JP2000322579A

JP2000322579A - 画像認識装置

Info

Publication number: JP2000322579A
Application number: JP11132217A
Authority: JP
Inventors: Masao Yajima; 正男矢島
Original assignee: Sankyo Seiki Manufacturing Co Ltd
Current assignee: Nidec Instruments Corp
Priority date: 1999-05-13
Filing date: 1999-05-13
Publication date: 2000-11-24

Abstract

(57)【要約】【課題】有価証券等のように特徴となる部分の位置が
大きく異なるものであっても迅速かつ高精度に画像の認
識を行う。【解決手段】比較すべきサンプル画像の所定領域を基
準となるテンプレート３と比較してサンプル画像の認識
をするようにした画像認識装置において、テンプレート
３を、認識すべき画像４全体から選択されたそれぞれの
位置が異なる複数領域４ａ〜４ｏの画素から構成すると
共に、テンプレート３を構成する画素の位置を示す参照
テーブルを備え、参照テーブルの位置指定によりサンプ
ル画像の画素を取り出してテンプレート３と比較する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像認識装置に関
する。更に詳述すると、本発明は、コインや紙幣等の有
価証券等を読み取った画像を認識する画像認識装置に関
する。

【０００２】

【従来の技術】コインの判別等に使用されるパターン認
識装置では、装置に認識対象物が取り込まれると認識対
象物の画像が撮像されて、これを基に比較パターンが作
成される。例えば図４（Ａ）に示すように比較パターン
２は、認識対象物の読取画像１３に対してリング状のテ
ンプレート範囲１４を設定して画像を切り出してエッジ
強調等の処理を施し、図４（Ｂ）に示すように横１２８
×縦１０画素の矩形状に座標変換して作成される。

【０００３】そして、認識対象物の画像の画像処理や、
または他のセンサの検出結果等により認識対象物の材質
や外径や穴の有無等を判断する。この材質や外径等の判
断結果を基にして、予め準備されている各種コインのテ
ンプレート、即ち基準パターンのうちの条件が合致する
ものを選択して比較パターンと詳細に比較するマッチン
グ演算を行うようにしている。テンプレートとしては、
予め各種コインについて比較パターンと同様に１２８×
１０画素の矩形状の画像を作成しておいたものを利用す
る。

【０００４】ここで、比較パターンとテンプレートとの
マッチング演算の際は、コインの姿勢、即ち回転角度が
不明であるので、両画像を長手方向に相対的に１画素ず
つずらしながら比較演算するようにする。つまり、１枚
のテンプレートについて１２８回ずらしてマッチング演
算を行っている。このため、各テンプレートでのマッチ
ング演算に長い処理時間を要してしまい、例えば１秒間
に３０枚のコインを処理することが要求されている場
合、１枚の認識対象物についてマッチング演算するテン
プレートの枚数は用いる装置の処理スピードに制限さ
れ、例えば４枚程度に抑える必要がある。一方、１枚の
コインについて新しくきれいな物と古く汚れた物との各
々表裏を判別するには計４枚のテンプレートが必要とさ
れることから、１枚の認識対象物について外径や材質等
の同じである別種のコインの判定を行うことは非常に難
しい。

【０００５】なお、１枚のテンプレートにおける１２８
回のマッチング演算で得られた類似度のうちの最高値を
このテンプレートに対する比較パターンの類似度として
採用する。さらに、マッチング演算を行った例えば４枚
のテンプレートのうちで、最も高い類似度を有するもの
により認識対象物の種類を認識している。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た画像認識装置による認識方法では、マッチング演算を
行うテンプレートを認識対象物の外径や大きさや材質等
を基に選択しているので、例えば外径や材質等が同じで
図柄の異なるコインが多種類ある場合は、マッチング演
算すべきテンプレートの枚数が４枚を超えて非常に多く
なってしまい、認識対象物の認識に非常に長時間を要し
て処理能力が低下してしまう。

【０００７】また、読み取り画像からテンプレートとし
て切り取る位置を固定しているので、有価証券等、特徴
となる部分が異なるようなものの場合には、テンプレー
トの切り取り面積が大きくなって処理時間が長くなって
しまう。

【０００８】さらに、認識性能を上げるためには大きな
画像をテンプレートとして用いれば良いが、マッチング
演算に長時間を要してしまうのでマッチング演算に用い
るテンプレートの数が限られてしまう。

