合方法、個体識別マーク、プログラム、個体識別子登録装置、個体識別子登録方法、個体識別子管理システム、個体識別子管理方法に関する。

　工業製品や商品等の個体の同一性を識別するための個体識別技術には、バーコード、シリアル番号、ＩＣタグ等、多種多様なものが提案乃至実用化されている。そのような個体識別技術の一種として、微小な粒を含有する層を物体上に形成し、その層を撮像して得られる画像から特徴量を抽出し、この抽出した特徴量を物体の個体識別子とする技術がある。

　例えば、微小な粒としてタガント（ｔａｇｇａｎｔ：追跡用添加物）を使用し、タガントを含有する層を物体上に形成し、その層の所定の領域を撮像して得られる画像から抽出した上記所定の領域における粒の分布を特徴量（物体の個体識別子）とすることが、特許文献１、特許文献２および特許文献３に記載されている。

　具体的には、特許文献１では、基準物体の表面の全部または一部に、タガントを混入した印刷インク等を塗布してタガント分布層を形成し、このタガント分布層を読取った画像から抽出した特徴量を当該基準物体の個体識別子とする。対象物体と照合を行う際は、読取りの向き、位置、範囲を基準物体の読み取りと同一の条件にして、対象物体上のタガント分布層の画像を読み取り、その画像から抽出した特徴量を基準物体の個体識別子と比較する。

　また特許文献２では、各物体上に、位置合わせの基準となる原点を設定し、その原点から右方向をＸ軸の正方向、下方向をＹ軸の正方向として定義される２次元平面の所定の領域から特徴量を抽出し、この抽出した特徴量を当該物体の個体識別子とする。

　また特許文献３では、物体上に基準部（位置合わせマーク、ライン、企業ロゴ、枠、物体自体の縁もしくは縁の組み合わせ等）を設け、少なくとも基準部が完全に覆われるように、タガントを含有する塗料等をスプレーしてランダムなパターンを付着させる。そして、基準部の画像からタガントの分布に依存する特徴量を抽出し、それを当該物体の個体識別子とする。

特開２０１３－６９１８８号公報特開２０１４－６８４０号公報特表２００７－５３４０６７号公報

　上述した特許文献１乃至３に記載の個体識別技術では、個体識別子として使用する特徴量を抽出する位置および範囲を物体ごとに規定している。物体上の位置および範囲の定義は、物体の外形やサイズが相違すると異なるものとなる。そのため、特許文献１乃至３に記載の個体識別技術は、外形やサイズが同じ物体に適用が制限され、外形やサイズが相違する複数種類の物体に汎用的に適用するのは困難である。

　本発明の目的は、上述した課題を解決する個体識別技術を提供することにある。

　本発明の一実施形態に係る個体識別子抽出装置は、
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得する取得部と、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する抽出部と、
を有する。

　また本発明の他の実施形態に係る個体識別子抽出方法は、
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得し、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する。

　また本発明の他の実施形態に係る個体識別子登録装置は、
　物体上に、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層を生成する付与部と、
　前記生成された層の画像を取得する取得部と、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する抽出部と、
を有する。

　また本発明の他の実施形態に係る個体識別子登録方法は、
　物体上に、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層を生成し、
　前記生成された層の画像を取得し、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する。

　また本発明の他の実施形態に係る識別照合装置は、
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得する取得部と、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する抽出部と、
　前記抽出部で抽出された個体識別子と記憶部に記憶されている登録済みの物体の個体識別子とを比較し、比較結果に基づいて、物体の識別・照合の判定を行う判定部と、
を有する。

　また本発明の他の実施形態に係る識別照合方法は、
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得し、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出し、
　前記抽出された個体識別子と記憶部に記憶されている登録済みの物体の個体識別子とを比較し、比較結果に基づいて、物体の識別・照合の判定を行う。

　また本発明の他の実施形態に係る個体識別子管理システムは、本発明の上記実施形態に係る個体識別子登録装置と上記実施形態に係る識別照合装置とを有する。

　また本発明の他の実施形態に係る個体識別子管理方法は、本発明の上記実施形態に係る個体識別子登録方法と上記実施形態に係る識別照合方法とを行う。

　また本発明の他の実施形態に係るプログラムは、
　コンピュータを、
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得する取得部と、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する抽出部と、
して機能させる。

　また本発明の他の実施形態に係る個体識別マークは、物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層であって、前記層の画像から前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量が前記物体の個体識別子として抽出される層から構成される。

　本発明は上述した構成を有するため、外形やサイズ等が相違する複数種類の物体に汎用的に適用できる個体識別技術を提供することができる。

本発明の第１の実施形態に係る個体識別子抽出装置のブロック図である。本発明の第１の実施形態に係る個体識別子抽出装置により実行する個体識別子抽出方法の手順を示すフローチャートである。本発明の第２の実施形態に係る個体識別子登録装置のブロック図である。本発明の第２の実施形態に係る個体識別子登録装置が記憶部に登録するデータの例を示す図である。本発明の第２の実施形態に係る個体識別子登録装置により実行する個体識別子登録方法の手順を示すフローチャートである。本発明の第３の実施形態に係る識別照合装置のブロック図である。本発明の第３の実施形態に係る識別照合装置により実行する識別照合方法の手順を示すフローチャートである。本発明の第４の実施形態に係る個体識別子管理装置のブロック図である。本発明の第４の実施形態に係る個体識別子管理装置により実行する個体識別子管理方法の手順を示すフローチャートである。本発明の第５の実施形態に係る個体識別子抽出装置のブロック図である。本発明の個体識別子抽出装置、個体識別子登録装置、識別照合装置、個体識別子管理装置のハードウェアの構成例を示す図である。本発明の第５の実施形態に係る個体識別子抽出装置の処理装置の動作を示すフローチャートである。本発明の第５の実施形態に係る個体識別子抽出装置における座標系決定部の構成例を示すブロック図である。本発明の第５の実施形態に係る個体識別子抽出装置における座標系決定部の動作説明図である。本発明の第５の実施形態に係る個体識別子抽出装置における座標系決定部の他の構成例を示すブロック図である。本発明の第５の実施形態に係る個体識別子抽出装置における座標系決定部の動作説明図である。本発明の第５の実施形態に係る個体識別子抽出装置における正規化画像生成部の動作説明図である。本発明の第５の実施形態に係る個体識別子抽出装置における固定領域決定部の動作説明図である。本発明の第６の実施形態に係る個体識別子抽出装置のブロック図である。本発明の第６の実施形態に係る個体識別子抽出装置の処理装置の動作を示すフローチャートである。本発明の第７の実施形態に係る個体識別子抽出装置のブロック図である。本発明の第７の実施形態に係る個体識別子抽出装置の処理装置の動作を示すフローチャートである。本発明の第８の実施形態に係る個体識別子登録装置の構成を示す図である。本発明の第８の実施形態に係る個体識別子登録装置の動作の手順を示すフローチャートである。本発明の第９の実施形態に係る個体識別子管理装置の構成を示す図である。本発明の第９の実施形態に係る個体識別子管理装置の動作の手順を示すフローチャートである。本発明の第１０の実施形態に係るペンの構成図である。

　まず、本発明の実施形態の理解を容易にするために、本発明の背景を説明する。
　流通する物体個体のトレーサビリティの確保を目的として、バーコードやＩＣタグ等の個体識別子が一般に利用されている。ところが、これらの個体識別子は偽造が容易である。それらの課題に対し、物体上にタガントを含有する層を設け、タガント粒子の分布を個体識別子としてトレーサビリティを確保することが行われている。
　しかしながら、上述のいずれの個体識別子も多種・大量の物体に対する共通の識別子とすることはできない。その理由は、通常、利用可能な個体識別子や、個体識別子の特徴量を抽出する位置が、個体の種類毎に異なるため、個体の種類毎に専用の撮像装置や照合装置が必要となるからである。また、ＩＣタグの付与はコストが高い。バーコードやシリアル番号であっても、個体の数が大量になればなるほど、印字等にコストがかかる。さらに対象となる個体が小さい部品であれば、バーコード等を印字するスペースの確保が難しいという課題もある。
　以下に説明される本発明の実施形態によれば、上述の課題が解決され、安価かつ高速に照合可能な個体識別子が提供される。

　次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
[第１の実施形態]
　図１を参照すると、本発明の第１の実施形態に係る個体識別子抽出装置１００は、物体１１０の個体識別子１２０を抽出する機能を有する。

　物体１１０は、工業製品や商品パッケージなど、個体識別子を抽出する対象である。物体１１０の何れかの面上には、層１１１が形成されている。図１では、物体１１０の外形は直方体であるが、物体１１０の外形は直方体に限定されず、任意でよい。また図１では、個体識別子を抽出する物体１１０は、１個のみ図示しているが、一般には多数の物体１１０が個体識別子を抽出する対象となる。その場合、多数の物体１１０は、同じ外形を有する同じ種類の物体（例えば或る生産ラインで生産されている特定の電子部品など）の集合であってもよいし、異なる外形・サイズを有する異なる種類の物体（例えば異なる複数の生産ラインで生産されている異なる外形、機能を有する電子部品など）の集合が混在していてもよい。

　層１１１は、微小な粒１１２をランダムな位置に含有している。微小な粒１１２としては、金属粉やガラス粉などの微粒子や、特許文献１乃至３に記載されるタガントなどが使用できる。微小な粒１１２は、層１１１を構成する材料（微小な粒１１２を除く）と反射特性が異なる粒であることが望ましい。また微小な粒１１２は、層１１１に不均一に含有していることが望ましい。即ち、層１１１における微小な粒１１２の分布は、不均一であることが望ましい。また層１１１の平面形状は不定形状である。層１１１の平面形状とは、層１１１の真上から見た形状のことである。このような層１１１は、例えば、微小な粒１１２を混入した印刷インク、塗料などを、ペン等を使用して物体１１０の表面に１滴だけ滴下させて、固化させることにより形成することができる。但し、層１１１の形成方法は、そのような方法に限定されず、微小な粒１１２を混入した印刷インク、塗料などを刷毛などにより塗布する等、他の任意の方法を使用してよい。

　個体識別子抽出装置１００は、主な機能部として、取得部１０１と抽出部１０２とを有する。

　取得部１０１は、物体１１０上に形成されている層１１１の画像を取得する機能を有する。ここで、取得部１０１は、層１１１の平面形状が写っている画像を取得する。また取得部１０１は、層１１１に存在する粒１１２の分布に依存する特徴量を抽出できる品質を有する画像を取得する。

　抽出部１０２は、取得部１０１によって取得された画像から、層１１１の平面形状および粒１１２の分布に依存する特徴量を、物体１１０の個体識別子１２０として抽出する機能を有する。抽出部１０２が画像から抽出する特徴量は、層１１１の平面形状および粒１１２の分布に依存する特徴量であれば、その種類は問わない。

　図２は個体識別子抽出装置１００を用いて実行する個体識別子抽出方法の手順を示すフローチャートである。以下、図１および図２を参照して本実施形態に係る個体識別子抽出方法について説明する。

　まず、個体識別子抽出装置１００の取得部１０１は、物体１１０上に形成されている層１１１の画像を取得する（ステップＳ１０１）。

　次に、個体識別抽出装置１００の抽出部１０２は、取得部１０１が取得した層１１１の画像から、層１１１の平面形状および粒１１２の分布に依存する特徴量を、物体１１０の個体識別子１２０として抽出する（ステップＳ１０２）。

　このように本実施形態によれば、以下のような効果が得られる。

　本実施形態によれば、外形やサイズ等が相違する複数種類の物体に汎用的に適用できる個体識別子抽出装置１００が得られる。その理由は、物体１１０上に形成された平面形状が不定形状である層１１１の画像から、層１１１の平面形状および粒１１２の分布に依存する特徴量を、物体１１０の個体識別子として抽出するためである。即ち、本実施形態では、物体１１０上に形成された層１１１の画像を取得することができればよく、外形やサイズ等が相違する物体ごとに画像を取得する位置や範囲を個別に調整する必要がないためである。

　また本実施形態によれば、層１１１の固定領域から粒１１２の分布に依存する特徴量を抽出する場合に比べて、異なる個体を識別できる度合いである識別能力を高めることができる。その理由は、層１１１の平面形状および粒１１２の分布に依存する特徴量を抽出する場合、層１１１の固定領域における粒１１２の分布が類似していても層の平面形状が類似していなければ、互いの特徴量抽出領域が異なる位置やサイズの領域になる等により、抽出される特徴量が互いに類似しなくなる可能性があるためである。

[第２の実施形態]
　図３を参照すると、本発明の第２の実施形態に係る個体識別子登録装置２００は、物体２１０に個体識別子を付与する機能を有する。

　物体２１０は、工業製品や商品パッケージなど、個体識別子を付与する対象である。図３では、物体２１０の外形は直方体であるが、物体２１０の外形は直方体に限定されず、任意でよい。また図３では、個体識別子を付与する物体２１０は、３個のみ図示しているが、一般には多数の物体２１０が個体識別子を付与する対象となる。その場合、多数の物体２１０は、同じ外形を有する同じ種類の物体（例えば或る生産ラインで生産されている特定の電子部品など）の集合であってもよいし、異なる外形・サイズを有する異なる種類の物体（例えば異なる複数の生産ラインで生産されている異なる外形、機能を有する電子部品など）の集合が混在していてもよい。

