JPH07220082A - パターン処理装置及び降雨量予測システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】パターン処理装置において、より適切な特徴点
の組合せからパターンの変化を求める。また、対象とな
るパターンが変形するものにも精度のよい将来パターン
の予測をする。 【構成】入力部１０３から異なる二時刻のパターンを入
力し、特徴点抽出部１０４で入力されたパターンから特
徴点を抽出し、距離計算部分１０９で第一のパターンの
各特徴点ごとに第二のパターンの各特徴点との距離を計
算して出力し、候補表生成部分１１０で第一のパターン
の各特徴点ごとに第二のパターンの各特徴点を距離の昇
順に並べて記述した候補表を生成し、候補表変更部分１
１１で生成された候補表の少なくとも第二候補以降の距
離値を参照して候補表を変更し、移動ベクトル生成部１
０６で照合された特徴点間の移動ベクトルを生成し、出
力部１０８で生成された移動ベクトルを出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、テレビカメラ等から得
られるパターン情報を処理し、パターンから必要な情報
を抽出して利用するパターン処理装置，テレビカメラや
レーダ等から得られる時系列パターンを利用した監視や
制御の装置及び、それを用いた降雨量予測システムに関
する。

【０００２】

【従来の技術】パターン処理装置としては、植村知正・
三宅綱一，粒子追跡による速度測定法のコンピュータ・
シミュレーション，流れの可視化Ｖol.６ Ｎo.２２(１
９８６)（公知例１）に、流れの可視化画像から流速な
どの定量的な値を測定する手法が紹介されている。ここ
では、まず、流体中に微細な粒子をトレーサとして混入
し、ＴＶカメラ等でその流跡を撮影した系列的な画像に
適当な処理を施して、二値化されたデジタルデータのそ
れぞれのトレーサの重心位置を求める。次に、トレーサ
が前のステップでどの方向からどの位の速度で動いてき
たかが分かっているので、次のステップでの推定位置を
求め、その推定位置から最短距離のトレーサの位置と対
応をとり、各トレーサの移動距離と方向を求める。

【０００３】降雨量予測システムは、近藤真一，狭域レ
ーダ雨量計による雨域移動方向の計測，第４回環境シス
テム自動計測制御国内ワークショップ論文集(１９９２)
（公知例２）に、レーダ雨量計を用いて得られた時系列
の降雨パターンから、将来の降雨予測を行う手法が紹介
されている。これは、二つのデータの一方を適切にずら
して、他方のデータと相関係数を計算し、複数のずらし
のなかで最も相関が高い場合のずれ方向から移動ベクト
ルを求めるものである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来の粒子追跡による
速度測定装置は、推定位置から最短距離のトレーサが複
数存在したとき、適切なトレーサを対応づけることがで
きない。

【０００５】従来の降雨量予測システムは、対象となる
パターンが、変化しないことを条件にしているので、変
形するものには使えない。

【０００６】本発明の第一の目的は、パターン処理装置
において、パターンの変化を求めるためにより適切な特
徴点の組合せを求めることにある。

【０００７】本発明の第二の目的は、パターン処理装置
及び降雨量予測システムにおいて、対象となるパターン
が変形するものにも精度のよい将来パターンの予測がで
きることにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記第一の目
的を達成するために、異なる二時刻のパターンを入力
し、入力されたパターンから特徴点を抽出し、第一のパ
ターンの各特徴点ごとに第二のパターンの各特徴点との
距離を計算して出力し、第一のパターンの各特徴点ごと
に第二のパターンの各特徴点を距離の昇順に並べて記述
した候補表を生成し、生成された候補表の少なくとも第
二候補以降の距離値を参照して候補表を変更し、照合さ
れた特徴点間で移動ベクトルを生成し、生成された移動
ベクトルを出力する。

【０００９】上記第二の目的を達成するために、本発明
は時系列パターンを入力し、入力された時系列パターン
の凹凸に関する情報から特徴点を抽出し、第一のパター
ンの各特徴点ごとに第二のパターンの各特徴点との距離
値を計算して出力し、第一のパターンの各特徴点ごとに
第二のパターンの各特徴点を距離値の昇順に並べて記述
した候補表を生成し、生成された候補表の少なくとも第
二候補以降の距離値を参照して候補表を変更し、照合さ
れた特徴点間で移動ベクトルを生成し、生成された移動
ベクトルから予測移動ベクトルを生成し、将来時刻のパ
ターンを予測し、予測結果を出力する。

【００１０】

【作用】本発明のパターン処理装置では、まず異なる二
時刻のパターンを入力し、入力されたパターンから特徴
点を抽出し、特徴点の多くない方を第一のパターン、も
う一つの方を第二のパターンと呼び、第一のパターンの
各特徴点ごとに第二のパターンの各特徴点との距離値を
計算して出力し、第一のパターンの各特徴点ごとに第二
のパターンの各特徴点を距離値の昇順に並べて記述した
候補表を生成する。次に、生成された候補表の第一候補
の第二のパターンの特徴点が重複していないとき、第一
候補の第二のパターンの特徴点を第一のパターンの特徴
点に対応する特徴点として確定する。第一のパターンの
複数の特徴点ごとに生成された候補表の第一候補の第二
のパターンの特徴点が重複しているとき、第一候補の第
二のパターンの距離値が一番小さい値をもつ第一候補の
第二のパターンの特徴点を第一のパターンの特徴点に対
応する特徴点として確定する。第一のパターンの複数の
特徴点ごとに生成された候補表の第一候補の第二のパタ
ーンの特徴点が重複しており、かつ距離値が等しいと
き、第二候補の第二のパターンの距離値が一番大きい値
をもつ第一候補の第二のパターンの特徴点を第一のパタ
ーンの特徴点に対応する特徴点として確定する。