【０００９】そこで、本発明は、有価証券等のように特
徴となる部分の位置が大きく異なるものであっても迅速
かつ高精度に画像の認識を行うことができる画像認識装
置を提供することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
め、請求項１記載の発明は、比較すべきサンプル画像の
所定領域を基準となるテンプレートと比較してサンプル
画像の認識をするようにした画像認識装置において、テ
ンプレートを、認識すべき画像全体から選択されたそれ
ぞれの位置が異なる複数領域の画素から構成すると共
に、テンプレートを構成する画素の位置を示す参照テー
ブルを備え、参照テーブルの位置指定によりサンプル画
像の画素を取り出してテンプレートと比較するようにし
ている。

【００１１】したがって、テンプレートを位置の異なる
複数領域の画素から構成するようにしているので、認識
すべき画像全体のうちの特徴的な部分のみを選択してテ
ンプレートを作成することができる。よって、テンプレ
ート位置を固定すると共に認識精度の向上を図る大きな
テンプレートを使用する場合に比べて、認識精度を下げ
ることなくテンプレートのサイズを小さくして処理速度
を短縮することができる。また、従来と同じ処理時間内
で有れば、より多くの認識すべき画像と識別判定を行う
ことができるようになる。

【００１２】また、請求項２記載の発明は、請求項１記
載の画像認識装置において、テンプレートを複数有する
と共に複数のテンプレートに対応して形成されたそれぞ
れの参照テーブルを有し、複数のテンプレートのうちテ
ンプレートごとにサンプル画像の画素をテンプレートに
対応する参照テーブルを用いて取り出すようにしてい
る。

【００１３】したがって、サンプル画像を複数のテンプ
レートと比較して、サンプル画像の種類を高精度に特定
することができる。

【００１４】さらに、請求項３記載の発明は、請求項１
または２記載の画像認識装置において、参照テーブルは
テンプレートに含まれる画素のアドレスをその要素とし
て有するものであり、更に相関演算を行うための画素の
アドレスを順次発生するアドレス発生部と、該アドレス
発生部により指定されたテンプレートの画素と参照テー
ブルによって指定されたサンプル画像の画素とを相関演
算する相関演算部とを備えるようにしている。

【００１５】したがって、アドレス発生部がアドレスを
発生すると、そのアドレスに対応するテンプレートの画
素が指定される。また、アドレス発生部により発生され
たアドレスは、参照テーブルを介して当該アドレスに対
応するサンプル画像の画素のアドレスを指定する。そし
て、指定されたテンプレートの画素とサンプル画像の画
素とが相関演算部により相関演算されて、サンプル画像
のテンプレートに対する類似度が判定される。

【００１６】また、請求項４記載の発明は、請求項１か
ら３までのいずれか記載の画像認識装置において、テン
プレートを、認識すべき画像全体から選択されたそれぞ
れの位置が異なる複数領域の画素から構成すると共に、
該画素のうち複数の画素ごとに所定の処理を行ってテン
プレートを構成しておき、参照テーブルが指定する画素
の近傍画素のアドレスを発生する近傍アドレス発生手段
と、この近傍アドレス発生手段によって指定される複数
の画素のデータに対して所定の処理を行う演算部とを設
けて、該演算部の出力をテンプレートと相関演算するよ
うにしている。

【００１７】したがって、テンプレートの作成時には、
認識すべき画像の中の複数領域の画素に対して、エッジ
強調や平均化等の処理を施しておく。そして、アドレス
発生部がアドレスを発生すると、そのアドレスに対応す
るテンプレートの画素が指定される。また、近傍アドレ
ス発生手段により、アドレス発生部が参照テーブルを介
して指定するサンプル画像の画素の近傍画素のアドレス
が発生される。さらに、演算部により、近傍アドレス発
生手段で指定されるサンプル画像の複数の画素のデータ
に対して所定の処理が行われる。そして、この演算部の
出力とテンプレートとが相関演算されて、サンプル画像
のテンプレートに対する類似度が判定される。

【００１８】さらに、請求項５記載の発明は、請求項１
から４までのいずれか記載の画像認識装置において、参
照テーブルがサンプル画像の画素を取り出すために指定
するアドレスを指定シフト量だけずらすようにしてい
る。