　個体識別子登録装置２００は、主な構成要素として、付与部２０１と個体識別子抽出部２０２と個体識別子登録部２０３とを有する。

　付与部２０１は、微小な粒２１２をランダムな位置に含有し、平面形状が不定形状である層２１１を、物体２１０上に生成する機能を有する。微小な粒２１２としては、図１を参照して説明した微小な粒１１２と同様な粒が使用できる。付与部２０１は、このような層２１１を、例えば、微小な粒２１２を混入した印刷インク、塗料などを、物体２１０の表面に１滴だけ滴下させることにより生成する。例えば、付与部２０１は、微小な粒２１２を混入した印刷インクを使用するペンで手軽に実現することができる。但し、層２１１の生成方法は、そのような方法に限定されず、微小な粒２１２を混入した印刷インク、塗料などを刷毛などにより塗布する等、他の任意の方法を使用してよい。

　個体識別子抽出部２０２は、付与部２０１により物体２１０上に形成された層２１１の画像を取得し、その画像から層２１１の平面形状および粒２１２の分布に依存する特徴量を当該物体２１０の個体識別子として抽出する機能を有する。この個体識別子抽出部２０２は、例えば、本発明の第１の実施形態に係る個体識別子抽出装置１００により構成されている。

　個体識別子登録部２０３は、個体識別子抽出部２０２により抽出された物体２１０の個体識別子を、登録済みの物体の個体識別子として記憶部２２０に登録する機能を有する。個体識別子登録部２０３は、物体２１０の個体識別子の登録時、物体２１０の１以上の属性値を関連付けて登録するようにしてよい。物体の属性値の種類と登録数は任意である。例えば、物体２１０が工業製品や商品パッケージなどの場合、型番、製造ロット番号、当該物体の加工に使用した装置の番号などが属性値の例である。個体識別子登録部２０３が物体２１０の１以上の属性値を取得する方法は任意である。例えば個体識別子登録部２０３は、図示しないキーボードやバーコードリーダなどの入力装置から物体２１０の属性値を取得するように構成されていてよい。

　図４は記憶部２２０に登録されているデータの例を示す。この例では、物体２１０の個体識別子が、その物体２１０の複数の属性値１、属性値２、…、に関連付けて登録されている。例えば、１行目のデータは、或る物体２１０の個体識別子は、１０１１０…００１であり、属性値１はＰＱ００１、属性値２は１８５６４、…、であることを表している。ここでは、個体識別子は、Ｎ（≧２）次元のベクトルとしているが、そのデータ構造は任意である。

　図５は個体識別子登録装置２００を用いて実行する個体識別子登録方法の手順を示すフローチャートである。以下、図３乃至図５を参照して本実施形態に係る個体識別子登録方法について説明する。

　まず、個体識別子登録装置２００の付与部２０１は、微小な粒２１２をランダムな位置に含有し、平面形状が不定形状である層２１１を、物体２１０上に生成する（ステップＳ２０１）。これは、例えば、付与部２０１が微小は粒２１２を含有するインクを使用するペンである場合、物体２１０上にペンで点（ドット）を手書きするといった簡便な方法で実現することができる。

　次に、個体識別子登録装置２００の個体識別子抽出部２０２は、物体２１０上に形成された層２１１の画像を取得する（ステップＳ２０２）。これは、例えば、カメラで層２１１を撮影するといった簡便な方法で実現することができる。そして、個体識別子抽出部２０２は、取得した層２１１の画像から、層２１１の平面形状および粒２１２の分布に依存する特徴量を、物体２１０の個体識別子として抽出する（ステップＳ２０３）。

　次に、個体識別子登録装置２００の個体識別子登録部２０３は、上記抽出された物体２１０の個体識別子をその物体の属性値に関連付けて記憶部２２０に登録する（ステップＳ２０４）。

　個体識別子登録装置２００は、上述した処理を各々の物体２１０について繰り返す。このような処理の繰り返しを効率良く行うために、個々の物体２１０を付与部２０１による層の生成場所まで搬送し、層を生成した物体２１０を個体識別子抽出部２０２による層の画像取得場所まで搬送するようにしてよい。

　本実施形態によれば、外形やサイズ等が相違する複数種類の物体に汎用的に適用でき、生産性の優れた個体識別子登録装置２００が得られる。その理由は、物体２１０上に、微小な粒２１２を含有し、平面形状が不定形状である層２１１を生成し、また、この生成した層２１１の画像から、層２１１の平面形状および粒２１２の分布に依存する特徴量を、物体２１０の個体識別子として抽出するためである。即ち、物体上に平面形状が不定形状の層２１１を生成できればよく、外形やサイズ等が相違する物体ごとに層を形成する位置や範囲を個別に調整する必要がないためである。また、物体２１０上に生成した層２１１の画像を取得することができればよく、外形やサイズ等が相違する物体ごとに画像を取得する位置や範囲を個別に調整する必要がないためである。

　また本実施形態によれば、層２１１の固定領域から粒２１２の分布に依存する特徴量を抽出する場合に比べて、異なる個体を識別できる度合いである識別能力の高い個体識別子を物体２１０に付与することができる。その理由は、層２１１の平面形状および粒２１２の分布に依存する特徴量を抽出する場合、層２１１の固定領域における粒２１２の分布が類似していても層の平面形状が類似していなければ、互いの特徴量抽出領域が異なる位置やサイズの領域になる等により、抽出される特徴量が互いに類似しなくなる可能性があるためである。

[第３の実施形態]
　図６を参照すると、本発明の第３の実施形態に係る識別照合装置３００は、物体３１０の識別・照合を行う機能を有する。

　物体３１０は、工業製品や商品パッケージなど、識別・照合の対象となる物体である。物体３１０の何れかの面上には、層３１１が形成されている。図６では、物体３１０の外形は直方体であるが、物体３１０の外形は直方体に限定されず、任意でよい。また図６では、識別・照合を行う物体３１０は、１個のみ図示しているが、一般には多数の物体３１０が識別・照合の対象となる。その場合、多数の物体３１０は、同じ外形を有する同じ種類の物体（例えば或る生産ラインで生産されている特定の電子部品など）の集合であってもよいし、異なる外形・サイズを有する異なる種類の物体（例えば異なる複数の生産ラインで生産されている異なる外形、機能を有する電子部品など）の集合が混在していてもよい。

　層３１１は、微小な粒３１２をランダムな位置に含有している。微小な粒３１２としては、図１を参照して説明した微小な粒１１２と同様な粒が使用できる。また層３１１の平面形状は不定形状である。このような層３１１を有する物体３１０は、例えば、本発明の第２の実施形態に係る個体識別子登録装置２００によって製造することができる。

　識別照合装置３００は、主な機能部として、個体識別子抽出部３０１と判定部３０２とを有する。

　個体識別子抽出部３０１は、物体３１０上に形成された層３１１の画像を取得し、その画像から層３１１の平面形状および粒３１２の分布に依存する特徴量を物体３１０の個体識別子として抽出する機能を有する。この個体識別子抽出部３０１は、例えば、本発明の第１の実施形態に係る個体識別子抽出装置１００により構成されている。

　判定部３０２は、個体識別子抽出部３０１により抽出された個体識別子と記憶部３２０に記憶されている登録済みの物体の個体識別子とを比較し、比較結果に基づいて、物体の識別・照合の判定を行う機能を有する。記憶部３２０には、例えば、本発明の第２の実施形態に係る個体識別子登録装置２００により、登録済みの物体の個体識別子が予め記憶されている。

　図７は識別照合装置３００を用いて実行する識別照合方法の手順を示すフローチャートである。以下、図６及び図７を参照して本実施形態に係る識別照合方法について説明する。

　まず、識別照合装置３００の個体識別子抽出部３０１は、物体３１０上に形成された層３１１の画像を取得する（ステップＳ３０１）。そして、個体識別子抽出部３０１は、取得した層３１１の画像から、層３１１の平面形状および粒３１２の分布に依存する特徴量を、物体３１０の個体識別子として抽出する（ステップＳ３０２）。

　次に、識別照合装置３００の判定部３０２は、上記抽出された物体３１０の個体識別子と記憶部３２０に記憶されている登録済みの物体の個体識別子とを比較し、比較結果に基づいて、物体の識別・判定を行う（ステップＳ３０３）。判定部３０２は、例えば、個体識別子がＮ次元のベクトルである場合、物体３１０の個体識別子と登録済みの物体の個体識別子のベクトル間の類似度（あるいは距離）を算出し、類似度が閾値以上であれば（距離が閾値以下であれば）、２つの個体識別子は同一と判定し、それ以外は同一でないと判定する。判定部３０２は、物体３１０の個体識別子と同一の登録済みの物体の個体識別子が発見されるか、または、全ての登録済みの物体の個体識別子との比較を終えるか、何れか早く成立した方を条件として、物体の識別・判定処理の繰り返しを終了する。そして、判定部３０２は、判定結果３３０を出力する。判定結果３３０は、識別・照合の成功の有無を表すものであってよい。また判定結果３３０は、成功の場合、同一と判定した登録済みの物体の個体識別子に対応して記憶部３２０に記憶されている物体の属性値を有していてよい。

　本実施形態によれば、外形やサイズ等が相違する複数種類の物体に汎用的に適用できる識別照合装置３００が得られる。その理由は、物体３１０上に形成された平面形状が不定形状である層３１１の画像から、層３１１の平面形状および粒３１２の分布に依存する特徴量を、物体３１０の個体識別子として抽出し、登録済みの物体の個体識別子と比較して、物体の識別・照合を行うためである。即ち、本実施形態では、物体３１０上に形成された層３１１の画像を取得することができればよく、外形やサイズ等が相違する物体ごとに画像を取得する位置や範囲を個別に調整する必要がないためである。

　また本実施形態によれば、層３１１の固定領域から粒３１２の分布に依存する特徴量を抽出する場合に比べて、異なる個体を識別・照合できる度合いである識別・照合能力を高めることができる。その理由は、層３１１の平面形状および粒３１２の分布に依存する特徴量を抽出する場合、層３１１の固定領域における粒３１２の分布が類似していても層の平面形状が類似していなければ、互いの特徴量抽出領域が異なる位置やサイズの領域になる等により、抽出される特徴量が互いに類似しなくなる可能性があるためである。

[第４の実施形態]
　図８を参照すると、本発明の第４の実施形態に係る個体識別子管理システム４００は、物体４１０の識別・照合のための個体識別子を管理する機能を有する。

　物体４１０は、工業製品や商品パッケージなど、個体識別子を付与して管理する対象である。図８では、物体４１０の外形は直方体であるが、物体４１０の外形は直方体に限定されず、任意でよい。また図８では、個体識別子を付与して管理する物体４１０は、１個のみ図示しているが、一般には多数の物体４１０が管理対象となる。その場合、多数の物体４１０は、同じ外形を有する同じ種類の物体（例えば或る生産ラインで生産されている特定の電子部品など）の集合であってもよいし、異なる外形・サイズを有する異なる種類の物体（例えば異なる複数の生産ラインで生産されている異なる外形、機能を有する電子部品など）の集合が混在していてもよい。

　個体識別子管理システム４００は、個体識別子登録装置４０１と識別照合装置４０２とから構成されている。

　個体識別子登録装置４０１は、微小な粒４１２をランダムな位置に含有し、平面形状が不定形状である層４１１を、物体４１０上に生成する機能と、物体４１０上に生成した層４１１の画像を取得する機能と、取得した層４１１の画像から、層４１１の平面形状および粒４１２の分布に依存する特徴量を、物体４１０の個体識別子として抽出する機能と、抽出した物体の個体識別子をその物体４１０の属性値に関連付けて記憶部４２０に登録する機能とを有する。この個体識別子登録装置４０１は、例えば、本発明の第２の実施形態に係る個体識別子登録装置２００により構成されている。

　また識別照合装置４０２は、物体４１０上に形成された層４１１の画像を取得する機能と、取得した層４１１の画像から、層４１１の平面形状および粒の分布に依存する特徴量を、物体４１０の個体識別子として抽出する機能と、抽出した物体の個体識別子と記憶部４２０に記憶されている登録済みの物体の個体識別子とを比較し、比較結果に基づいて、物体の識別・判定を行う機能とを有する。この識別照合装置４０２は、例えば、本発明の第３の実施形態に係る識別照合装置３００により構成されている。

　図９は個体識別子管理システム４００を用いて実行する個体識別子管理方法の手順を示すフローチャートである。以下、図８及び図９を参照して本実施形態に係る個体識別子管理方法について説明する。

　まず、個体識別子登録装置４０１は、微小な粒４１２をランダムな位置に含有し、平面形状が不定形状である層４１１を、物体４１０上に生成する（ステップＳ４０１）。次に、個体識別子登録装置４０１は、物体４１０上に形成された層４１１の画像を取得する（ステップＳ４０２）。そして、個体識別子登録装置４０１は、取得した層４１１の画像から、層４１１の平面形状および粒４１２の分布に依存する特徴量を、物体４１０の個体識別子として抽出する（ステップＳ４０３）。次に、個体識別子登録装置４０１は、抽出した物体４１０の個体識別子をその物体の属性値に関連付けて記憶部４２０に登録する（ステップＳ４０４）。