【００１１】対応が確定した第一のパターンの特徴点の
第二候補以降のすべての特徴点を確定済みを表す記号に
変更する。第二のパターンの特徴点の対応が確定した第
一のパターンの特徴点以外の候補表において、確定した
第二のパターンの特徴点と同じ値をもつ第二のパターン
の特徴点は無意味なので、この特徴点と距離値を削除
し、それ以降の候補の特徴点と距離値を順次繰上げ、最
終候補の特徴点を確定済みを表す記号に変更する。ただ
し、確定した第二のパターンの特徴点と同じ値をもつ第
二のパターンの特徴点が最終候補のときは、繰上げる候
補がないので削除，繰上げを行わず、最終候補の特徴点
を確定済みを表す記号に変更する。

【００１２】次に、照合された特徴点間で移動ベクトル
を生成し、生成された移動ベクトルを出力する。

【００１３】これによって、第一のパターンの各特徴点
に対してできるだけ小さい距離値をもち、かつ重複のな
い対応になるような組合せを求めることができる。

【００１４】降雨量予測システムは、時系列パターンを
入力し、入力された時系列パターンの各点のまわりに多
項式に展開して凹凸に関する情報を得て、いくつかの特
徴点を抽出し、特徴点の多くない方を第一のパターン、
もう一つの方を第二のパターンと呼び、第一のパターン
の各特徴点ごとに第二のパターンの各特徴点との距離値
を計算して出力し、第一のパターンの各特徴点ごとに第
二のパターンの各特徴点を距離値の昇順に並べて記述し
た候補表を生成する。次に、生成された候補表の第一候
補の第二のパターンの特徴点が重複していないとき、第
一候補の第二のパターンの特徴点を第一のパターンの特
徴点に対応する特徴点として確定する。第一のパターン
の複数の特徴点ごとに生成された候補表の第一候補の第
二のパターンの特徴点が重複しているとき、第一候補の
第二のパターンの距離値が一番小さい値をもつ第一候補
の第二のパターンの特徴点を第一のパターンの特徴点に
対応する特徴点として確定する。第一のパターンの複数
の特徴点ごとに生成された候補表の第一候補の第二のパ
ターンの特徴点が重複しており、かつ距離値が等しいと
き、第二候補の第二のパターンの距離値が一番大きい値
をもつ第一候補の第二のパターンの特徴点を第一のパタ
ーンの特徴点に対応する特徴点として確定する。

【００１５】対応が確定した第一のパターンの特徴点の
第二候補以降のすべての特徴点を確定済みを表す記号に
変更する。第二のパターンの特徴点の対応が確定した第
一のパターンの特徴点以外の候補表において、確定した
第二のパターンの特徴点と同じ値をもつ第二のパターン
の特徴点は無意味なので、この特徴点と距離値を削除
し、それ以降の候補の特徴点と距離値を順次繰上げ、最
終候補の特徴点を確定済みを表す記号に変更する。ただ
し、確定した第二のパターンの特徴点と同じ値をもつ第
二のパターンの特徴点が最終候補のときは、繰上げる候
補がないので削除，繰上げを行わず、最終候補の特徴点
を確定済みを表す記号に変更する。

【００１６】次に、照合された特徴点間で移動ベクトル
を生成し、生成された移動ベクトルから予測移動ベクト
ルを生成し、将来時刻のパターンを予測し、予測結果を
出力する。

【００１７】これによって、対象となるパターンが変形
するものにも精度のよい将来パターンの予測ができる。

【００１８】

【実施例】図３(ａ)に示すような前の時刻のパターンと
図３(ｂ)に示すような後の時刻のパターンから、その間
のパターンの変化を抽出し、移動ベクトルを出力するこ
とを考える。ここで、パターンは座標(ｉ，ｊ）の関数
ｆ(ｉ,ｊ)として表されている。座標ｉ，ｊは離散的な
値をとる位置座標であるのでパターンｆ(ｉ,ｊ）は濃淡
画像として捉えられる。図３(ａ)，(ｂ)、及び（ｃ）で
は、その概略が等高線を用いて表現されている。

【００１９】図１にあるように、バス１０７を通じて、
ＣＰＵ１０１，メモリ１０２，入力部１０３，特徴点抽
出部１０４，特徴点照合部１０５，移動ベクトル生成部
106,出力部１０８が相互に接続されている。さらに特徴
点照合部は、距離計算部分１０９，候補表生成部分１１
０，候補表変更部分１１１を含んでいる。

【００２０】具体的な処理手順を図２のフローチャート
を用いて説明する。なお、以下の処理において、実際の
演算実行をＣＰＵ１０１が行うようにすることもできる
し、各処理部の中に専用プロセッサを配置し、その演算
の一部または全部を行うようにすることもできる。