【００１９】したがって、参照テーブルが指定アドレス
を指定シフト量だけずらすことにより、テンプレートと
サンプル画像とを指定画素の範囲内でずらしながら相関
演算できるので、認識すべき画像の位置ずれ等による認
識精度の低下を抑えることができる。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の構成を図面に示す
実施の形態の一例に基づいて詳細に説明する。図１〜図
２に本発明の画像認識装置１を紙幣やチケット等の有価
証券を識別する装置に適用した場合の一実施形態を示
す。この画像認識装置１は、比較すべきサンプル画像２
の所定領域を基準となるテンプレート３と比較してサン
プル画像２の認識をするものである。そして、この画像
認識装置１は、テンプレート３を、図１に示すように認
識すべき画像４の全体から選択されたそれぞれの位置が
異なる複数領域の画素から構成すると共に、テンプレー
ト３を構成する画素の位置を示す参照テーブル５を備
え、参照テーブル５の位置指定によりサンプル画像２の
画素を取り出してテンプレート３と比較するようにして
いる。このため、認識すべき画像４の全体のうちの特徴
的な部分４ａ〜４ｏの複数領域の画素を選択してテンプ
レート３を作成することができるので、複数の認識すべ
き画像４に対するテンプレート位置を固定して特徴的で
ない部分を含む大きなテンプレートを使用する場合に比
べて、認識精度を下げることなくテンプレート３のサイ
ズを小さくして処理速度を短縮することができる。

【００２１】そして、この画像認識装置１では、図２に
示すようにテンプレート３を複数有すると共に複数のテ
ンプレート３に対応して形成されたそれぞれの参照テー
ブル５であるルックアップテーブル（以下、ＬＵＴと略
称する）５を有している。このＬＵＴ５は、テンプレー
ト３の各画素の認識すべき画像４のアドレスを有してい
る。このため、ＬＵＴ５を参照することにより、該ＬＵ
Ｔ５に対応するテンプレート３の各画素に対応する認識
すべき画像４のアドレスを得ることができる。

【００２２】ここで、ＬＵＴ５はテンプレート３ごとに
固有に設定しているので、どのようなテンプレート３を
作成するかによって各ＬＵＴ５は全く異なったものとな
る。例えば、図１（Ａ）に示す認識すべき画像４の中に
特徴的部分４ａ〜４ｅが存在する場合は、これらを組み
合わせてテンプレート３を作成する。また、図１（Ｂ）
に示す認識すべき画像４の中に特徴的部分４ｆ〜４ｉが
存在する場合は、これらを組み合わせてテンプレート３
を作成する。さらに、図１（Ｃ）に示す認識すべき画像
４の中に特徴的部分４ｊ〜４ｏが存在する場合は、これ
らを組み合わせてテンプレート３を作成する。各特徴的
部分４ａ〜４ｏの位置や大きさは、例えばテンプレート
作成者が経験等に基づいて判断する。

【００２３】このとき、特徴的部分４ａ〜４ｅのように
各特徴的部分４ａ〜４ｅをほぼ正方形で同等の大きさに
したり、特徴的部分４ｆ〜４ｉのように各特徴的部分４
ｆ〜４ｉの大きさを異ならせたり、特徴的部分４ｊ〜４
ｏのように特徴的部分４ｊ〜４ｏを細長い矩形で同等の
大きさにしたり、あるいは図９及び図１０に示すように
任意形状としたり、円形や多角形等にして、各特徴的部
分の位置や大きさを任意に異ならせているので、これら
の特徴的部分を組み合わせて成るテンプレート３の各画
素の認識すべき画像４の全体におけるアドレス、即ち各
ＬＵＴ５は全く異なったものとすることができる。ま
た、各テンプレート３の大きさは異なったものとなる
が、いずれによっても特徴的部分を選択しているので認
識精度を下げることなくテンプレート３のサイズを小さ
くして処理速度を短縮することができる。

【００２４】さらに、画像認識装置１は、図２に示すよ
うに相関演算を行うための画素のアドレスを順次発生す
るアドレス発生部６と、該アドレス発生部６により指定
されたテンプレート３の画素と参照テーブル５によって
指定されたサンプル画像２の画素とを相関演算する相関
演算部７とを備えている。また、画像認識装置１は、相
関演算した結果に基づいてサンプル画像２のテンプレー
ト３に対する類似度を判定する判定部８を備えている。
さらに、画像認識装置１は、ＬＵＴ５がサンプル画像２
の画素を取り出すために指定するアドレスを指定シフト
量だけずらすアドレスシフト１２を備えている。