　一方、識別照合装置４０２は、物体４１０上に形成された層４１１の画像を取得する（ステップＳ４０５）。次に、識別照合装置４０２は、取得した層４１１の画像から、層４１１の平面形状および粒４１２の分布に依存する特徴量を、物体４１０の個体識別子として抽出する（ステップＳ４０６）。次に、識別照合装置４０２は、抽出した物体４１０の個体識別子と記憶部４２０に記憶されている登録済みの物体の個体識別子とを比較し、比較結果に基づいて、物体の識別・判定を行う（ステップＳ４０７）。次に、識別照合装置４０２は、判定結果４３０を出力する。判定結果４３０は、識別・照合の成功の有無を表すものであってよい。また判定結果４３０は、成功の場合、同一と判定した登録済みの物体の個体識別子に対応して記憶部４２０に記憶されている物体の属性値を有していてよい。

　図９のフローチャートでは、個体識別子登録装置４０１によるステップＳ４０１～Ｓ４０４の処理に引き続いて、識別照合装置４０２によるステップＳ４０５～Ｓ４０８の処理を実行した。しかし、そのような手順に限定されず、個体識別子登録装置４０１によるステップＳ４０１～Ｓ４０４の処理を異なる物体４１０について複数回繰り返すようにしてよい。また、識別照合装置４０２によるステップＳ４０５～Ｓ４０８の処理を異なる物体４１０について複数回繰り返すようにしてよい。或いは、個体識別子登録装置４０１によるステップＳ４０１～Ｓ４０４の処理と識別照合装置４０２によるステップＳ４０５～Ｓ４０８の処理とを異なる物体４１０に対して並行して行うようにしてよい。

　本実施形態によれば、外形やサイズ等が相違する複数種類の物体に汎用的に適用できる個体識別子管理システム４００が得られる。

　その理由は、個体識別子登録装置４０１が、第２の実施形態で説明したように、外形やサイズ等が相違する複数種類の物体に汎用的に適用でき、また識別照合装置４０２が、第３の実施形態で説明したように、外形やサイズ等が相違する複数種類の物体に汎用的に適用できるためである。

　また本実施形態によれば、層４１１の固定領域から粒４１２の分布に依存する特徴量を抽出する場合に比べて、異なる個体を識別・照合できる度合いである識別・照合能力を高めることができる。その理由は、層４１１の平面形状および粒４１２の分布に依存する特徴量を抽出する場合、層４１１の固定領域における粒４１２の分布が類似していても層の平面形状が類似していなければ、互いの特徴量抽出領域が異なる位置やサイズの領域になる等により、抽出される特徴量が互いに類似しなくなる可能性があるためである。

[第５の実施形態]
　本実施形態は、本発明の第１の実施形態に係る個体識別子抽出装置１００をより具体化している。図１０を参照すると、本発明の第５の実施形態に係る個体識別子抽出装置５００は、物体５１０の個体識別子５２０を抽出する機能を有する。

　物体５１０、その面上に形成されている層５１１、この層５１１に含まれる微小な粒５１２は、図１を参照して説明した物体１１０、層１１１、微小な粒１１２と同じである。

　個体識別子抽出装置５００は、カメラ端末５０１とそれに接続された処理装置５０２とを有する。

　カメラ端末５０１は、物体５１０上の層５１１の画像を光学的に取得する機能、即ち撮像機能を有する。カメラ端末５０１は、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ　Ｃｏｕｐｌｅｄ　Ｄｅｖｉｃｅｓ）イメージセンサやＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｔａｒｙ　Ｍｅｔａｌ　Ｏｘｉｄｅ）イメージセンサを使用したカメラを使用することができる。

　処理装置５０２は、物体５１０の層５１１の画像から個体識別子５２０を抽出する機能を有する。処理装置５０２は、主な機能部として、画像取得部５３１、画像記憶部５３２、座標系決定部５３３、正規化画像生成部５３４、正規化画像記憶部５３５、固定領域決定部５３６、および特徴量抽出部５３７を有する。処理装置５０２は、例えば図１１に示すように、１以上のマイクロプロセッサ等の演算処理部５４１と、画像記憶部５３２および正規化画像記憶部５３５等として用いるメモリやハードディスク等の記憶部５４２とを有する情報処理装置５４０と、プログラム５４３とで実現される。プログラム５４３は、情報処理装置５４０の立ち上げ時等に外部のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からメモリに読み込まれ、演算処理部５４１の動作を制御することにより、演算処理部５４１上に、画像取得部５３１、座標系決定部５３３、正規化画像生成部５３４、固定領域決定部５３６、および特徴量抽出部５３７といった機能的手段を実現する。

　画像取得部５３１は、カメラ端末５０１を使用して物体５１０の層５１１の画像を取得し、画像記憶部５３２に保存する機能を有する。画像取得部５３１は、物体５１０上の層５１１の平面形状が写っている画像を取得する。また画像取得部５３１は、層５１１に存在する粒５１２の分布に依存する特徴量を抽出できる品質の画像を取得する。

　座標系決定部５３３は、画像記憶部５３２に記憶されている層５１１の画像の全体から層５１１の画像に固有の座標系を決定する機能を有する。層５１１の画像に固有の座標系は、原点の位置、軸の方向、スケールの３つのパラメータによって定義される。層５１１の画像に固有の座標系は、層５１１の画像の全体から決定されるため、層５１１の平面形状に依存するものとなる。

　正規化画像生成部５３４は、画像記憶部５３２に記憶されている層５１１の画像を、正規化座標系に正規化し、正規化した画像を正規化画像記憶部５３５に保存する機能を有する。正規化座標系は、原点の位置、軸の方向、スケールの３つのパラメータによって定義されている。

　固定領域決定部５３６は、正規化画像記憶部５３５に記憶された層５１１の正規化画像における予め定められた領域を、特徴量抽出領域に定める機能を有する。予め定められた領域は、固定領域であれば、その形状、サイズ、領域の個数は任意である。上述したように、層５１１の画像に固有の座標系は、層５１１の平面形状に依存するため、正規化画像およびその中の固定領域である特徴量抽出領域は、層５１１の平面形状に依存する領域となる。

　ここで、座標系決定部５３３、正規化画像生成部５３４、および固定領域決定部５３６は、層５１１の画像から、層の平面形状に依存する領域を決定する領域決定部５３８を構成している。

　特徴量抽出部５３７は、正規化画像記憶部５３５に記憶された層５１１の正規化画像中の上記特徴量抽出領域における粒５１２の分布に依存する特徴量を、物体５１０の個体識別子５２０として抽出し、出力する機能を有する。

　図１２は処理装置５０２の動作を示すフローチャートである。以下、図１０および図１２を参照して処理装置５０２の動作を説明する。

　まず、処理装置５０２の画像取得部５３１は、カメラ端末５０１を用いて物体５１０上の層５１１の画像を取得し、画像記憶部５３２に保存する（ステップＳ５０１）。

　次に、処理装置５０２の座標系決定部５３３は、画像記憶部５３２から層５１１の画像を入力して解析し、層５１１の画像に固有の座標系を決定し、固有の座標系の原点の位置、軸の方向、スケールを正規化画像生成部５３４に伝達する（ステップＳ５０２）。

　次に、処理装置５０２の正規化画像生成部５３４は、座標系決定部５３３で決定された層５１１の画像に固有の座標系と正規化座標系とに基づいて、画像記憶部５３２に記憶されている層５１１の画像を正規化し、正規化した画像を正規化画像記憶部５３５に保存する（ステップＳ５０３）。

　次に、処理装置５０２の固定領域決定部５３６は、正規化画像記憶部５３５に記憶された正規化画像中の予め定められた固定領域を特徴量抽出領域に決定し、特徴量抽出部５３７に伝達する（ステップＳ５０４）。

　次に、処理装置５０２の特徴量抽出部５３７は、正規化画像記憶部５３５に記憶された層５１１の正規化画像中の上記特徴量抽出領域における粒５１２の分布に依存する特徴量を、物体５１０の個体識別子として抽出し、出力する（ステップＳ５０５）。

　続いて、座標系決定部５３３の具体例について説明する。

　図１３は、座標系決定部５３３の一例を示すブロック図である。この例の座標系決定部５３３は、低解像度化部５５１、低解像度画像記憶部５５２、キーポイント・スケール検出部５５３、方向検出部５５４、および統計処理部５５５を有する。

　低解像度化部５５１は、画像記憶部５３２に記憶された層５１１の画像を予め定められた基準で低解像度化し、低解像度画像記憶部５５２に保存する機能を有する。層５１１に粒５１２が不均一に含有しており、粒５１２の反射特性が層５１１の他の材料と相違する場合、層５１１の画像を低解像度化すると、粒５１２の密度に応じた濃淡パターンが出現する。低解像度化部５５１は、層５１１の画像から、粒５１２の密度に応じた濃淡パターンを生成するための手段である。

　キーポイント・スケール検出部５５３は、低解像度画像記憶部５５２に記憶された濃淡パターンを有する画像から、キーポイントとスケールを検出する機能を有する。ここで、キーポイントは、スケールが変わっても画像上に特徴的に現れる点や領域を意味し、検出するスケールはスケール変化に最も強い最適なスケールを意味する。キーポイント・スケール検出部５５３によるキーポイントとスケールの検出は、ＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ－Ｉｎｖａｒｉａｎｔ　Ｆｅａｔｕｒｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）記述子を生成する過程で行われるキーポイントとスケールの検出に相当する。一般にＳＩＦＴは、微小な粒５１２が点在する画像には不向きであるが、上述のように低解像度化して生成した濃淡パターンからはキーポイントとスケールを安定して抽出することが可能である。

　方向検出部５５４は、キーポイント・スケール検出部５５３によって検出されたキーポイント毎に、そのキーポイントを特徴付ける“方向”を決定する機能を有する。方向検出部５５４による方向の検出は、ＳＩＦＴ記述子を生成する過程で行われるオリエンテーションの検出に相当する。

　統計処理部５５５は、キーポイント・スケール検出部５５３で検出されたキーポイントとスケール、および方向検出部５５４で検出されたキーポイント毎の方向に基づいて、固有の座標系の原点、軸、およびスケールを決定する機能を有する。例えば、統計処理部５５５は、複数のキーポイントの分布に基づいて固有の座標系の原点を決定する。具体的には、統計処理部５５５は、検出された複数のキーポイントの重心を固有の座標系の原点とする。また、統計処理部５５５は、複数のキーポイントのスケール、方向の分布に基づいて固有の座標系のスケール、軸を決定する。具体的には、統計処理部５５５は、複数のキーポイントのスケール、方向の分布の中心を、固有の座標系のスケール、軸とする。即ち、複数のキーポイントのスケールの分布の中心を固有の座標系のスケールとし、複数のキーポイントの方向の分布の中心を固有の座標系の軸とする。分布の中心としては、例えば最頻値を使用してよい。但し、最頻値に限定されず、平均値や中央値を使用してもよい。

　図１４は図１３を参照して説明した座標系決定部５３３の動作を説明するための模式図である。図１４において、Ｇ１１は、画像記憶部５３２に記憶されている層５１１の画像を示している。低解像度化部５５１は、画像Ｇ１１から、Ｇ１２に示すような、層５１１における粒５１２の密度に依存する濃淡パターンを有する画像を生成する。図１４では、便宜上、濃淡の相違をハッチングの種別の相違で表現している。次に、キーポイント・スケール検出部５５３は、画像Ｇ１２から、キーポイントとスケールを検出する。画像Ｇ１２上に描かれている円はスケール、円の中心がキーポイントである。次に、方向検出部５５４は、キーポイント毎に方向を検出する。画像Ｇ１２上に描かれた円内の線分が方向を示している。

　次に、統計処理部５５５は、検出されたキーポイントのスケール、方向の分布に基づいて固有の座標系のスケール、軸を決定するために、Ｇ１３に示すような、横軸がスケール、縦軸が頻度であるヒストグラムと、Ｇ１４に示すような、横軸が方向、縦軸が頻度であるヒストグラムを作成する。次に、統計処理部５５５は、ヒストグラムＧ１３から最頻値のスケールを求め、これを固有の座標系のスケールとする。また統計処理部５５５は、ヒストグラムＧ１４から最頻値の方向を求め、この方向を固有の座標系の軸の方向とする。さらに統計処理部５５５は、検出されたキーポイントの重心を求め、これを固有の座標系の原点とする。図１４において、画像Ｇ１５に描かれている円は固有の座標系のスケール、円の中心が固有の座標系の原点、円内の矢印が固有の座標系の軸の方向をそれぞれ示している。

　図１４には、画像Ｇ１１と比較して層の平面形状、層内の粒の分布が相違する他の画像Ｇ２１と、その画像Ｇ２１から生成された低解像度な画像Ｇ２２、検出されたキーポイントとスケール、生成されたヒストグラムＧ２３、Ｇ２４、決定された固有の座標系を描いた画像Ｇ２５が記載されている。このように、固有の座標系は、層の平面形状、層内の粒の分布が相違すると、多くの場合、異なるものとなる。