【００２１】ステップ２０１では、前の時刻のパターン
と後の時刻のパターンを入力部103から入力してメモリ
１０２に記憶する。入力部１０３は、テレビカメラ等の
パターン入力機器相当のハードウェアであるか、また
は、それらのデータを扱う外部入力装置である。

【００２２】ステップ２０２では、特徴点抽出部１０４
によって、メモリ１０２に記憶された前の時刻のパター
ンと後の時刻のパターンのそれぞれに対して、特徴点を
抽出し、メモリ１０２に記憶する。

【００２３】以下に、この特徴点抽出処理を詳しく説明
する。

【００２４】まず、図４(ａ)にあるようなパターンｆ
(ｉ,ｊ）を、あるしきい値より小さい階調値をもつ画素
を０、大きい階調値をもつ画素を１にする画像処理の二
値化処理を行う。次に、画像処理の二値画像のラベリン
グ処理を用いて、四隣接の点同士に同じラベルをつけ
る。図４(ｂ)では、例えば、上側の集団の点にはすべて
１というラベルがつけられた特徴領域ａ、下側の集団の
点にはすべて２というラベルがつけられた特徴領域ｂが
生成される。次に、生成された各特徴領域の重心になる
座標をもつ点を特徴点とする。図４(ｃ)では、特徴領域
ａの重心の座標をもつ特徴点ａ、特徴領域ｂの重心の座
標をもつ特徴点ｂが生成される。ここで前の時刻のパタ
ーンと後の時刻のパターンのうち、得られた特徴点が多
くない方のパターンを第一のパターンと呼び、もう一つ
の方を第二のパターンと呼ぶ。第一のパターンの特徴点
と第二のパターンの特徴点の座標をメモリ１０２に記憶
する。

【００２５】ステップ２０３からステップ２０５では、
特徴点照合部１０５によって、メモリ１０２に記憶され
ている第一のパターンと第二のパターンの特徴点の情報
を読み出し、第一のパターンと第二のパターンの特徴点
の間の候補表を生成して、第一のパターンの各特徴点に
対してできるだけ小さい距離値をもち、かつ重複のない
対応になるよう候補表を変更して、メモリ１０２に記憶
する。

【００２６】ステップ２０３では、特徴点照合部１０５
の中の距離計算部分１０９によって、メモリ１０２に記
憶された第一のパターンの特徴点と第二のパターンの特
徴点の座標を読み出し、第一のパターンの特徴点ごとに
第二のパターンの各特徴点との距離値を計算し、メモリ
１０２に記憶する。ここでは、距離値を、特徴点間のユ
ークリッド距離とする。

【００２７】ステップ２０４では、特徴点照合部１０５
の中の候補表生成部分１１０によって、メモリ１０２に
記憶された第一のパターンの特徴点ごとの第二のパター
ンの各特徴点との距離値を読み出し、第一のパターンの
各特徴点ごとに第二のパターンの特徴点を距離値の昇順
に並べて記述した候補表を生成し、メモリ１０２に記憶
する。ここで、第一のパターンの各特徴点ごとに第二の
パターンの各特徴点を距離値の昇順に先頭から順にそれ
ぞれ、第ｉ候補（ｉは１からｎまで。ただし、ｎは第二
のパターンの特徴点の総数。）と呼ぶ。ここで、各候補
は特徴点と距離値を表す二つの値をもつ。

【００２８】以上の処理を図５で説明する。図５(ａ)の
ように、第一のパターンの特徴点ａと特徴点ｂがあり、
第二のパターンの特徴点Ａと特徴点Ｂがあったとき、第
一のパターンの特徴点ａ，特徴点ｂごとに第二のパター
ンの特徴点Ａ，特徴点Ｂとの距離を計算し、第一のパタ
ーンの特徴点ａ，特徴点ｂごとに第二のパターンの特徴
点Ａ，特徴点Ｂを距離値の昇順に並べて記述した候補表
を生成すると、図５(ｂ)のようになる。

【００２９】この時点で生成された候補表の第一候補
は、第一のパターンの各特徴点に対して一番小さい距離
値をもつ第二のパターンの特徴点が割り付けられている
が、割り付けられた第二のパターンの特徴点同士は重複
していることもある。ステップ２０５では、第一のパタ
ーンの各特徴点に対してできるだけ小さい距離値をも
ち、かつ重複のない第二のパターンの特徴点の対応づけ
を求める。

【００３０】以下に、この段階の処理を詳しく説明す
る。ステップ２０５では、特徴点照合部１０５の中の候
補表変更部分１１１によって、メモリ１０２に記憶され
た候補表を読み出し、第一のパターンの各特徴点に対し
てできるだけ小さい距離値をもち、かつ重複のない対応
づけを求め候補表を変更して、メモリ１０２に記憶す
る。

【００３１】以上の処理を図６のフローチャートで説明
する。ステップ６０１では、メモリ１０２から読み出し
た候補表の第二候補の特徴点がすべてＮＵＬＬ（本実施
例では確定済みを表す記号をＮＵＬＬとする）になった
とき、第一のパターンの各特徴点に対してできるだけ小
さい距離値をもち、かつ重複のない第二のパターンの特
徴点が候補表の第一候補に割り付けられていると判断し
て、処理を終了し、ステップ２０６に移す。