【００２５】上述した画像認識装置１の作動手順を説明
する。

【００２６】準備手順として、認識すべき対象とする既
存の有価証券の撮像を行う。そして、この読取画像４に
対して数カ所の特徴的部分を設定し、画像４をそのまま
の解像度で切り出す。または、必要に応じてエッジ強調
や細線化や平均化等の処理を施しても良い。このように
して得られた特徴的部分をつなぎ合わせて、１つのテン
プレート３を作成しておく。各テンプレート３の大きさ
は、読み取った画像の大きさや特徴に応じて異ならせる
ことができる。例えば、テンプレート３を大きくすれば
画像認識の精度を向上できると共に、テンプレート３を
小さくすれば画像認識の処理速度を向上することができ
る。また、各テンプレート３の各画素が元の画像全体の
どこに位置するかを示すアドレスをＬＵＴ５に指定して
おく。

【００２７】そして、実際に紙片を読み取って識別を行
う際は、当該紙片について撮像を行ってサンプル画像２
を作成する。さらに、撮像したサンプル画像２とテンプ
レート３との比較を行う。

【００２８】ここで、画像認識装置１のＣＰＵが、複数
のテンプレート３のうちから順番に１つずつ選ぶと共
に、当該テンプレート３に対応するＬＵＴ５を選択す
る。そして、アドレス発生部６がアドレスを発生する。

【００２９】アドレス発生部６がアドレスを発生する
と、そのアドレスに対応するテンプレート３の画素が指
定される。その一方、アドレス発生部６により発生され
たアドレスは、選択されているＬＵＴ５にも送られる。
ＬＵＴ５では、当該アドレスに対応するサンプル画像２
の画素のアドレスを指定する。そして、相関演算部７に
より、指定されたテンプレート３の画素とサンプル画像
２の画素とが相関演算される。この画素についての演算
結果は、メモリに記録される。

【００３０】さらに、アドレス発生部６により次のアド
レスが発生される。そして、当該テンプレート３の全て
の画素について、対応するサンプル画像２の画素と相関
演算を行い、記録しておいた結果を判定部８に出力す
る。判定部８では、サンプル画像２の当該テンプレート
３に対する類似度が判定される。

【００３１】ここで、１つのＬＵＴ５によってサンプル
画像２の画素のアドレスを指定するときに、本来指定す
べき位置の画素に対して上下左右方向の数画素の範囲内
で１画素ずつずらして指定するようにする。例えば本来
指定すべき位置の画素に対して上下左右方向に５画素ず
れた範囲内で指定する場合は、本来の画素の座標を
（０，０）とすると、（−５，＋５）〜（＋５，−５）
の範囲内の全ての座標について計１２１回の相関演算を
行うようにする。そして、この相関演算の中で最も類似
度が高い値を採用する。これにより、認識すべき画像の
位置ずれ等による認識精度の低下を抑えることができ
る。特に、有価証券の端部の検出精度が近い場合の認識
精度を向上することができる。

【００３２】そして、次のテンプレート３についても、
上述した手順と同様にＬＵＴ５を使用してサンプル画像
２との類似度が判定される。このように、サンプル画像
２を複数のテンプレート３と比較して類似度を算出した
結果、サンプル画像２に対して最も高い類似度を有する
テンプレート３の有価証券の種類を、読み込んだ紙片の
種類として認識する。

【００３３】なお、上述の実施形態は本発明の好適な実
施の一例ではあるがこれに限定されるものではなく本発
明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能で
ある。例えば、上述した実施形態ではサンプル画像２の
画素とテンプレート３の画素とを直接比較しているが、
これには限られずサンプル画像２の画素に所定の処理を
施してからテンプレート３の画素と比較するようにして
も良い。この場合、図３に示すようにＬＵＴ５が指定す
る画素の近傍画素のアドレスを発生する近傍アドレス発
生手段９と、この近傍アドレス発生手段９によって指定
される複数の画素のデータに対して所定の処理を行う演
算部１０とを設けている。そして、演算部１０の出力を
相関演算部７に送信してテンプレート３の画素と相関演
算するようにしている。