　図１５は、座標系決定部５３３の他の例を示すブロック図である。この例の座標系決定部５３３は、２値化部５６１、２値化画像記憶部５６２、塗りつぶし画像生成部５６３、塗りつぶし画像記憶部５６４、および形状処理部５６５を有する。

　２値化部５６１は、画像記憶部５３２に記憶された層５１１の画像を２値化し、２値化画像記憶部５６２に保存する機能を有する。これにより、背景領域の殆どの画素が白画素（値０）、層５１１の領域は粒５１２の分布に応じて白画素（値０）と黒画素（値１）とが混在する２値化画像が得られる。

　塗りつぶし画像生成部５６３は、２値化画像記憶部５６２に記憶された２値化画像から、層５１１の平面形状と同一の形状を有し、内部が全て黒画素で埋め尽くされた画像（塗りつぶし画像）を生成し、塗りつぶし画像記憶部５６４に保存する機能を有する。２値化画像から塗りつぶし画像を生成する方法は任意である。例えば、塗りつぶし画像生成部５６３は、２値化画像記憶部５６２に記憶された２値化画像に対して、モルフォロジー演算を行うことにより、塗りつぶし画像を生成してよい。また、塗りつぶし画像生成部５６３は、予め定められた画素長をｎとし、ｎ画素の膨張処理とｎ画素の収縮処理を実行することにより、２値化画像から塗りつぶし画像を生成してよい。ここで、ｎ画素の膨張処理とは、注目中の画素の値が１である場合、注目画素からｎ画素長以内に存在する全ての画素の値を１にする操作を、２値化画像の全画素に注目して行う処理を意味する。また、ｎ画素の収縮処理とは、ｎ画素の膨張処理を施した後の２値画像に対して、注目中の画素の値が０である場合、注目画素からｎ画素長以内に存在する全ての画素の値を０にする操作を、２値化画像の全画素に注目して行う処理を意味する。

　形状処理部５６５は、塗りつぶし画像記憶部５６４に記憶された塗りつぶし画像の特徴から、固有の座標系を決定する機能を有する。例えば、形状処理部５６５は、塗りつぶし画像の重心を固有の座標系の原点に決定する。また、形状処理部５６５は、例えば、上記重心を通り画像面に平行な軸であって、軸の周りの２次モーメントが最小または最大となる軸を固有の座標系の軸に決定する。さらに、形状処理部５６５は、例えば、上記塗りつぶし画像の面積を固有の座標系のスケールに決定する。

　図１６は図１５を参照して説明した座標系決定部５３３の動作を説明するための模式図である。図１６において、Ｇ３１は、画像記憶部５３２に記憶されている層５１１の画像を示している。２値化部５６１は、画像Ｇ３１から、Ｇ３２に示すような２値化画像を生成する。図１６では、便宜上、黒画素はハッチングで示し、白画素は白丸で示している。次に、塗りつぶし画像生成部５６３は、２値化画像Ｇ３２から、Ｇ３３に示すような黒画素で塗りつぶした画像を生成する。次に、形状処理部５６５は、塗りつぶし図形Ｇ３３の重心、モーメント、面積を抽出し、それらを固有の座標系の原点、軸、スケールとする。

　次に、正規化画像生成部５３４の具体例について説明する。

　正規化画像生成部５３４は、座標系決定部５３３により決定された層５１１の画像に固有の座標系の原点を正規化座標系の原点と見做す。また正規化画像生成部５３４は、固有の座標系の軸が正規化座標系の軸と一致するように、層５１１の画像を、原点を中心に回転させる。さらに、正規化画像生成部５３４は、固有の座標系のスケールが正規化座標系のスケールと一致するように、層５１１の画像を拡大あるいは縮小する。換言すれば、正規化画像生成部５３４は、固有の座標系を変換前の座標系、正規化座標系を変換後の座標系とする座標変換を層５１１の画像に施して、正規化された画像を生成する。

　図１７は正規化画像生成部５３４の動作を説明するための模式図である。図１７において、画像Ｇ１６、Ｇ２６は図１４に示した画像Ｇ１１、Ｇ２１に固有の座標系を描いた画像である。即ち、画像Ｇ１６、Ｇ２６に実線で描かれている円は固有の座標系のスケール、その円の中心が固有の座標系の原点、円内の矢印が固有の座標系の軸をそれぞれ示している。

　正規化画像生成部５３４は、固有の座標系の軸が正規化座標系の軸に一致し、且つ、固有の座標系のスケールが正規化座標系のスケールと一致するように、画像Ｇ１６、Ｇ２６を、原点を中心に回転させ、また拡大あるいは縮小することにより正規化画像を生成する。図１７において、Ｇ１７、Ｇ２７は、そのようにして生成された画像Ｇ１６、Ｇ２６の正規化画像を示している。画像Ｇ１７、Ｇ２７に描かれた円は正規化座標系のスケール、円内の矢印が正規化座標系の軸をそれぞれ示している。

　次に、固定領域決定部５３６の具体例について説明する。

　固定領域決定部５３６は、正規化座標系を使用して、正規化画像中に固定領域を定義する。例えば、固定領域決定部５３６は、正規化座標系の原点を重心とし、正規化座標系のスケールを辺のサイズとし、正規化座標系の軸に平行な２辺を有する正方形を、固定領域とする。勿論、固定領域の形状は正方形に限定されず、長方形などの他の形状であってもよい。また辺のサイズは正規化座標系のスケールに一致させる必要はなく、固定値であれば任意でよい。

　図１８は固定領域決定部５３６が定義する固定領域を説明するための模式図である。図１８において、画像Ｇ１８、Ｇ２８は図１７に示した画像Ｇ１７、Ｇ２７に特徴量抽出領域を付記した画像の例である。即ち、画像Ｇ１８、Ｇ２８に描かれている円は正規化座標系のスケール、その円の中心が正規化座標系の原点、円内の矢印が正規化座標系の軸をそれぞれ示している。そして、画像Ｇ１８、Ｇ２８に実線で描かれている正方形が、特徴量を抽出する領域となる固定領域である。

　次に、特徴量抽出部５３７の具体例について説明する。

　特徴量抽出部５３７が抽出する特徴量としては、例えば以下のような固定次元数のベクトルが考えられる。

＜特徴量の例１＞
　特徴量抽出部５３７は、層５１１の正規化画像中の特徴量抽出領域を正規化座標系の軸に平行な方向にｎ等分し、その軸に垂直な方向にｍ等分することにより、特徴量抽出領域をｎ×ｍ個のブロックに分割する。次に特徴量抽出部５３７は、各ブロックの輝度を抽出する。次に、特徴量抽出部５３７は、各ブロックの輝度を閾値と比較し、輝度が閾値以上であれば例えば値１、そうでなければ値０とすることにより、各ブロックの輝度を２値に量子化する。そして、特徴量抽出部５３７は、各ブロックの量子化値を所定の順序に並べたビット列を、個体識別子を構成するｎ×ｍ次元の特徴量として出力する。

＜特徴量の例２＞
　特徴量抽出部５３７は、層５１１の正規化画像中の特徴量抽出領域から固定ビット長のＢＲＩＥＦ（Ｂｉｎａｒｙ　Ｒｏｂｕｓｔ　Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ　Ｅｌｅｍｅｎｔａｒｙ　Ｆｅａｔｕｒｅｓ）を抽出し、個体識別子を構成する固定次元数の特徴量として出力する。

　但し、特徴量抽出部５３７が抽出する特徴量は上記の例に限定されない。例えば、特徴量抽出部５３７は、層５１１の正規化画像中の特徴量抽出領域からＳＩＦＴ特徴量を個体識別子として抽出してもよい。この場合、特徴量抽出領域の画像から直接にＳＩＦＴ特徴量を抽出すると、粒５１２の一つが最小スケールになって方向が出ず、ディスクリプタが不安定になる。そのため、後述する第６の実施形態における特徴量の抽出例と同様に、特徴量抽出領域の画像を所定の基準で低解像度化して濃淡パターンを有する画像が生成し、上記濃淡パターンを有する画像からＳＩＦＴ特徴量を抽出することが望ましい。しかし、識別力および識別照合の高速化の観点からは、ＳＩＦＴ特徴量よりも上述した固定次元数の特徴量を抽出する方が好ましい。

[第６の実施形態]
　本実施形態は、本発明の第１の実施形態に係る個体識別子抽出装置１００をより具体化している。図１９を参照すると、本発明の第６の実施形態に係る個体識別子抽出装置６００は、物体６１０の個体識別子６２０を抽出する機能を有する。

　物体６１０、その面上に形成されている層６１１、この層６１１に含まれる微小な粒６１２は、図１を参照して説明した物体１１０、層１１１、微小な粒１１２と同じである。

　個体識別子抽出装置６００は、カメラ端末６０１とそれに接続された処理装置６０２とを有する。カメラ端末６０１は、図１０を参照して説明したカメラ端末５０１と同じである。

　処理装置６０２は、物体６１０の層６１１の画像から個体識別子６２０を抽出する機能を有する。処理装置６０２は、主な機能部として、画像取得部６３１、画像記憶部６３２、層領域決定部６３３、および特徴量抽出部６３４を有する。処理装置６０２は、例えば図１１に示すように、１以上のマイクロプロセッサ等の演算処理部５４１と、画像記憶部６３２等として用いるメモリやハードディスク等の記憶部５４２とを有する情報処理装置５４０と、プログラム５４３とで実現される。プログラム５４３は、情報処理装置５４０の立ち上げ時等に外部のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からメモリに読み込まれ、演算処理部５４１の動作を制御することにより、演算処理部５４１上に、画像取得部６３１、層領域定部６３３、および特徴量抽出部６３４といった機能的手段を実現する。

　画像取得部６３１および画像記憶部６３２は、図１０を参照して説明した画像取得部５３１および画像記憶部５３２と同様の機能を有する。

　層領域決定部６３３は、画像記憶部６３２に記憶されている層６１１の平面形状の全体を、特徴量抽出領域として決定する機能を有する。

　特徴量抽出部６３４は、画像記憶部６３２に記憶されている層６１１の画像中の上記特徴量抽出領域から、粒６１２の分布に依存する特徴量を抽出し、物体６１０の個体識別子６２０として出力する機能を有する。

　図２０は処理装置６０２の動作を示すフローチャートである。以下、図１９および図２０を参照して処理装置６０２の動作を説明する。

　まず、処理装置６０２の画像取得部６３１は、カメラ端末６０１を用いて物体６１０上の層６１１の画像を取得し、画像記憶部６３２に保存する（ステップＳ６０１）。

　次に、処理装置６０２の層領域決定部６３３は、層６１１の平面形状の全体を、特徴量抽出領域として決定する（ステップＳ６０２）。層領域決定部６３３は、層６１１の平面形状の全体は、例えば、層６１１の画像を２値化し、この２値化画像に対してモルフォロジー演算を行うことにより抽出することができる。

　次に、処理装置６０２の特徴量抽出部６３４は、画像記憶部６３２に記憶されている層６１１の画像中の上記特徴量抽出領域から、粒６１２の分布に依存する特徴量を抽出し、物体６１０の個体識別子６２０として出力する（ステップＳ６０３）。本実施形態では、第５の実施形態におけるような座標系の正規化を行わないため、特徴量抽出部６３４は画像の回転等に頑健な特徴量、例えばＳＩＦＴ特徴量を抽出する。但し、特徴量抽出部６３４が抽出する特徴量はＳＩＦＴ特徴量に限定されない。また、画像から直接にＳＩＦＴ特徴量を抽出すると、粒６１２の一つが最小スケールになって方向が出ず、ディスクリプタが不安定になり、インライア比率が小さくなって、マッチングが困難になる。そこで、本実施形態では、以下のようにしてＳＩＦＴ特徴量を抽出する。

　特徴量抽出部６３４は、先ず、層６１１の特徴量抽出領域の画像を所定の基準で低解像度化する。これにより、層６１１における粒６１２の密度に依存する濃淡パターンを有する画像が生成される。次に、特徴量抽出部６３４は、上記濃淡パターンを有する画像からＳＩＦＴ特徴量を抽出する。

[第７の実施形態]
　本実施形態は、本発明の第１の実施形態に係る個体識別子抽出装置１００をより具体化している。図２１を参照すると、本発明の第７の実施形態に係る個体識別子抽出装置７００は、物体７１０の個体識別子７２０を抽出する機能を有する。

　物体７１０、その面上に形成されている層７１１、この層７１１に含まれる微小な粒７１２は、図１を参照して説明した物体１１０、層１１１、微小な粒１１２と同じである。

　個体識別子抽出装置７００は、カメラ端末７０１とそれに接続された処理装置７０２とを有する。カメラ端末７０１は、図１０を参照して説明したカメラ端末５０１と同じである。

　処理装置７０２は、物体７１０の層７１１の画像から個体識別子７２０を抽出する機能を有する。処理装置７０２は、主な機能部として、画像取得部７３１、画像記憶部７３２、第１の特徴量抽出部７３３、第２の特徴量抽出部７３４、および特徴量統合部７３５を有する。処理装置７０２は、例えば図１１に示すように、１以上のマイクロプロセッサ等の演算処理部５４１と、画像記憶部７３２等として用いるメモリやハードディスク等の記憶部５４２とを有する情報処理装置５４０と、プログラム５４３とで実現される。プログラム５４３は、情報処理装置５４０の立ち上げ時等に外部のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からメモリに読み込まれ、演算処理部５４１の動作を制御することにより、演算処理部５４１上に、画像取得部７３１、第１の特徴量抽出部７３３、第２の特徴量抽出部７３４、および特徴量統合部７３５といった機能的手段を実現する。