【００３２】ステップ６０２からステップ６０６まで
は、生成された候補表の第一候補の第二のパターンの特
徴点が重複しているかを判断し、重複していないものに
ついてはステップ６０３の処理を、重複しているものに
ついてはステップ６０４で距離値が等しいかを判断し、
距離値が等しくないものについてはステップ６０５の処
理を、距離値が等しいものについてはステップ６０６の
処理を行う。その後、ステップ６０７で、第二のパター
ンの特徴点が第一のパターンの特徴点に対応する特徴点
として確定したものについて確定処理を行い、ステップ
６０８で、確定しなかったものについて繰上げ処理を行
い、変更した候補表をメモリ１０２に記憶する。

【００３３】ステップ６０２では、生成された候補表の
第一候補の第二のパターンの特徴点が重複しているかを
判断し、重複していないものについてはステップ６０３
の処理を、重複しているものはステップ６０４の処理を
行う。

【００３４】ステップ６０３では、生成された候補表の
第一候補の第二のパターンの特徴点が重複していないの
で、候補表の第一候補の第二のパターンの特徴点を第一
のパターンの特徴点に対応する特徴点として確定し、処
理をステップ６０７に移す。この処理を処理１と呼ぶ。

【００３５】ステップ６０４では、生成された候補表の
第一候補の第二のパターンの特徴点が重複しているもの
で距離値が等しいかを判断し、等しくないものはステッ
プ６０５の処理を、等しいものはステップ６０６の処理
を行う。

【００３６】ステップ６０５では、生成された候補表の
第一候補の第二のパターンの特徴点が重複しているため
一つの特徴点に絞る必要がある。候補表の第一候補の第
二のパターンの距離値が一番小さい値をもつ特徴点を第
一のパターンの特徴点に対応する特徴点として確定し、
処理をステップ６０７に移す。この処理を処理２と呼
ぶ。

【００３７】ステップ６０６では、生成された候補表の
第一候補の第二のパターンの特徴点が重複しているた
め、一つの特徴点に絞る必要がある。しかし、第一候補
の第二のパターンの距離値も等しいため、候補表の第二
候補の第二のパターンの距離値が一番大きい値をもつ第
一候補の第二のパターンの特徴点を第一のパターンの特
徴点に対応する特徴点として確定する。これにより、で
きるだけ距離合計が小さい組合せを求められる。処理を
ステップ６０７に移す。この処理を処理３と呼ぶ。

【００３８】ステップ６０７では、第二のパターンの特
徴点の対応が確定した第一のパターンの特徴点の候補表
の第二候補以降の第二のパターンの特徴点は無意味なの
で、ＮＵＬＬに置き換える。この処理を確定処理と呼
ぶ。

【００３９】ステップ６０８では、第二のパターンの特
徴点の対応が確定した第一のパターンの特徴点以外の候
補表で、確定した第二のパターンの特徴点と同じ値をも
つ第二のパターンの特徴点は無意味なので、この特徴点
と距離値を削除し、それ以降の候補の特徴点と距離値を
順次繰上げ、最終候補の特徴点をＮＵＬＬに置き換え
る。ただし、確定した第二のパターンの特徴点と同じ値
をもつ第二のパターンの特徴点が最終候補のときは、繰
上げる候補がないので削除，繰上げを行わず、最終候補
の特徴点をＮＵＬＬに置き換える。変更した候補表をメ
モリ１０２に記憶し、処理をステップ６０１に移す。こ
の処理を繰上げ処理と呼ぶ。

【００４０】以上の処理を図５を用いて処理１を、図７
を用いて処理２を、図８を用いて処理３を、図９を用い
て候補が三つ以上のときの確定処理と繰上げ処理を説明
する。

【００４１】以下、処理１について説明する。図５(ｂ)
のように、第一のパターンの特徴点ａ，ｂごとに生成さ
れた候補表の第一候補の第二のパターンの特徴点Ａ，Ｂ
は重複していないとき、ステップ６０３の処理１を実行
する。候補表の第一候補の第二のパターンの特徴点Ａを
第一のパターンの特徴点ａに対応する特徴点として確定
し、処理をステップ６０７に移す。ステップ６０７の確
定処理では、第二のパターンの特徴点Ａの対応が確定し
た第一のパターンの特徴点ａの候補表の第二候補以降の
第二のパターンの特徴点Ｂは無意味なので、ＮＵＬＬに
置き換える。ステップ６０８の繰上げ処理では、第二の
パターンの特徴点Ａの対応が確定した第一のパターンの
特徴点ａ以外の第一のパターンの特徴点ｂの候補表で、
確定した第二のパターンの特徴点Ａと同じ値をもつ第二
のパターンの特徴点Ａは無意味であり、最終候補なの
で、この特徴点ＡをＮＵＬＬに置き換えると、図５(ｃ)
のようになる。変更した候補表をメモリ１０２に記憶
し、処理をステップ６０１に移す。ステップ６０１で
は、図６(ｃ)のように、第一のパターンの特徴点ａ，ｂ
ごとに生成された候補表の第二候補の第二のパターンの
特徴点はすべてＮＵＬＬなので、ステップ２０６に処理
を移す。