【００３４】この場合、認識すべき画像４からテンプレ
ート３を作成する際にエッジ強調や平均化等の処理を施
しておく。そして、アドレス発生部６がアドレスを発生
すると、そのアドレスに対応するテンプレート３の画素
が指定されると共に、近傍アドレス発生手段９により、
アドレス発生部６がＬＵＴ５を介して指定するサンプル
画像２の画素の近傍画素１１のアドレスが発生される。
さらに、演算部１０により、近傍アドレス発生手段９で
指定されるサンプル画像２の複数の近傍画素１１のデー
タに対して、例えばテンプレート３を作成する際に施し
た処理と同等の処理が行われる。そして、この演算部１
０の出力とテンプレート３とが相関演算されて、サンプ
ル画像２のテンプレート３に対する類似度が判定され
る。この画像認識装置１によれば、テンプレート３から
出力される画素データとサンプル画像２から演算部１０
を経て出力される画素データとのいずれの画素データも
同じ処理を施すことができるので、識別の精度を向上す
ることができる。

【００３５】例えば、図３に示す画像認識装置１によ
り、認識すべき画像４の解像度を落として作成したテン
プレート３と相関演算するために演算部１０でサンプル
画像２の解像度を落とす演算を行う場合は、当該テンプ
レート３に対してＬＵＴ５と近傍アドレス発生手段９を
用意して、ＬＵＴ５では平均化する部分の中心点のアド
レスを指定して、近傍アドレス発生手段９では当該中心
点の周囲の平均化すべき範囲１１の画素を順次指定す
る。そして、演算部１０によりこの範囲１１の画像デー
タの平均化を行う。また、次の平均化する部分の中心点
のアドレスを指定して範囲１１を設定するようにする。
これにより、テンプレート３の全画素とサンプル画像２
とを比較することができる。

【００３６】また、上述した実施形態では、画像認識装
置１の認識対象を紙幣等の有価証券としているが、これ
には限られず例えばコインとしても良い。この場合は、
読取りが想定される各種のコインについて、予めテンプ
レート３を作成しておく。具体的には、図５（Ａ）に示
すように、コインの読取画像１３に対してリング状の切
出範囲１４を設定して画像を切り出してエッジ強調等の
処理を施す。さらに、切出範囲１４を図５（Ｂ）に示す
ように横１２８×縦１０画素の矩形状に座標変換して認
識すべき画像４を作成する。そして、この認識すべき画
像４の特徴的部分４ｐを選択して切り取って、他の特徴
的部分と組み合わせてテンプレート３を作成する。ま
た、各テンプレート３に対応するＬＵＴ５を作成してお
く。

【００３７】そして、実際にコインを読み取って識別を
行う際は、当該コインについて撮像を行って、図４
（Ａ）に示すようにコインの読取画像１３に対してリン
グ状の切出範囲１４を設定して画像を切り出してエッジ
強調等の処理を施す。さらに、切出範囲１４を図４
（Ｂ）に示すように横１２８×縦１０画素の矩形状に座
標変換してサンプル画像２を作成する。さらに、上述し
た実施形態と同様の手順でサンプル画像２とテンプレー
ト３との比較及び判定を行う。

【００３８】この画像認識装置１によっても、認識すべ
き画像４の全体のうちの特徴的な部分の複数領域の画素
を選択してテンプレート３を作成することができるの
で、複数の認識すべき画像４に対してテンプレート位置
を固定して特徴的でない部分を含む大きなテンプレート
を使用する場合に比べて、認識精度を下げることなくテ
ンプレート３のサイズを小さくして処理速度を短縮する
ことができる。特に、同じ外形及び材料で片面のみに独
自のデザインが施されたユーロ硬貨の識別を行う場合
に、認識精度を向上させるためにテンプレート位置を固
定して特徴的でない部分を含む大きなテンプレートを使
用する必要が無くなるので、認識精度を下げることなく
処理速度を短縮することができ、より多くの硬貨と識別
判定を行うことができるようになる。

【００３９】さらに、上述した各実施形態では、認識す
べき画像４の全体のうちの特徴的な部分の選択をテンプ
レート作成者が経験等に基づいて行っているが、これに
は限れられず認識すべき画像４の全体の所定の抽出領域
内における画素値の変動を表す特徴量を計算し、該特徴
量を所定の判定基準により評価し、抽出領域内で判定基
準を満たす領域を特徴的部分として採用するようにして
も良い。

【００４０】例えば、図６に示す読み取り画像１８から
図７に示すような認識すべき画像４を切り出して、当該
画像４での画素値の変動を表す特徴量を計算する。具体
的には、当該画像４の全ての画素にｎ×ｍ（例えば３×
３）画素のフィルタ処理を施して、当該画像４の全域の
各画素値の変動を表す特徴量を計算する。また、特徴値
としては、注目画素とその近傍のｎ×ｍ画素領域におけ
る最大輝度と最小輝度との差あるいはその差の絶対値、
輝度分散、差分絶対値和、微分フィルタ、輪郭抽出用の
ソーベルフィルタ等の値を使用することができる。