　画像取得部７３１および画像記憶部７３２は、図１０を参照して説明した画像取得部５３１および画像記憶部５３２と同様の機能を有する。

　第１の特徴量抽出部７３３は、層７１１の画像から、層７１１の平面形状および粒７１２の分布に依存する特徴量を第１の特徴量として抽出する機能を有する。第１の特徴量抽出部７３３は、例えば、図１０を参照して説明した座標系決定部５３３、正規化画像生成部５３４、正規化画像記憶部５３５、固定領域決定部５３６、および特徴量抽出部５３７によって実現することができる。あるいは第１の特徴量抽出部７３３は、例えば、図１９を参照して説明した層領域決定部６３３、および特徴量抽出部６３４によって実現することができる。

　第２の特徴量抽出部７３４は、層７１１の画像から、層７１１の平面形状に依存する特徴量を第２の特徴量として抽出する機能を有する。例えば、第２の特徴量抽出部７３４は、層７１１の画像から、層７１１の平面形状に依存するが、粒７１２の分布に依存しない特徴量を第２の特徴量として抽出する機能を有する。第２の特徴量抽出部７３４が抽出する特徴量としては、例えば、図１５を参照して説明した座標系決定部５３３が固有の座標系の軸を決定する過程で算出した最小または最大の２次モーメントを使用することができる。但し、第２の特徴量抽出部７３４が抽出する特徴量は、上記に限定されず、層７１１の平面形状の面積、周囲長など、他の特徴量を使用してもよい。

　特徴量統合部７３５は、第１の特徴量抽出部７３３によって抽出された第１の特徴量と第２の特徴量抽出部７３４によって抽出された第２の特徴量とから物体７１０の個体識別子７２０を生成する機能を有する。例えば、特徴量統合部７３５は、第１の特徴量と第２の特徴量とを連結した特徴量を個体識別子７２０とする。

　図２２は処理装置７０２の動作を示すフローチャートである。以下、図２１および図２２を参照して処理装置７０２の動作を説明する。

　まず、処理装置７０２の画像取得部７３１は、カメラ端末７０１を用いて物体７１０上の層７１１の画像を取得し、画像記憶部７３２に保存する（ステップＳ７０１）。

　次に、処理装置７０２の第１の特徴量抽出部７３３は、層７１１の画像から、層７１１の平面形状および粒７１２の分布に依存する第１の特徴量を抽出する（ステップＳ７０２）。

　次に、処理装置７０２の第２の特徴量抽出部７３４は、層７１１の画像から、層７１１の平面形状に依存する第２の特徴量を抽出する（ステップＳ７０３）。

　次に、処理装置７０２の特徴量統合部７３５は、第１の特徴量と第２の特徴量とを統合することにより物体７１０の個体識別子７２０を生成し、出力する（ステップＳ７０４）。

　このように本実施形態では、物体７１０の個体識別子７２０は、第１の特徴量と第２の特徴量とを有する。このため、本実施形態で抽出された個体識別子７２０を使用する照合識別では、個体識別子どうしの比較は、第１の特徴量どうしの比較、第２の特徴量どうしの比較、第１の特徴量と第２の特徴量とをあわせた全体どうしの比較という３パターンの何れか１つ或いは２つ或いは３つ全ての組み合わせで実施することができる。そのため、例えば、最初に第２の特徴量どうしを比較して、同一または類似しない候補を除外し、残りの候補について第１の特徴量どうしを比較して最終的に識別照合するといった形態が可能になる。

[第８の実施形態]
　本実施形態は、本発明の第２の実施形態に係る個体識別子登録装置２００をより具体化している。図２３を参照すると、本発明の第８の実施形態に係る個体識別子登録装置８００は、製造物のトレーサビリティのために製造物８１０に個体識別子を付与する機能を有する。

　製造物８１０は、個体識別子を付与する工業製品や商品パッケージなどである。製造物８１０は、生産ラインに設置されたベルトコンベア８４０によって図示の矢印方向に連続的あるいは間欠的に搬送されている。

　個体識別子登録装置８００は、ペン８０１、カメラ端末８０２、および処理装置８０３から構成される。

　ペン８０１は、微小な粒を混入したインクを使用したペンである。ここで、微小な粒は、図１を参照して説明した微小な粒１１２と同様な粒が使用できる。例えば、ペン８０１としては、例えば、ラメペン、ラメ入りペン、ラメ入り蛍光マーカーなどの名称で市販されているペンを使用することができる。勿論、本発明のために専用に設計されたペンを使用してもよいし、市販のペンのインクを微小な粒を混入したインクに交換して利用してもよい。本実施形態では、生産ラインの作業員が、ペン８０１を使用して、製造物８１０上に１ｍｍ程度の最大幅を有する点（ドット）を手書きする。但し、点の大きさは上記に限定されず、任意でよい。これにより、微小な粒をランダムな位置に含有し、平面形状が不定形状である点８１１が製造物８１０上に形成される。点８１１は、第２の実施形態における層２１１に相当する。

　カメラ端末８０２は、図１０を参照して説明したカメラ端末５０１と同様のものである。

　処理装置８０３は、個体識別子抽出部８３１と個体識別子登録部８３２とを有する。

　個体識別子抽出部８３１は、製造物８１０上に形成された点８１１の画像を、カメラ端末８０２を使用して取得し、その画像から点８１１の平面形状および点８１１内の粒の分布に依存する特徴量を当該製造物８１０の個体識別子として抽出する機能を有する。個体識別子抽出部８３１は、例えば、図１０を参照して説明した処理装置５０２によって実現することができる。あるいは個体識別子抽出部８３１は、例えば、図１９を参照して説明した処理装置６０２によって実現することができる。あるいは個体識別子抽出部８３１は、例えば、図２１を参照して説明した処理装置７０２によって実現することができる。

　個体識別子登録部８３２は、個体識別子抽出部８３１により抽出された製造物８１０の個体識別子を、登録済みの製造物の個体識別子として記憶部８２０に登録する機能を有する。個体識別子登録部８３２は、例えば、図３を参照して説明した個体識別子登録部２０３によって実現することができる。

　図２４は個体識別子登録装置８００を用いて実行する個体識別子登録方法の手順を示すフローチャートである。以下、図２３乃至図２４を参照して本実施形態に係る個体識別子登録方法について説明する。

　まず、作業員が、ペン８０１を使用して、ベルトコンベア８４０上を流れてくる製造物８０１上に点８１１を手書きする（ステップＳ８０１）。

　次に、処理装置８０３の個体識別子抽出部８３１は、製造物８１０上に形成された点８１１の画像を、カメラ端末８０２を使用して取得する（ステップＳ８０２）。そして、個体識別子抽出部８３１は、取得した点８１１の画像から、点８１１の平面形状および点８１１に含まれる粒の分布に依存する特徴量を、製造物８１０の個体識別子として抽出する（ステップＳ８０３）。

　次に、処理装置８０３の個体識別子登録部８３２は、上記抽出された製造物８１０の個体識別子をその製造物の属性値に関連付けて記憶部８２０に登録する（ステップＳ８０４）。

　上述した処理が、ベルトコンベア８４０を流れる製造物８１０毎に繰り返される。

　このように本実施形態によれば、第２の実施形態と同様の効果が得られると共に、製品組立メーカが手作業で組み立てる部品（物体）にも、特殊な付与装置がなくてもペン８０１とカメラ端末８０２で個体識別子を付与することができる。それに対して、部品の特定の領域にタガント層を形成しなければならない特許文献１～３に記載の技術では、手作業による個体識別子の付与は難しい。

　また、ペン８０１を用いることにより、製造物８１０上に生成する点８１１のサイズが自ずと小さくなる。そのため、バーコード等を印字するスペースの無い小さな部品（物体）にも個体識別子を付与することができる。

[第９の実施形態]
　本実施形態は、本発明の第４の実施形態に係る個体識別子管理システムをより具体化している。図２５を参照すると、本発明の第９の実施形態に係る個体識別子管理システム９００は、個体識別子をロッカーのキー（鍵）として管理する機能を有する。

　個体識別子管理システム９００は、ペン９０１、カメラ端末９０２、および処理装置９０３から構成される。

　ペン９０１は、図２３を参照して説明したペン８０１と同様のものである。本実施形態では、ロッカーを利用する個人は、ペン９０１を使用して、自分自身の持ち物（名刺や手帳など）あるいは自分自身の身体の一部（例えば指など）（以下、特定物と記す）に点（ドット）を手書きする。これにより、微小な粒をランダムな位置に含有し、平面形状が不定形状である点９１１が特定物９１０上に形成される。点９１１は、第４の実施形態における層４１１に相当する。

　カメラ端末９０２は、図１０を参照して説明したカメラ端末５０１と同様のものである。

　処理装置９０３は、個体識別子抽出部９３１と制御部９３２とを有する。個体識別子抽出部９３１は、図２３を参照して説明した個体識別子抽出部８３１と同様の機能を有する。

　制御部９３２は、ロッカー９４０の施錠、開錠を制御する機能を有する。ロッカー９４０は、ロッカー番号１からロッカー番号ｎまでｎ台存在する。制御部９３２は、各ロッカー９４０の使用状態を把握している。制御部９３２は、個人によって入力装置９５０を通じてロッカー番号が入力されると、そのロッカー番号のロッカー９４０の使用状態に応じた処理を実行する。具体的には、制御部９３２は、入力されたロッカー番号のロッカー９４０が未使用ならば、個体識別子の登録処理を行い、登録処理を完了すると、当該ロッカー９４０の電子ロックを開錠する。他方、制御部９３２は、入力されたロッカー番号のロッカーが使用中ならば、個体識別子の照合処理を行い、照合に成功すると、当該ロッカー９４０の電子ロックを開錠する。なお、ロッカー９４０は、ロッカーの扉を閉めると自動的に施錠されるようになっている。

　制御部９３２は、個体識別子の登録処理において、個体識別子登録部９３４を使用する。個体識別子登録部９３４は、個体識別子抽出部９３１により抽出された特定物９１０の個体識別子を、入力されたロッカー番号に対応付けて記憶部９２０に登録する機能を有する。

　また制御部９３２は、個体識別子の照合処理において、識別照合部９３５を使用する。識別照合部９３５は、個体識別子抽出部９３１により抽出された個体識別子と個人が入力したロッカー番号に対応付けて記憶部９２０に記憶されている個体識別子とを比較し、その比較結果に基づいて照合を行う機能を有する。

　図２６は個体識別子管理システム９００を用いて実行する個体識別子管理方法の手順を示すフローチャートである。以下、図２５および図２６を参照して本実施形態に係る個体識別子管理方法について説明する。

　ロッカー９４０を利用する個人は、入力装置９５０を通じて、初回の利用時には希望するロッカー番号を入力し、２回目以降の利用時には自身が使用しているロッカー番号を入力する（ステップＳ９０１）。

　処理装置９０３は、制御部９３２を使用して、個人から入力されたロッカー番号のロッカー９４０の使用状態が未使用、使用中の何れであるかを判定する（ステップＳ９０２）。例えば、制御部９３２は、入力されたロッカー番号に対応して記憶部９２０に個体識別子が記憶されていれば、使用中と判定し、そうでなければ未使用と判定する。

　ロッカー９４０を初めて使用する個人は、ペン９０１を使用して自分自身の持ち物や自分自身の身体の一部である特定物９１０に点（ドット）を手書きする（ステップＳ９０３）。処理装置９０３は、カメラ端末９０２により、個人がペン９０１を使用して特定物９１０上に手書きした点の画像を取得する（ステップＳ９０４）。次に処理装置９０３は、個体識別子抽出部９３１により、上記取得した点の画像から、点の平面形状および点内の粒の分布に依存する特徴量を個体識別子として抽出する（ステップＳ９０５）。次に処理装置９０３は、制御部９３２の個体識別子登録部９３４により、上記個体識別子を入力されたロッカー番号に対応付けて記憶部９２０に登録する（ステップＳ９０６）。次に、処理装置９０３は、制御部９３２により、入力されたロッカー番号のロッカー９４０の電子ロックを開錠する（Ｓ９０７）。そして、処理装置９０３は図２６の処理を終える。個人は、開錠したロッカー９４０に貴重品等を収納してロッカーの扉を閉めると、自動的に施錠される。

　他方、処理装置９０３は、個人から入力されたロッカー番号のロッカー９４０が使用中と判定すると、カメラ端末９０２により、個人が提示した特定物９１０上に手書きされた点の画像を取得する（ステップＳ９０８）。次に処理装置９０３は、個体識別子抽出部９３１により、上記取得した点の画像から、点の平面形状および点内の粒の分布に依存する特徴量を個体識別子として抽出する（ステップＳ９０９）。次に処理装置９０３は、制御部９３２の識別照合部９３５により、上記個体識別子と入力されたロッカー番号に対応付けて記憶部９２０に記憶されている個体識別子とを比較する（ステップＳ９１０）。次に、処理装置９０３は、制御部９３２により、上記の比較結果に基づいて、個体識別子の照合の判定を行う（ステップＳ９１１）。そして、処理装置９０３は、制御部９３２により、照合に成功した場合に限り、入力されたロッカー番号のロッカー９４０の電子ロックを開錠する（Ｓ９０７）。