【００４２】以下、処理２について説明する。図７(ａ)
のように、第一のパターンの特徴点ａと特徴点ｂがあ
り、第二のパターンの特徴点Ａと特徴点Ｂがあるとき、
ステップ２０４までの処理によって、図７(ｂ)のような
候補表が生成される。図７(ｂ)のように、第一のパター
ンの特徴点ａ，ｂごとに生成された候補表の第一候補の
第二のパターンの特徴点Ｂが重複しているが、距離値は
５と３というように等しくないとき、ステップ６０５の
処理２を実行する。

【００４３】生成された候補表の第一候補の第二のパタ
ーンの特徴点Ｂが重複しているため一つの特徴点に絞る
必要がある。候補表の第一候補の第二のパターンの距離
値の５と３のうち、小さい値である３をもつ特徴点Ｂを
第一のパターンの特徴点ｂに対応する特徴点として確定
し、処理をステップ６０７に移す。

【００４４】ステップ６０７の確定処理では、第二のパ
ターンの特徴点Ｂの対応が確定した第一のパターンの特
徴点ｂの候補表の第二候補以降の第二のパターンの特徴
点Ａは無意味なので、ＮＵＬＬに置き換え，処理をステ
ップ６０８に移す。ステップ６０８の繰上げ処理では、
第二のパターンの特徴点Ｂの対応が確定した第一のパタ
ーンの特徴点ｂ以外の特徴点ａの候補表で、確定した第
二のパターンの特徴点Ｂと同じ値をもつ第二のパターン
の特徴点Ｂは無意味なので、この特徴点Ｂと距離値の５
を削除し、第二候補の特徴点Ａと距離値の６を第一候補
の特徴点と距離値に繰上げ、最終候補である第二候補の
特徴点ＡをＮＵＬＬに置き換えると、図７(ｃ)の候補表
のようになる。

【００４５】変更した候補表をメモリ１０２に記憶し、
処理をステップ６０１に移す。ステップ６０１では、図
７(ｃ)のように、第一のパターンの特徴点ａ，ｂごとに
生成された候補表の第二候補の第二のパターンの特徴点
はすべてＮＵＬＬなので、ステップ２０６に処理を移
す。

【００４６】以下、処理３について説明する。図８(ａ)
のように、第一のパターンの特徴点ａと特徴点ｂがあ
り、第二のパターンの特徴点Ａと特徴点Ｂがあるとき、
ステップ２０４までの処理によって、図８(ｂ)のような
候補表が生成される。図８(ｂ)のように、第一のパター
ンの特徴点ａ，ｂごとに生成された候補表の第一候補の
第二のパターンの特徴点Ｂが重複していて、距離値も４
となり等しいとき、ステップ６０６の処理３を実行す
る。

【００４７】ステップ６０６では、第一のパターンの特
徴点ａ，ｂごとに生成された候補表の第二候補の第二の
パターンの距離値の６と８のうち、大きい値である８を
もつ第一候補の第二のパターンの特徴点Ｂを第一のパタ
ーンの特徴点ｂに対応する特徴点として確定する。これ
により、できるだけ距離合計が小さい組合せを求められ
る。処理をステップ６０７に移す。ステップ６０７の確
定処理では、第二のパターンの特徴点Ｂの対応が確定し
た第一のパターンの特徴点ｂの候補表の第二候補以降の
第二のパターンの特徴点Ａは無意味なので、ＮＵＬＬに
置き換える。ステップ６０８の繰上げ処理では、第二の
パターンの特徴点Ｂの対応が確定した第一のパターンの
特徴点ｂ以外の第一のパターンの特徴点ａの候補表にお
いて、確定した第二のパターンの特徴点Ｂと同じ値をも
つ第二のパターンの特徴点Ｂは無意味なので、この特徴
点Ｂと距離値の４を削除し、第二候補の特徴点Ａと距離
値の６を第一候補の特徴点と距離値に繰上げ、最終候補
である第二候補の特徴点ＡをＮＵＬＬに置き換えると、
図８(ｃ)の候補表のようになる。

【００４８】変更した候補表をメモリ１０２に記憶し、
処理をステップ６０１に移す。ステップ６０１では、図
８(ｃ)のように、第一のパターンの特徴点ａ，ｂごとに
生成された候補表の第二候補の第二のパターンの特徴点
はすべてＮＵＬＬなので、ステップ２０６に処理を移
す。

【００４９】以上の処理により、第一のパターンの各特
徴点ａ，ｂに対してできるだけ小さい距離値をもち、か
つ重複のない第二のパターンの特徴点Ａ，Ｂが候補表の
第一候補に割り付けられている。