【００４１】ここで、画像４について、ソーベル（ｓｏ
ｂｅｌ）フィルタを用いて画像の輪郭を抽出する処理を
施す。ソーベルフィルタは、画像データの明暗の差から
画像の輪郭を抽出するためのフィルタであり、出力が大
きいと明暗の差が大きく輪郭が明確であると判断できる
と共に、出力が小さいと明暗の差が小さく画像の変化が
小さいと判断できる。これにより得られた結果１９を図
８に示す。

【００４２】さらに、ソーベルフィルタ処理による出力
が大きい領域を選択して、ノイズ除去処理と領域の膨張
処理を行う。これにより得られた領域２０を図９の白い
部分に示す。すなわち、この領域２０では明暗の差が大
きく輪郭が明確であると言える。よって、図９に示され
る領域２０を特徴的部分として設定すれば良い。

【００４３】一方、図８に示すソーベルフィルタ処理に
よる出力が小さい領域を選択して、ノイズ除去処理と領
域の膨張処理を行っても良い。これにより得られた領域
２１を図１０の白い部分に示す。すなわち、この領域２
１では明暗の差が小さく画像の変化が小さいと言える。
よって、図１０に示される領域２１を特徴的部分として
設定しても良い。これは、当該部分に何の模様もないこ
とが特徴となる場合に有効な処理となる。

【００４４】また、認識すべき画像４の全体のうちの特
徴的な部分の設定方法の他の例を、図１１に示すフロー
チャートに基づいて説明する。なお、ここでは、材質と
外径が似ている硬貨、例えば５００円硬貨と５００ウォ
ン硬貨を識別する場合を例に述べる。また、類似度とし
て正規化相関係数を用いるものとする。

【００４５】先ず、ステップＳ１の画像採取工程では、
ＣＣＤカメラ等の画像入力装置を使用して識別対象であ
る５００円硬貨の画像データを多数採取し、コンピュー
タのメモリに画像データベースを作成する。この状態で
は、各画像データは５００円硬貨がランダムな姿勢で採
取されているので、ステップＳ２の画像整列工程ではラ
ンダムな姿勢で採取されている画像が一定の姿勢に揃う
ように変換を行う。そして、ステップＳ３の汚れによる
層別工程では、汚れもしくは摩耗の程度に応じて画像デ
ータのグループ分けを行う。例えば新貨グループ、流通
貨のうち汚れが軽度のグループ、流通貨のうち汚れが中
程度のグループ、流通貨のうち汚れがひどいグループ、
の４グループに分ける。

【００４６】次に、ステップＳ４の前処理工程では、各
画像データから成る認識すべき画像４の特徴的部分を抽
出し、換言すると各画像データの模様の特徴的部分を抽
出できるように切り出す画像の位置と大きさを決定し、
切り出した特徴的部分のエッジ強調、データ圧縮を行
う。この工程を１つの認識すべき画像４の各特徴的部分
について繰り返して、これらを組み合わせて、テンプレ
ート３のもととなる素データ（テンプレート作成用画
像）を出力する。

【００４７】そして、ステップＳ５のテンプレート出力
工程では、グループ毎に求めた素データの算術平均をと
ってテンプレート３を求め、各グループ毎のテンプレー
ト３を出力する。この様にして各グループごとのテンプ
レート３を識別対象硬貨である５００円硬貨について求
めるとともに、同様にして排除対象硬貨である５００ウ
ォン硬貨についても各グループ毎にテンプレート３を求
める。

【００４８】その後、ステップＳ６のテンプレート間相
関値計算工程では、５００円硬貨についての各テンプレ
ート３と５００ウォン硬貨について、上述したような手
順により各テンプレート３とのマッチング演算を角度を
変えて多数回行い、これらのうちで最大値を相関値（類
似度）として記憶する。ここで、相関値としては、正規
化相関係数においては自己相関係数は０〜１（計算手法
によっては−１〜１）に、相互相関係数は−１〜１の値
をとる。なお、本実施形態では、５００円硬貨と５００
ウォン硬貨のテンプレート３は汚れの程度に応じてグル
ープ分けしているので、グループ数と同数作成される。
したがって、硬貨毎に総当たりでテンプレート間距離
（データの分布）を求め、最も距離の近いものを相関値
として記憶する。また、非類似度として差分絶対値和を
用いる場合は、テンプレート間相関値の代わりに差分絶
対値和を用いるとともに、この差分絶対値和は類似度が
高いほど小さな値となるので、値の評価において「小さ
い」＜＞「大きい」を「引く」＜＞「加える」に変え
る。