　このように本実施形態によれば、第４の実施形態と同様の効果が得られると共に、ペンによって個体識別子を付与できるため、個人認証や個人の持ち物管理に使用できる。それに対して、物体の特定の領域にタガント層を形成しなければならない特許文献１～３に記載の技術では、個人で個体識別子を付与するのは難しい。

[第１０の実施形態]
　本実施形態では、第８および第９の実施形態で使用するペン８０１、９０１の構成例について説明する。

　図２７を参照すると、本実施形態に係るペン１０００は、ペン状のハウジング１００１の先端部分に設けられた貫通孔にフェルト材で構成されたペン先部１００２が装着されている。また、ハウジング１００１内は隔壁１００５により２つの部屋に仕切られており、それぞれの部屋にインク１００３、１００４が充填されている。

　インク１００３、１００４の粒の含有密度は互いに相違している。例えば、インク１００３に含有する微小な粒の単位体積当たりの密度は、インク１００４に含有する微小な粒の単位体積当たりの密度の数倍ないし数十倍程度、高くなっている。また各々の微小な粒は、それ以外のインクの材料と反射特性が異なっている。

　ハウジング１００１内の各々の部屋に充填してあるインク１００３、１００４は、毛細管現象によりペン先部１００２に常に染み込むようになっているが、ペン先部１００２の先端部分においても双方のインクは完全に混合されない。その結果、ペン先部１００２の先端から染み出るインクで点（ドット）を描くと、点内における微小な粒の分布が不均一になる。

　ハウジング１００１の後端に取り付けられたキャップ１００６は、インク１００３、１００４を補充できるように着脱自在になっている。

　図２７に記載したペン１０００では、微小な粒の含有密度が相違する２種類のインクをフェルト材１００２に染み込ませるようにしたが、微小な粒の含有密度が相違する３種類以上のインクをペン先部１００２に染み込ませるようにしてもよい。

　以上、本発明を幾つかの実施形態を挙げて説明したが、本発明は以上の実施形態に限定されず、その他各種の付加変更が可能である。本発明の構成や詳細には、本発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
　また、本発明は、日本国にて２０１５年６月３０日に特許出願された特願２０１５－１３０９１２の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願に記載された内容は、全て本明細書に含まれるものとする。