【００５０】以下、候補が三つ以上のときの確定処理と
繰上げ処理について説明する。

【００５１】図９(ａ)のように、第一のパターンの特徴
点ａと特徴点ｂがあり、第二のパターンの特徴点Ａと特
徴点Ｂと特徴点Ｃがあるとき、ステップ２０４までの処
理によって、図９(ｂ)のような候補表が生成される。図
９(ｂ)のように、第一のパターンの特徴点ａ，ｂごとに
生成された候補表の第一候補の第二のパターンの特徴点
Ａが重複していて、距離値も５と６というように等しく
ないとき、候補表の第一候補の第二のパターンの距離値
の５と６のうち、小さい値である５をもつ特徴点Ａを第
一のパターンの特徴点ａに対応する特徴点として確定
し、処理をステップ６０７に移す。ステップ６０７の確
定処理では、第二のパターンの特徴点Ａの対応が確定し
た第一のパターンの特徴点ａの候補表の第二候補以降の
第二のパターンの特徴点Ｂと特徴点Ｃは無意味なので、
ＮＵＬＬに置き換えると、図９(ｃ)のような候補表にな
る。

【００５２】ステップ６０８の繰上げ処理では、第二の
パターンの特徴点Ａの対応が確定した第一のパターンの
特徴点ａ以外の第一のパターンの特徴点ｂの候補表にお
いて、確定した第二のパターンの特徴点Ａと同じ値をも
つ第二のパターンの特徴点Ａは無意味なので、第一候補
の特徴点Ａと距離値の６を削除し、第二候補の特徴点Ｂ
と距離値の７を第一候補の特徴点と距離値に繰上げ、第
三候補の特徴点Ｃと距離値の９を第二候補の特徴点と距
離値に繰上げ、最終候補である第三候補の特徴点をＮＵ
ＬＬに置き換えると、図９(ｄ)のような候補表になる。
続いて、第一のパターンの特徴点ｂについて処理１を実
行後、確定処理を行うと、図９(ｅ)のような候補表にな
り、変更した候補表をメモリ１０２に記憶し、処理をス
テップ６０１に移す。ステップ６０１では、図９(ｅ)の
ように、第一のパターンの特徴点ａ，ｂごとに生成され
た候補表の第二候補の第二のパターンの特徴点はすべて
ＮＵＬＬなので、ステップ２０６に処理を移す。

【００５３】次に、ステップ２０６では、移動ベクトル
生成部１０６によって、メモリ102に記憶された候補表
を読み出し、第一のパターンの各特徴点と生成された候
補表の第一候補に割り付けられている第二のパターンの
特徴点の間の対応のすべてについて、それぞれ移動ベク
トルを生成し、メモリ１０２に記憶する。移動ベクトル
は始点を前の時刻の特徴点とし、終点を後の時刻の特徴
点とする。

【００５４】ステップ２０７では、出力部１０８によっ
て、メモリ１０２に記憶されている移動ベクトルを出力
する。出力はディスプレイ装置かメモリかあるいは外部
記憶装置である。

【００５５】この実施例によれば、第一のパターンの各
特徴点に対してできるだけ小さい距離値をもち、かつ重
複のない対応になるような組合せを求めることができ
る。

【００５６】パターン処理装置について、さらに以下の
ような実施が可能となる。

【００５７】第一に、変更を行った最後の候補表の第一
のパターンの各特徴点ごとに対応づけられた第一候補の
第二のパターンの特徴点の組合せを入れ換えて距離合計
を計算し、より距離合計の少ない組合せに候補表を変更
することにより、ステップ１１０６までで照合された特
徴点より、さらに第一のパターンの各特徴点に対してで
きるだけ小さい距離値をもち、かつ重複のない対応にな
るような組合せを求めることができるように変更するこ
とも可能である。

【００５８】図１０はパターン処理装置全体の構成を示
している。図１０にあるように、バス１００７を通じ
て、ＣＰＵ１００１，メモリ１００２，入力部１００
３，特徴点抽出部１００４，特徴点照合部１００５，特
徴点照合変更部１００６，移動ベクトル生成部１００
８，出力部１００９が相互に接続されている。さらに特
徴点照合部は、距離計算部分１０１０，候補表生成部分
１０１１，初期候補表保存部分１０１２，候補表変更部
分１０１３を含んでいる。本パターン処理装置は、先の
実施例のパターン処理装置の一部分を変更したものであ
り、バス１００７はバス１０７に、ＣＰＵ１００１はＣ
ＰＵ１０１に、メモリ１００２はメモリ１０２に、入力
部１００３は入力部１０３に、特徴点抽出部１００４は
特徴点抽出部１０４に、移動ベクトル生成部１００８は
移動ベクトル生成部１０６に、出力部１００９は出力部
１０８にそれぞれ相当しており、新たに、特徴点照合変
更部１００６と初期候補表保存部分１０１２を追加した
ものである。

【００５９】具体的な処理手順を図１１のフローチャー
トを用いて説明する。ステップ1101では、ステップ２０
１と同様に、前の時刻のパターンと後の時刻のパターン
を入力部１００３から入力してメモリ１００２に記憶す
る。入力部１００３は、テレビカメラ等のパターン入力
機器相当のハードウェアであるか、または、それらのデ
ータを扱う外部入力装置である。

【００６０】ステップ１１０２では、ステップ２０２と
同様に、特徴点抽出部１００４によって、メモリ１００
２に記憶された前の時刻のパターンと後の時刻のパター
ンのそれぞれに対して、特徴点を抽出し、メモリ１００
２に記憶する。ここで前の時刻のパターンと後の時刻の
パターンのうち、得られた特徴点が多くない方のパター
ンを第一のパターンと呼び、もう一つの方を第二のパタ
ーンと呼ぶ。