【００４９】次に、ステップＳ７のテンプレート間相関
値評価工程では、ステップＳ６で求めた相関値とあらか
じめ定めて記憶しておいた閾値とを比較する。ここで、
相関値が閾値よりも大きい場合には、５００円硬貨につ
いての各素データの分布と５００ウォン硬貨についての
各素データの分布とが比較的近く、以降の処理を継続し
ても作成されるテンプレート３の識別性能は硬貨判別に
要求されるレベルに到達するとは考え難い。したがっ
て、この場合には、ステップＳ４に戻って各画像データ
の別の部分を切り出して各素データを作り直す。

【００５０】一方、相関値が閾値以下の場合には、５０
０円硬貨についての各素データの分布と５００ウォン硬
貨についての各素データの分布とが比較的離れており、
以降の処理を継続して作成されるテンプレート３の識別
性能は硬貨判別に要求されるレベルに到達し得ると考え
られる。したがって、相関値が閾値以下の場合には、ス
テップＳ８の自己認識工程に進み、自己認識実験を行っ
て排他閾値を決定する。即ち、自己認識実験のみを行
い、硬貨判別に要求される精度となる排他閾値を決定す
る。

【００５１】次いでステップＳ９の排他閾値比較工程で
は、ステップＳ６で求めた相関値とステップＳ８で求め
た排他閾値とを比較する。ここで、相関値が排他閾値
（または排他閾値から所定値を引いた値）よりも大きい
場合には、以降の処理を継続しても作成されるテンプレ
ート３の識別性能は硬貨判別に要求されるレベルに到達
するとは考え難い。したがって、この場合には、ステッ
プＳ４に戻って各画像データの別の部分を切り出して各
素データを作り直す。

【００５２】一方、相関値が排他閾値（または排他閾値
から所定値を引いた値）以下の場合には、以降の処理を
継続して作成されるテンプレート３の識別性能は硬貨判
別に要求されるレベルに到達し得ると考えられる。した
がって、この場合には、ステップＳ１０の統計計算工程
に進み、サンプル画像を用いた排他実験を行って排除対
象硬貨（５００ウォン硬貨）を５００円硬貨より実際に
識別可能かどうか推定する。そして、ステップＳ１１に
進み、識別可能であると推定される場合には、テンプレ
ート作成を終了する。一方、識別不可能であると推定さ
れる場合には、ステップＳ１１からステップＳ４に戻っ
て各画像データの別の部分を切り出して各素データを作
り直す。

【００５３】この様に、本発明では、大きなフィードバ
ックループ（ステップＳ１１→ステップＳ４）の中に小
さなフィードバックループ（ステップＳ７→ステップＳ
４，ステップＳ９→ステップＳ４）を備えており、テン
プレート３の作成途中でテンプレート３の有効性の見直
しを行うので、そのままテンプレート作成を続けてもこ
れを採用できない場合には無駄になる労力と時間を節約
することができる。即ち、識別性能の低いテンプレート
３を素早く判定して当該テンプレート３の作成を途中で
うち切って前処理工程に戻ることにより、テンプレート
作成にかかる余分な労力と無駄な時間を防止することが
できる。

【００５４】

【発明の効果】以上の説明より明らかなように、請求項
１記載の画像認識装置によれば、認識すべき画像全体の
うちの特徴的な部分のみを選択してテンプレートを作成
することができるので、認識精度を下げることなくテン
プレートのサイズを小さくして処理速度を短縮すること
ができる。また、従来と同じ処理時間内で有れば、認識
精度を維持したままで、より多くの認識すべき画像と識
別判定を行うことができるようになる。

【００５５】また、請求項２記載の画像認識装置によれ
ば、サンプル画像を複数のテンプレートと比較して、サ
ンプル画像の種類を高精度に特定することができる。

【００５６】さらに、請求項３記載の画像認識装置によ
れば、テンプレートの画素と参照テーブルを介して指定
されたサンプル画像の画素とが相関演算部により相関演
算されてサンプル画像のテンプレートに対する類似度を
判定することができる。