　本発明は、工業製品や商品等の個体の同一性を識別したり照合したりする分野に利用できる。

　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
［付記１］
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得する取得部と、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する抽出部と、
を有する個体識別子抽出装置。
［付記２］
　前記抽出部は、
　前記画像から、前記層の平面形状に依存する領域を決定する領域決定部と、
　前記層の前記領域における前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する特徴量抽出部と、
を有する、
付記１に記載の個体識別子抽出装置。
［付記３］
　前記領域決定部は、
　前記層の画像の全体から前記層に固有の座標系を決定する座標系決定部と、
　前記固有の座標系と予め定められた正規化座標系とに基づいて、前記層の画像から前記層の正規化された画像を生成する正規化画像生成部と、
　前記層の正規化された画像中の予め定められた領域を前記層の平面形状に依存する領域として決定する固定領域決定部と、
を有する、
付記２に記載の個体識別子抽出装置。
［付記４］
　前記座標系決定部は、
　前記層の平面形状に一致する平面形状を有する塗りつぶし画像を生成する塗りつぶし画像生成部と、
　前記塗りつぶし画像の特徴から前記固有の座標系を決定する塗りつぶし画像処理部と、
を有する、
付記３に記載の個体識別子抽出装置。
［付記５］
　前記塗りつぶし画像生成部は、前記層の画像を２値化した後にモルフォロジー演算を行って前記塗りつぶし画像を生成する、
付記４に記載の個体識別子抽出装置。
［付記６］
　前記塗りつぶし画像処理部は、前記塗りつぶし画像の重心を前記固有の座標系の原点、前記重心を通る前記画像面に平行な軸であって、軸の周りの２次モーメントが最小または最大となる軸を前記固定の座標系の軸、前記塗りつぶし画像の面積を前記固有の座標系のスケールとする、
付記４または５に記載の個体識別子抽出装置。
［付記７］
　前記座標系決定部は、
　前記層の画像を低解像度化した低解像度画像を生成する低解像度化部と、
　前記低解像度画像から複数のキーポイントとスケールを検出するキーポイント・スケール検出部と、
　前記複数のキーポイントの方向を検出する方向検出部と、
　前記複数のキーポイントの位置から前記固有の座標系の原点を決定し、前記複数のキーポイントのスケールと方向の統計値から前記固有の座標系のスケールと軸を決定する統計処理部と、
を有する、
付記３に記載の個体識別子抽出装置。
［付記８］
　前記領域決定部は、
　前記層の平面形状の全体を前記層の平面形状に依存する領域として決定する、
付記２に記載の個体識別子抽出装置。
［付記９］
　前記抽出部は、前記画像から、前記特徴量を第１の特徴量として抽出すると共に、前記層の平面形状に依存する特徴量を第２の特徴量として抽出し、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを統合して前記物体の個体識別子を生成する、
付記１に記載の個体識別子抽出装置。
［付記１０］
　前記微小な粒は、前記微小な粒以外の前記層の材料と反射特性が異なる、
付記１乃至９の何れかに記載の個体識別子抽出装置。
［付記１１］
　前記微小な粒は、前記層に不均一に含有される、
付記１乃至１０の何れかに記載の個体識別子抽出装置。
［付記１２］
　付記１乃至９の何れかに記載の個体識別子抽出装置によって抽出された個体識別子を用いて識別を行うことを特徴とする識別装置。
［付記１３］
　付記１乃至９の何れかに記載の個体識別子抽出装置によって抽出された個体識別子を用いて照合を行うことを特徴とする照合装置。
［付記１４］
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得し、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する、
個体識別子抽出方法。
［付記１５］
　前記抽出では、
　前記画像から、前記層の平面形状に依存する領域を決定し、
　前記層の前記領域における前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する、
付記１４に記載の個体識別子抽出方法。
［付記１６］
　前記領域の決定では、
　前記層の画像の全体から前記層に固有の座標系を決定し、
　前記固有の座標系と予め定められた正規化座標系とに基づいて、前記層の画像から前記層の正規化された画像を生成し、
　前記層の正規化された画像中の予め定められた領域を前記層の平面形状に依存する領域として決定する、
付記１５に記載の個体識別子抽出方法。
［付記１７］
　前記座標系の決定では、
　前記層の平面形状に一致する平面形状を有する塗りつぶし画像を生成し、
　前記塗りつぶし画像の特徴から前記固有の座標系を決定する、
付記１６に記載の個体識別子抽出方法。
［付記１８］
　前記塗りつぶし画像の生成では、前記層の画像を２値化した後にモルフォロジー演算を行う、
付記１７に記載の個体識別子抽出方法。
［付記１９］
　前記固有の座標系の決定では、前記塗りつぶし画像の重心を前記固有の座標系の原点、前記重心を通る前記画像面に平行な軸であって、軸の周りの２次モーメントが最小または最大となる軸を前記固定の座標系の軸、前記塗りつぶし画像の面積を前記固有の座標系のスケールとする、
付記１７または１８に記載の個体識別子抽出方法。
［付記２０］
　前記座標系の決定では、
　前記層の画像を低解像度化した低解像度画像を生成し、
　前記低解像度画像から複数のキーポイントとスケールを検出し、
　前記複数のキーポイントの方向を検出し、
　前記複数のキーポイントの位置から前記固有の座標系の原点を決定し、前記複数のキーポイントのスケールと方向の統計値から前記固有の座標系のスケールと軸を決定する、
付記１６に記載の個体識別子抽出方法。
［付記２１］
　前記領域の決定では、
　前記層の平面形状の全体を前記層の平面形状に依存する領域として決定する、
付記１５に記載の個体識別子抽出方法。
［付記２２］
　前記抽出では、前記画像から、前記特徴量を第１の特徴量として抽出すると共に、前記層の平面形状に依存する特徴量を第２の特徴量として抽出し、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを統合して前記物体の個体識別子を生成する、
付記１４に記載の個体識別子抽出方法。
［付記２３］
　前記微小な粒は、前記微小な粒以外の前記層の材料と反射特性が異なる、
付記１４乃至２２の何れかに記載の個体識別子抽出方法。
［付記２４］
　前記微小な粒は、前記層に不均一に含有される、
付記１４乃至２３の何れかに記載の個体識別子抽出方法。
［付記２５］
　付記１４乃至２２に記載の個体識別子抽出方法によって抽出された個体識別子を用いて識別を行うことを特徴とする識別方法。
［付記２６］
　付記１４乃至２２に記載の個体識別子抽出方法によって抽出された個体識別子を用いて照合を行うことを特徴とする照合方法。
［付記２７］
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得する取得部と、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する抽出部と、
　前記抽出部で抽出された個体識別子と記憶部に記憶されている登録済みの物体の個体識別子とを比較し、比較結果に基づいて、物体の識別・照合の判定を行う判定部と、
を有する識別照合装置。
［付記２８］
　前記抽出部は、
　前記画像から、前記層の平面形状に依存する領域を決定する領域決定部と、
　前記層の前記領域における前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する特徴量抽出部と、
を有する、
付記２７に記載の識別照合装置。
［付記２９］
　前記領域決定部は、
　前記層の画像の全体から前記層に固有の座標系を決定する座標系決定部と、
　前記固有の座標系と予め定められた正規化座標系とに基づいて、前記層の画像から前記層の正規化された画像を生成する正規化画像生成部と、
　前記層の正規化された画像中の予め定められた領域を前記層の平面形状に依存する領域として決定する固定領域決定部と、
を有する、
付記２８に記載の識別照合装置。
［付記３０］
　前記座標系決定部は、
　前記層の平面形状に一致する平面形状を有する塗りつぶし画像を生成する塗りつぶし画像生成部と、
　前記塗りつぶし画像の特徴から前記固有の座標系を決定する塗りつぶし画像処理部と、
を有する、
付記２９に記載の識別照合装置。
［付記３１］
　前記塗りつぶし画像生成部は、前記層の画像を２値化した後にモルフォロジー演算を行って前記塗りつぶし画像を生成する、
付記３０に記載の識別照合装置。
［付記３２］
　前記塗りつぶし画像処理部は、前記塗りつぶし画像の重心を前記固有の座標系の原点、前記重心を通る前記画像面に平行な軸であって、軸の周りの２次モーメントが最小または最大となる軸を前記固定の座標系の軸、前記塗りつぶし画像の面積を前記固有の座標系のスケールとする、
付記３０または３１に記載の識別照合装置。
［付記３３］
　前記座標系決定部は、
　前記層の画像を低解像度化した低解像度画像を生成する低解像度化部と、
　前記低解像度画像から複数のキーポイントとスケールを検出するキーポイント・スケール検出部と、
　前記複数のキーポイントの方向を検出する方向検出部と、
　前記複数のキーポイントの位置から前記固有の座標系の原点を決定し、前記複数のキーポイントのスケールと方向の統計値から前記固有の座標系のスケールと軸を決定する統計処理部と、
を有する、
付記２９に記載の識別照合装置。
［付記３４］
　前記領域決定部は、
　前記層の平面形状の全体を前記層の平面形状に依存する領域として決定する、
付記２８に記載の識別照合装置。
［付記３５］
　前記抽出部は、前記画像から、前記特徴量を第１の特徴量として抽出すると共に、前記層の平面形状に依存する特徴量を第２の特徴量として抽出し、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを統合して前記物体の個体識別子を生成する、
付記２７に記載の識別照合装置。
［付記３６］
　前記微小な粒は、前記微小な粒以外の前記層の材料と反射特性が異なる、
付記２７乃至３５の何れかに記載の識別照合装置。
［付記３７］
　前記微小な粒は、前記層に不均一に含有される、
付記２７乃至３６の何れかに記載の識別照合装置。
［付記３８］
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得し、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出し、
　前記抽出された個体識別子と記憶部に記憶されている登録済みの物体の個体識別子とを比較し、比較結果に基づいて、物体の識別・照合の判定を行う、
識別照合方法。
［付記３９］
　前記抽出では、
　前記画像から、前記層の平面形状に依存する領域を決定し、
　前記層の前記領域における前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する、
付記３８に記載の識別照合方法。
［付記４０］
　前記領域の決定では、
　前記層の画像の全体から前記層に固有の座標系を決定し、
　前記固有の座標系と予め定められた正規化座標系とに基づいて、前記層の画像から前記層の正規化された画像を生成し、
　前記層の正規化された画像中の予め定められた領域を前記層の平面形状に依存する領域として決定する、
付記３９に記載の識別照合方法。
［付記４１］
　前記座標系の決定では、
　前記層の平面形状に一致する平面形状を有する塗りつぶし画像を生成し、
　前記塗りつぶし画像の特徴から前記固有の座標系を決定する、
付記４０に記載の識別照合方法。
［付記４２］
　前記塗りつぶし画像の生成では、前記層の画像を２値化した後にモルフォロジー演算を行う、
付記４１に記載の識別照合方法。
［付記４３］
　前記固有の座標系の決定では、前記塗りつぶし画像の重心を前記固有の座標系の原点、前記重心を通る前記画像面に平行な軸であって、軸の周りの２次モーメントが最小または最大となる軸を前記固定の座標系の軸、前記塗りつぶし画像の面積を前記固有の座標系のスケールとする、
付記４１または４２に記載の識別照合方法。
［付記４４］
　前記座標系の決定では、
　前記層の画像を低解像度化した低解像度画像を生成し、
　前記低解像度画像から複数のキーポイントとスケールを検出し、
　前記複数のキーポイントの方向を検出し、
　前記複数のキーポイントの位置から前記固有の座標系の原点を決定し、前記複数のキーポイントのスケールと方向の統計値から前記固有の座標系のスケールと軸を決定する、
付記４０に記載の識別照合方法。
［付記４５］
　前記領域の決定では、
　前記層の平面形状の全体を前記層の平面形状に依存する領域として決定する、
付記３９に記載の識別照合方法。
［付記４６］
　前記抽出では、前記画像から、前記特徴量を第１の特徴量として抽出すると共に、前記層の平面形状に依存する特徴量を第２の特徴量として抽出し、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを統合して前記物体の個体識別子を生成する、
付記３８に記載の識別照合方法。
［付記４７］
　前記微小な粒は、前記微小な粒以外の前記層の材料と反射特性が異なる、
付記３８乃至４６の何れかに記載の識別照合方法。
［付記４８］
　前記微小な粒は、前記層に不均一に含有される、
付記３８乃至４７の何れかに記載の識別照合方法。
［付記４９］
　コンピュータを、
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得する取得部と、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する抽出部と、
して機能させるためのプログラム。
［付記５０］
　前記抽出部は、
　前記画像から、前記層の平面形状に依存する領域を決定する領域決定部と、
　前記層の前記領域における前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する特徴量抽出部と、
を有する、
付記４９に記載のプログラム。
［付記５１］
　前記領域決定部は、
　前記層の画像の全体から前記層に固有の座標系を決定する座標系決定部と、
　前記固有の座標系と予め定められた正規化座標系とに基づいて、前記層の画像から前記層の正規化された画像を生成する正規化画像生成部と、
　前記層の正規化された画像中の予め定められた領域を前記層の平面形状に依存する領域として決定する固定領域決定部と、
を有する、
付記５０に記載のプログラム。
［付記５２］
　前記座標系決定部は、
　前記層の平面形状に一致する平面形状を有する塗りつぶし画像を生成する塗りつぶし画像生成部と、
　前記塗りつぶし画像の特徴から前記固有の座標系を決定する塗りつぶし画像処理部と、
を有する、
付記５１に記載のプログラム。
［付記５３］
　前記塗りつぶし画像生成部は、前記層の画像を２値化した後にモルフォロジー演算を行って前記塗りつぶし画像を生成する、
付記５２に記載のプログラム。
［付記５４］
　前記塗りつぶし画像処理部は、前記塗りつぶし画像の重心を前記固有の座標系の原点、前記重心を通る前記画像面に平行な軸であって、軸の周りの２次モーメントが最小または最大となる軸を前記固定の座標系の軸、前記塗りつぶし画像の面積を前記固有の座標系のスケールとする、
付記５２または５３に記載のプログラム。
［付記５５］
　前記座標系決定部は、
　前記層の画像を低解像度化した低解像度画像を生成する低解像度化部と、
　前記低解像度画像から複数のキーポイントとスケールを検出するキーポイント・スケール検出部と、
　前記複数のキーポイントの方向を検出する方向検出部と、
　前記複数のキーポイントの位置から前記固有の座標系の原点を決定し、前記複数のキーポイントのスケールと方向の統計値から前記固有の座標系のスケールと軸を決定する統計処理部と、
を有する、
付記５１に記載のプログラム。
［付記５６］
　前記領域決定部は、
　前記層の平面形状の全体を前記層の平面形状に依存する領域として決定する、
付記５０に記載のプログラム。
［付記５７］
　前記抽出部は、前記画像から、前記特徴量を第１の特徴量として抽出すると共に、前記層の平面形状に依存する特徴量を第２の特徴量として抽出し、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを統合して前記物体の個体識別子を生成する、
付記４９に記載のプログラム。
［付記５８］
　前記微小な粒は、前記微小な粒以外の前記層の材料と反射特性が異なる、
付記４９乃至５７の何れかに記載のプログラム。
［付記５９］
　前記微小な粒は、前記層に不均一に含有される、
付記４９乃至５８の何れかに記載のプログラム。
［付記６０］
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層であって、前記層の画像から前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量が前記物体の個体識別子として抽出される層から構成される個体識別マーク。
［付記６１］
　前記微小な粒は、前記微小な粒以外の前記層の材料と反射特性が異なる、
付記６０に記載の個体識別マーク。
［付記６２］
　前記微小な粒は、前記層に不均一に含有される、
付記６０または６１に記載の個体識別マーク。
［付記６３］
　物体上に、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層を生成する付与部と、
　前記生成された層の画像を取得する取得部と、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する抽出部と、
を有する個体識別子登録装置。
［付記６４］
　前記抽出部は、
　前記画像から、前記層の平面形状に依存する領域を決定する領域決定部と、
　前記層の前記領域における前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する特徴量抽出部と、
を有する、
付記６３に記載の個体識別子登録装置。
［付記６５］
　前記領域決定部は、
　前記層の画像の全体から前記層に固有の座標系を決定する座標系決定部と、
　前記固有の座標系と予め定められた正規化座標系とに基づいて、前記層の画像から前記層の正規化された画像を生成する正規化画像生成部と、
　前記層の正規化された画像中の予め定められた領域を前記層の平面形状に依存する領域として決定する固定領域決定部と、
を有する、
付記６４に記載の個体識別子登録装置。
［付記６６］
　前記座標系決定部は、
　前記層の平面形状に一致する平面形状を有する塗りつぶし画像を生成する塗りつぶし画像生成部と、
　前記塗りつぶし画像の特徴から前記固有の座標系を決定する塗りつぶし画像処理部と、
を有する、
付記６５に記載の個体識別子登録装置。
［付記６７］
　前記塗りつぶし画像生成部は、前記層の画像を２値化した後にモルフォロジー演算を行って前記塗りつぶし画像を生成する、
付記６６に記載の個体識別子登録装置。
［付記６８］
　前記塗りつぶし画像処理部は、前記塗りつぶし画像の重心を前記固有の座標系の原点、前記重心を通る前記画像面に平行な軸であって、軸の周りの２次モーメントが最小または最大となる軸を前記固定の座標系の軸、前記塗りつぶし画像の面積を前記固有の座標系のスケールとする、
付記６６または６７に記載の個体識別子登録装置。
［付記６９］
　前記座標系決定部は、
　前記層の画像を低解像度化した低解像度画像を生成する低解像度化部と、
　前記低解像度画像から複数のキーポイントとスケールを検出するキーポイント・スケール検出部と、
　前記複数のキーポイントの方向を検出する方向検出部と、
　前記複数のキーポイントの位置から前記固有の座標系の原点を決定し、前記複数のキーポイントのスケールと方向の統計値から前記固有の座標系のスケールと軸を決定する統計処理部と、
を有する、
付記６５に記載の個体識別子登録装置。
［付記７０］
　前記領域決定部は、
　前記層の平面形状の全体を前記層の平面形状に依存する領域として決定する、
付記６４に記載の個体識別子登録装置。
［付記７１］
　前記抽出部は、前記画像から、前記特徴量を第１の特徴量として抽出すると共に、前記層の平面形状に依存する特徴量を第２の特徴量として抽出し、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを統合して前記物体の個体識別子を生成する、
付記６３に記載の個体識別子登録装置。
［付記７２］
　前記抽出された個体識別子を登録済みの物体の個体識別子として記憶部に登録する個体識別子登録部を、
有する、
付記６３乃至７１の何れかに記載の個体識別子登録装置。
［付記７３］
　前記微小な粒は、前記微小な粒以外の前記層の材料と反射特性が異なる、
付記６３乃至７２の何れかに記載の個体識別子登録装置。
［付記７４］
　前記微小な粒は、前記層に不均一に含有される、
付記６３乃至７３の何れかに記載の個体識別子登録装置。
［付記７５］
　前記付与部は、前記粒を含有するインクを使用するペンである、
付記６３乃至７４の何れかに記載の個体識別子登録装置。
［付記７６］
　物体上に、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層を生成し、
　前記生成された層の画像を取得し、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する、
個体識別子登録方法。
［付記７７］
　前記抽出部は、
　前記画像から、前記層の平面形状に依存する領域を決定する領域決定部と、
　前記層の前記領域における前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する特徴量抽出部と、
を有する、
付記７６に記載の個体識別子登録方法。
［付記７８］
　前記領域決定部は、
　前記層の画像の全体から前記層に固有の座標系を決定する座標系決定部と、
　前記固有の座標系と予め定められた正規化座標系とに基づいて、前記層の画像から前記層の正規化された画像を生成する正規化画像生成部と、
　前記層の正規化された画像中の予め定められた領域を前記層の平面形状に依存する領域として決定する固定領域決定部と、
を有する、
付記７７に記載の個体識別子登録方法。
［付記７９］
　前記座標系決定部は、
　前記層の平面形状に一致する平面形状を有する塗りつぶし画像を生成する塗りつぶし画像生成部と、
　前記塗りつぶし画像の特徴から前記固有の座標系を決定する塗りつぶし画像処理部と、
を有する、
付記７８に記載の個体識別子登録方法。
［付記８０］
　前記塗りつぶし画像生成部は、前記層の画像を２値化した後にモルフォロジー演算を行って前記塗りつぶし画像を生成する、
付記７９に記載の個体識別子登録方法。
［付記８１］
　前記塗りつぶし画像処理部は、前記塗りつぶし画像の重心を前記固有の座標系の原点、前記重心を通る前記画像面に平行な軸であって、軸の周りの２次モーメントが最小または最大となる軸を前記固定の座標系の軸、前記塗りつぶし画像の面積を前記固有の座標系のスケールとする、
付記７９または８０に記載の個体識別子登録方法。
［付記８２］
　前記座標系決定部は、
　前記層の画像を低解像度化した低解像度画像を生成する低解像度化部と、
　前記低解像度画像から複数のキーポイントとスケールを検出するキーポイント・スケール検出部と、
　前記複数のキーポイントの方向を検出する方向検出部と、
　前記複数のキーポイントの位置から前記固有の座標系の原点を決定し、前記複数のキーポイントのスケールと方向の統計値から前記固有の座標系のスケールと軸を決定する統計処理部と、
を有する、
付記７８に記載の個体識別子登録方法。
［付記８３］
　前記領域決定部は、
　前記層の平面形状の全体を前記層の平面形状に依存する領域として決定する、
付記７７に記載の個体識別子登録方法。
［付記８４］
　前記抽出部は、前記画像から、前記特徴量を第１の特徴量として抽出すると共に、前記層の平面形状に依存する特徴量を第２の特徴量として抽出し、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを統合して前記物体の個体識別子を生成する、
付記７６に記載の個体識別子登録方法。
［付記８５］
　前記抽出された個体識別子を登録済みの物体の個体識別子として記憶部に登録する、
付記７６乃至８４の何れかに記載の個体識別子登録方法。
［付記８６］
　前記微小な粒は、前記微小な粒以外の前記層の材料と反射特性が異なる、
付記７６乃至８５の何れかに記載の個体識別子登録方法。
［付記８７］
　前記微小な粒は、前記層に不均一に含有される、
付記７６乃至８６の何れかに記載の個体識別子登録方法。
［付記８８］
　前記層の生成は、前記粒を含有するインクを使用するペンを使用して行う、
付記７６乃至８７の何れかに記載の個体識別子登録方法。
［付記８９］
　付記６３乃至７５の何れかに記載の個体識別子登録装置と付記２７乃至３７の何れかに記載の識別照合装置とを有する、
個体識別子管理システム。
［付記９０］
　付記７６乃至８８の何れかに記載の個体識別子登録方法と付記３８乃至４８の何れかに記載の識別照合方法とを行う、
個体識別子管理方法。
［付記９１］
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得する取得部と、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する抽出部と、
を有する個体識別子管理装置。
［付記９２］
　前記抽出部は、
　前記画像から、前記層の平面形状に依存する領域を決定する領域決定部と、
　前記層の前記領域における前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する特徴量抽出部と、
を有する、
付記９１に記載の個体識別子管理装置。
［付記９３］
　前記領域決定部は、
　前記層の画像の全体から前記層に固有の座標系を決定する座標系決定部と、
　前記固有の座標系と予め定められた正規化座標系とに基づいて、前記層の画像から前記層の正規化された画像を生成する正規化画像生成部と、
　前記層の正規化された画像中の予め定められた領域を前記層の平面形状に依存する領域として決定する固定領域決定部と、
を有する、
付記９２に記載の個体識別子管理装置。
［付記９４］
　前記座標系決定部は、
　前記層の平面形状に一致する平面形状を有する塗りつぶし画像を生成する塗りつぶし画像生成部と、
　前記塗りつぶし画像の特徴から前記固有の座標系を決定する塗りつぶし画像処理部と、
を有する、
付記９３に記載の個体識別子管理装置。
［付記９５］
　前記塗りつぶし画像生成部は、前記層の画像を２値化した後にモルフォロジー演算を行って前記塗りつぶし画像を生成する、
付記９４に記載の個体識別子管理装置。
［付記９６］
　前記塗りつぶし画像処理部は、前記塗りつぶし画像の重心を前記固有の座標系の原点、前記重心を通る前記画像面に平行な軸であって、軸の周りの２次モーメントが最小または最大となる軸を前記固定の座標系の軸、前記塗りつぶし画像の面積を前記固有の座標系のスケールとする、
付記９４または９５に記載の個体識別子管理装置。
［付記９７］
　前記座標系決定部は、
　前記層の画像を低解像度化した低解像度画像を生成する低解像度化部と、
　前記低解像度画像から複数のキーポイントとスケールを検出するキーポイント・スケール検出部と、
　前記複数のキーポイントの方向を検出する方向検出部と、
　前記複数のキーポイントの位置から前記固有の座標系の原点を決定し、前記複数のキーポイントのスケールと方向の統計値から前記固有の座標系のスケールと軸を決定する統計処理部と、
を有する、
付記９３に記載の個体識別子管理装置。
［付記９８］
　前記領域決定部は、
　前記層の平面形状の全体を前記層の平面形状に依存する領域として決定する、
付記９２に記載の個体識別子管理装置。
［付記９９］
　前記抽出部は、前記画像から、前記特徴量を第１の特徴量として抽出すると共に、前記層の平面形状に依存する特徴量を第２の特徴量として抽出し、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを統合して前記物体の個体識別子を生成する、
付記９１に記載の個体識別子管理装置。
［付記１００］
　前記微小な粒は、前記微小な粒以外の前記層の材料と反射特性が異なる、
付記９１乃至９９の何れかに記載の個体識別子管理装置。
［付記１０１］
　前記微小な粒は、前記層に不均一に含有される、
付記９１乃至１００の何れかに記載の個体識別子管理装置。
［付記１０２］
　前記抽出部で抽出された個体識別子と記憶部に記憶されている登録済みの物体の個体識別子とを比較し、比較結果に基づいて、物体の識別・照合の判定を行う判定部、
を有する、
付記９１乃至１０１に記載の個体識別子管理装置。
［付記１０３］
　前記物体上に、前記層を生成する付与部、
を有する、
付記９１乃至１０１に記載の個体識別子管理装置。