【００６１】ステップ１１０３からステップ１１０６で
は、特徴点照合部１００５によって、メモリ１００２に
記憶されている第一のパターンと第二のパターンの特徴
点の情報を読み出し、第一のパターンと第二のパターン
の特徴点の間の候補表を生成して、生成された候補表を
初期候補表としてメモリ１００２に保存し、第一のパタ
ーンの各特徴点に対してできるだけ小さい距離値をも
ち、かつ重複のない対応になるよう候補表を変更して、
メモリ１００２に記憶する。

【００６２】ステップ１１０３では、ステップ２０３と
同様に、特徴点照合部１００５の中の距離計算部分１０
１０によって、メモリ１００２に記憶された第一のパタ
ーンの特徴点と第二のパターンの特徴点の座標を読み出
し、第一のパターンの特徴点ごとに第二のパターンの各
特徴点との距離値を計算し、メモリ１００２に記憶す
る。

【００６３】ステップ１１０４では、ステップ２０４と
同様に、特徴点照合部１００５の中の候補表生成部分１
０１１によって、メモリ１００２に記憶された第一のパ
ターンの特徴点ごとの第二のパターンの各特徴点との距
離値を読み出し、第一のパターンの各特徴点ごとに第二
のパターンの特徴点を距離値の昇順に並べて記述した候
補表を生成し、メモリ１００２に記憶する。

【００６４】ステップ１１０５では、特徴点照合部１０
０５の中の初期候補表保存部分1012によって、メモリ１
００２に記憶された候補表を読み出し、初期候補表とし
てメモリ１００２に記憶する。

【００６５】ステップ１１０６では、ステップ２０５と
同様に、特徴点照合部１００５の中の候補表変更部分１
０１３によって、メモリ１００２に記憶された候補表を
読み出し、第一のパターンの各特徴点に対してできるだ
け小さい距離値をもち、かつ重複のない対応づけを求め
候補表を変更して、メモリ１００２に記憶する。

【００６６】ステップ１１０７では、特徴点照合変更部
１００６によって、メモリ１００２に記憶された候補表
と初期候補表を読み出し、候補表の第一のパターンの各
特徴点ごとに対応づけられた第一候補の第二のパターン
の特徴点の組合せを入れ換えて距離合計を計算し、より
距離合計の少ない組合せに候補表を変更する。これによ
り、ステップ１１０６までで照合された特徴点より、さ
らに第一のパターンの各特徴点に対してできるだけ小さ
い距離値をもち、かつ重複のない対応になるような組合
せを求めることができる。

【００６７】以上の処理を図１２のフローチャートで説
明する。ステップ１２０１では、メモリ１００２から候
補表を読み出し、候補表の第一のパターンの各特徴点と
第一候補の第二のパターンの特徴点と距離値を記述した
作業表を生成し、メモリ1002に記憶する。

【００６８】ステップ１２０２では、メモリ１００２か
ら作業表を読み出し、作業表の第二のパターンの特徴点
の距離値の合計を算出し、メモリ１００２に記憶する。
ここで求めた距離値の合計を初期距離値合計と呼ぶ。

【００６９】ステップ１２０３では、第一のパターンの
特徴点のすべてについて処理を行ったかを判断する。す
べての第一のパターンの特徴点について処理を行ったと
き、処理をステップ１２１３に移す。すべての第一のパ
ターンの特徴点について処理が終っていないとき、注目
する特徴点を次の第一のパターンの特徴点に進めて、処
理をステップ１２０４に移す。

【００７０】ステップ１２０４では、作業表で、注目し
ている第一のパターンの特徴点に対応づけられた第二の
パターンの特徴点が、初期候補表の注目している第一の
パターンの特徴点に対応づけられた第一候補の特徴点と
等しいか判断する。等しいとき、処理をステップ１２０
５に移し、等しくないとき、処理をステップ１２０６に
移す。

【００７１】ステップ１２０５では、作業表において、
注目する第一のパターンの特徴点に対応づけられた第二
のパターンの特徴点が、初期候補表の注目している第一
のパターンの特徴点に対応づけられた第一候補の特徴点
と等しいので、作業表の注目している第一のパターンの
特徴点に対応づけられた第二のパターンの特徴点と距離
値を、初期候補表の注目している第一のパターンの特徴
点に対応づけられた第二候補の特徴点と距離値に変更す
る。

【００７２】ステップ１２０６では、作業表において、
注目する第一のパターンの特徴点に対応づけられた第二
のパターンの特徴点が、初期候補表の注目している第一
のパターンの特徴点に対応づけられた第一候補の特徴点
と等しくないので、作業表の注目している第一のパター
ンの特徴点に対応づけられた第二のパターンの特徴点と
距離値を、初期候補表の注目している第一のパターンの
特徴点に対応づけられた第一候補の特徴点と距離値に変
更する。

【００７３】ステップ１２０７では、作業表において、
ステップ１２０５またはステップ１２０６で変更した第
二のパターンの特徴点と同じ値をもつ他の第二のパター
ンの特徴点が存在しているので、この重複している第二
のパターンの特徴点を、ステップ１２０５またはステッ
プ１２０６で変更する前の第二のパターンの特徴点の値
に変更する。重複していた第二のパターンの特徴点に対
応づけられた第一のパターンの特徴点を交換された第一
のパターンの特徴点と呼ぶ。