【００５７】また、請求項４記載の画像認識装置によれ
ば、テンプレートから出力される画素データとサンプル
画像から演算部を経て出力される画素データとのいずれ
の画素データも同じ処理を施すことができるので、識別
の精度を向上することができる。

【００５８】さらに、請求項５記載の画像認識装置によ
れば、参照テーブルが指定アドレスを指定シフト量だけ
ずらすことにより、テンプレートとサンプル画像とを指
定画素の範囲内でずらしながら相関演算できるので、認
識すべき画像の位置ずれ等による認識精度の低下を抑え
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の画像認識装置により認識すべき画像か
ら特徴的部分を取り出してテンプレートを作成する例を
示し、（Ａ）〜（Ｃ）で特徴的部分の取出位置や大きさ
を異ならせている。

【図２】画像認識装置を示すブロック図である。

【図３】画像認識装置の他の例を示すブロック図であ
る。

【図４】コインの読取画像からサンプル画像を作成する
過程を示す図であり、（Ａ）はコインの読取画像であ
り、（Ｂ）は座標変換により得られたサンプル画像であ
る。

【図５】コインの読取画像から認識すべき画像を作成す
る過程を示す図であり、（Ａ）はコインの読取画像であ
り、（Ｂ）は座標変換により得られた認識すべき画像で
ある。

【図６】認識すべき画像の一例の全体を示す図である。

【図７】認識すべき画像から取り出した抽出領域を示す
図である。

【図８】抽出領域にソーベルフィルタ処理を施した状態
を示す図である。

【図９】ソーベルフィルタ処理による出力が大きい領域
を選択して、ノイズ除去処理と領域の膨張処理を行った
結果を示す図である。

【図１０】ソーベルフィルタ処理による出力が小さい領
域を選択して、ノイズ除去処理と領域の膨張処理を行っ
た結果を示す図である。

【図１１】テンプレート作成方法の他の実施形態の一例
を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１画像認識装置２サンプル画像３テンプレート４認識すべき画像４ａ〜４ｐ複数領域５ルックアップテーブル（参照テーブル）６アドレス発生部７相関演算部９近傍アドレス発生手段１０演算部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】比較すべきサンプル画像の所定領域を基
準となるテンプレートと比較して前記サンプル画像の認
識をするようにした画像認識装置において、前記テンプ
レートを、認識すべき画像全体から選択されたそれぞれ
の位置が異なる複数領域の画素から構成すると共に、前
記テンプレートを構成する画素の位置を示す参照テーブ
ルを備え、前記参照テーブルの位置指定により前記サン
プル画像の画素を取り出して前記テンプレートと比較す
るようにしたことを特徴とする画像認識装置。
【請求項２】前記テンプレートを複数有すると共に前
記複数のテンプレートに対応して形成されたそれぞれの
参照テーブルを有し、前記複数のテンプレートのうちテ
ンプレートごとに前記サンプル画像の画素を前記テンプ
レートに対応する参照テーブルを用いて取り出すように
した請求項１記載の画像認識装置。
【請求項３】前記参照テーブルは前記テンプレートに
含まれる画素のアドレスをその要素として有するもので
あり、更に相関演算を行うための画素のアドレスを順次
発生するアドレス発生部と、該アドレス発生部により指
定された前記テンプレートの画素と前記参照テーブルに
よって指定された前記サンプル画像の画素とを相関演算
する相関演算部とを備えたことを特徴とする請求項１ま
たは２記載の画像認識装置。
【請求項４】前記テンプレートを、認識すべき画像全
体から選択されたそれぞれの位置が異なる複数領域の画
素から構成すると共に、該画素のうち複数の画素ごとに
所定の処理を行って前記テンプレートを構成しておき、
前記参照テーブルが指定する画素の近傍画素のアドレス
を発生する近傍アドレス発生手段と、この近傍アドレス
発生手段によって指定される複数の画素のデータに対し
て所定の処理を行う演算部とを設けて、該演算部の出力
を前記テンプレートと相関演算するようにしたことを特
徴とする請求項１から３までのいずれか記載の画像認識
装置。
【請求項５】前記参照テーブルが前記サンプル画像の
画素を取り出すために指定するアドレスを指定シフト量
だけずらすことを特徴とする請求項１から４までのいず
れか記載の画像認識装置。