１００、５００、６００、７００…個体識別子抽出装置
１０１…取得部
１０２…抽出部
１１０、２１０、３１０、４１０、５１０、６１０、７１０…物体
１１１、２１１、３１１、４１１、５１１、６１１、７１１…層
１１２、２１２、３１２、４１２、５１２、６１２、７１２…粒
１２０、５２０、６２０、７２０…個体識別子
２００、８００…個体識別子登録装置
２０１…付与部
２０２、３０１、８３１、９３１…個体識別子抽出部
２０３、８３２、９３４…個体識別子登録部
２２０、３２０、４２０、５４２、８２０、９２０…記憶部
３００…識別照合装置
３０２…判定部
３３０、４３０…判定結果
４００、９００…個体識別子管理システム
４０１…個体識別子登録装置
４０２…識別照合装置
５０１、６０１、７０１、８０２、９０２…カメラ端末
５０２、６０２、７０２、８０３、９０３…処理装置
５３１、６３１、７３１…画像取得部
５３２、６３２、７３２…画像記憶部
５３３…座標系決定部
５３４…正規化画像生成部
５３５…正規化画像記憶部
５３６…固定領域決定部
５３７、６３４…特徴量抽出部
５４０…情報処理装置
５４１…演算処理部
５４３…プログラム
５５１…低解像度化部
５５２…低解像度画像記憶部
５５３…キーポイント・スケール検出部
５５４…方向検出部
５５５…統計処理部
５６１…２値化部
５６２…２値化画像記憶部
５６３…塗りつぶし画像生成部
５６４…塗りつぶし画像記憶部
５６５…形状処理部
６３３…層領域決定部
７３３…第１の特徴量抽出部
７３４…第２の特徴量抽出部
７３５…特徴量統合部
８０１、９０１、１０００…ペン
８１０…製造物
８１１、９１１…点
８４０…ベルトコンベア
９１０…特定物
９３２…制御部
９３５…識別照合部
９４０…ロッカー
９５０…入力装置
１００１…ハウジング
１００２…ペン先部
１００３、１００４…インク
１００５…隔壁
１００６…キャップ
Ｇ１１、Ｇ２１、Ｇ３１…層の画像
Ｇ１２、Ｇ２２…低解像度化した層の画像
Ｇ１３、Ｇ２３…スケールのヒストグラム
Ｇ１４、Ｇ２４…方向のヒストグラム
Ｇ１５、Ｇ２５…固有の座標系を付記した層の画像
Ｇ１６、Ｇ２６…固有の座標系を付記した層の画像
Ｇ１７、Ｇ２７…正規化座標系を付記した層の画像
Ｇ１８、Ｇ２８…正規化座標系と特徴量抽出領域を付記した層の画像
Ｇ３２…２値化した層の画像
Ｇ３３…塗りつぶし画像

Claims

　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得する取得部と、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する抽出部と、
を有する個体識別子抽出装置。
　前記抽出部は、
　前記画像から、前記層の平面形状に依存する領域を決定する領域決定部と、
　前記層の前記領域における前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する特徴量抽出部と、
を有する、
請求項１に記載の個体識別子抽出装置。
　前記領域決定部は、
　前記層の画像の全体から前記層に固有の座標系を決定する座標系決定部と、
　前記固有の座標系と予め定められた正規化座標系とに基づいて、前記層の画像から前記層の正規化された画像を生成する正規化画像生成部と、
　前記層の正規化された画像中の予め定められた領域を前記層の平面形状に依存する領域として決定する固定領域決定部と、
を有する、
請求項２に記載の個体識別子抽出装置。
　前記座標系決定部は、
　前記層の平面形状に一致する平面形状を有する塗りつぶし画像を生成する塗りつぶし画像生成部と、
　前記塗りつぶし画像の特徴から前記固有の座標系を決定する塗りつぶし画像処理部と、
を有する、
請求項３に記載の個体識別子抽出装置。
　前記塗りつぶし画像生成部は、前記層の画像を２値化した後にモルフォロジー演算を行って前記塗りつぶし画像を生成する、
請求項４に記載の個体識別子抽出装置。
　前記塗りつぶし画像処理部は、前記塗りつぶし画像の重心を前記固有の座標系の原点、前記重心を通る前記画像面に平行な軸であって、軸の周りの２次モーメントが最小または最大となる軸を前記固定の座標系の軸、前記塗りつぶし画像の面積を前記固有の座標系のスケールとする、
請求項４または５に記載の個体識別子抽出装置。
　前記座標系決定部は、
　前記層の画像を低解像度化した低解像度画像を生成する低解像度化部と、
　前記低解像度画像から複数のキーポイントとスケールを検出するキーポイント・スケール検出部と、
　前記複数のキーポイントの方向を検出する方向検出部と、
　前記複数のキーポイントの位置から前記固有の座標系の原点を決定し、前記複数のキーポイントのスケールと方向の統計値から前記固有の座標系のスケールと軸を決定する統計処理部と、
を有する、
請求項３に記載の個体識別子抽出装置。
　前記領域決定部は、
　前記層の平面形状の全体を前記層の平面形状に依存する領域として決定する、
請求項２に記載の個体識別子抽出装置。
　前記抽出部は、前記画像から、前記特徴量を第１の特徴量として抽出すると共に、前記層の平面形状に依存する特徴量を第２の特徴量として抽出し、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを統合して前記物体の個体識別子を生成する、
請求項１に記載の個体識別子抽出装置。
　前記微小な粒は、前記微小な粒以外の前記層の材料と反射特性が異なる、
請求項１乃至９の何れかに記載の個体識別子抽出装置。
　前記微小な粒は、前記層に不均一に含有される、
請求項１乃至１０の何れかに記載の個体識別子抽出装置。
　請求項１乃至９の何れかに記載の個体識別子抽出装置によって抽出された個体識別子を用いて識別を行うことを特徴とする識別装置。
　請求項１乃至９の何れかに記載の個体識別子抽出装置によって抽出された個体識別子を用いて照合を行うことを特徴とする照合装置。
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得し、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する、
個体識別子抽出方法。
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得する取得部と、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する抽出部と、
　前記抽出部で抽出された個体識別子と記憶部に記憶されている登録済みの物体の個体識別子とを比較し、比較結果に基づいて、物体の識別・照合の判定を行う判定部と、
を有する識別照合装置。
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得し、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出し、
　前記抽出された個体識別子と記憶部に記憶されている登録済みの物体の個体識別子とを比較し、比較結果に基づいて、物体の識別・照合の判定を行う、
識別照合方法。
　コンピュータを、
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層の画像を取得する取得部と、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する抽出部と、
して機能させるためのプログラム。
　物体上に形成され、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層であって、前記層の画像から前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量が前記物体の個体識別子として抽出される層から構成される個体識別マーク。
　物体上に、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層を生成する付与部と、
　前記生成された層の画像を取得する取得部と、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する抽出部と、
を有する個体識別子登録装置。
　前記抽出部は、
　前記画像から、前記層の平面形状に依存する領域を決定する領域決定部と、
　前記層の前記領域における前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する特徴量抽出部と、
を有する、
請求項１９に記載の個体識別子登録装置。
　前記領域決定部は、
　前記層の画像の全体から前記層に固有の座標系を決定する座標系決定部と、
　前記固有の座標系と予め定められた正規化座標系とに基づいて、前記層の画像から前記層の正規化された画像を生成する正規化画像生成部と、
　前記層の正規化された画像中の予め定められた領域を前記層の平面形状に依存する領域として決定する固定領域決定部と、
を有する、
請求項２０に記載の個体識別子登録装置。
　前記座標系決定部は、
　前記層の平面形状に一致する平面形状を有する塗りつぶし画像を生成する塗りつぶし画像生成部と、
　前記塗りつぶし画像の特徴から前記固有の座標系を決定する塗りつぶし画像処理部と、
を有する、
請求項２１に記載の個体識別子登録装置。
　前記塗りつぶし画像生成部は、前記層の画像を２値化した後にモルフォロジー演算を行って前記塗りつぶし画像を生成する、
請求項２２に記載の個体識別子登録装置。
　前記塗りつぶし画像処理部は、前記塗りつぶし画像の重心を前記固有の座標系の原点、前記重心を通る前記画像面に平行な軸であって、軸の周りの２次モーメントが最小または最大となる軸を前記固定の座標系の軸、前記塗りつぶし画像の面積を前記固有の座標系のスケールとする、
請求項２２または２３に記載の個体識別子登録装置。
　前記座標系決定部は、
　前記層の画像を低解像度化した低解像度画像を生成する低解像度化部と、
　前記低解像度画像から複数のキーポイントとスケールを検出するキーポイント・スケール検出部と、
　前記複数のキーポイントの方向を検出する方向検出部と、
　前記複数のキーポイントの位置から前記固有の座標系の原点を決定し、前記複数のキーポイントのスケールと方向の統計値から前記固有の座標系のスケールと軸を決定する統計処理部と、
を有する、
請求項２１に記載の個体識別子登録装置。
　前記領域決定部は、
　前記層の平面形状の全体を前記層の平面形状に依存する領域として決定する、
請求項２０に記載の個体識別子登録装置。
　前記抽出部は、前記画像から、前記特徴量を第１の特徴量として抽出すると共に、前記層の平面形状に依存する特徴量を第２の特徴量として抽出し、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを統合して前記物体の個体識別子を生成する、
請求項１９に記載の個体識別子登録装置。
　前記抽出された個体識別子を登録済みの物体の個体識別子として記憶部に登録する個体識別子登録部を、
有する、
請求項１９乃至２７の何れかに記載の個体識別子登録装置。
　前記微小な粒は、前記微小な粒以外の前記層の材料と反射特性が異なる、
請求項１９乃至２８の何れかに記載の個体識別子登録装置。
　前記微小な粒は、前記層に不均一に含有される、
請求項１９乃至２９の何れかに記載の個体識別子登録装置。
　前記付与部は、前記粒を含有するインクを使用するペンである、
請求項１９乃至３０の何れかに記載の個体識別子登録装置。
　物体上に、微小な粒を含有し、平面形状が不定形状である層を生成し、
　前記生成された層の画像を取得し、
　前記画像から、前記層の平面形状および前記粒の分布に依存する特徴量を、前記物体の個体識別子として抽出する、
個体識別子登録方法。
　請求項１９乃至３１の何れかに記載の個体識別子登録装置と請求項１５に記載の識別照合装置とを有する、
個体識別子管理システム。
　請求項３２に記載の個体識別子登録方法と請求項１６に記載の識別照合方法とを行う、
個体識別子管理方法。