【００７４】ステップ１２０８では、作業表の交換され
た第一のパターンの特徴点に対応づけられた第二のパタ
ーンの特徴点の距離値を、交換された第一のパターンの
特徴点に対応づけられた初期候補表の第二のパターンの
特徴点と同じ値をもつ特徴点の距離値に変更する。

【００７５】ステップ１２０９では、作業表の第二のパ
ターンの特徴点の距離値の合計を算出する。

【００７６】ステップ１２１０では、初期距離値合計と
ステップ１２０９で求めた距離値の合計とを比較し、初
期距離値合計より小さいとき処理をステップ１２１１に
移し、小さくないとき処理をステップ１２１２に移す。

【００７７】ステップ１２１１では、ステップ１１０６
までで照合された特徴点の組合せに対して、第一のパタ
ーンの各特徴点に対してできるだけ小さい距離値をも
ち、かつ重複のない対応になるような組合せが求められ
たので、初期距離値合計をステップ１２０９で求めた距
離値の合計に変更し、作業表と同じ構成の記録表の第一
のパターンの各特徴点ごとの第二のパターンの特徴点と
距離値を、作業表の第一のパターンの各特徴点ごとの第
二のパターンの特徴点と距離値に変更する。ただし、記
録表が生成されていないとき、作業表と同じ構成の第一
のパターンの特徴点ごとの第二のパターンの特徴点と距
離値を記述した記録表を生成する。

【００７８】ステップ１２１２では、作業表をステップ
１１０６までで照合された特徴点の組合せに初期化する
ため、候補表の第一のパターンの各特徴点と第一候補の
第二のパターンの特徴点と距離値に作業表を初期化し、
処理をステップ１２０３に移す。

【００７９】以上の処理を第一のパターンの特徴点すべ
てに行った後、ステップ１２０３によって、処理をステ
ップ１２１３に移される。

【００８０】ステップ１２１３では、特徴点照合変更部
で距離値の合計がより少ない組合せを求められたかを判
断する。本実施例では、記録表が生成されたかどうかで
判断することができる。記録表が生成されていれば処理
をステップ１２１４に移し、生成されていなければ、処
理をステップ１１０８に移す。

【００８１】ステップ１２１４では、記録表に、特徴点
照合変更部で距離値の合計がより少ない組合せが記録さ
れているので、候補表の第一のパターンの各特徴点ごと
の第一候補の第二のパターンの特徴点と距離値を、記録
表の第一のパターンの各特徴点ごとの第二のパターンの
特徴点と距離値に変更し、処理をステップ１１０８に移
す。

【００８２】以上の処理を図１３〜図１５を用いて説明
する。図１３(ａ)のように、第一のパターンの特徴点ａ
と特徴点ｂと特徴点ｃがあり、第二のパターンの特徴点
Ａと特徴点Ｂと特徴点Ｃがあるとき、ステップ１１０５
までの処理によって、図１３(ｂ)のような初期候補表が
生成される。ステップ１１０６までの処理によって、図
１３(ｃ)のような候補表が生成される。次に、ステップ
１１０７の特徴点照合変更処理を行う。

【００８３】メモリ１００２から図１３(ｃ)のような候
補表を読み出し、この候補表の第一のパターンの特徴点
ａと特徴点ｂと特徴点ｃと第一候補の第二のパターンの
特徴点Ｃと特徴点Ｂと特徴点Ａと距離値の４と距離値の
８と距離値の３を記述した作業表を生成すると図１３
(ｄ)のようになり、メモリ１００２に記憶する。

【００８４】メモリ１００２から作業表を読み出し、作
業表の第二のパターンの特徴点の距離値の４と８と３の
合計を算出し、メモリ１００２に記憶する。ここで求め
た距離値の合計の１５を初期距離値合計と呼ぶ。

【００８５】まず、第一のパターンの特徴点ａに注目す
る。

【００８６】図１３(ｄ)の作業表において、注目してい
る第一のパターンの特徴点ａに対応づけられた第二のパ
ターンの特徴点Ｃが、図１３(ｂ)の初期候補表の注目し
ている第一のパターンの特徴点ａに対応づけられた第一
候補の特徴点Ａと等しいか判断する。

【００８７】図１３(ｄ)の作業表において、注目する第
一のパターンの特徴点ａに対応づけられた第二のパター
ンの特徴点Ｃが、図１３(ｂ)の初期候補表の注目してい
る第一のパターンの特徴点ａに対応づけられた第一候補
の特徴点Ａと等しくないので、図１３(ｄ)の作業表の注
目している第一のパターンの特徴点ａに対応づけられた
第二のパターンの特徴点Ｃと距離値の４を、図１３(ｂ)
の初期候補表の注目している第一のパターンの特徴点ａ
に対応づけられた第一候補の特徴点Ａと距離値の３に変
更すると図１４(ａ)のような作業表になる。

【００８８】図１４(ａ)の作業表において、変更した第
二のパターンの特徴点Ａと同じ値をもつ他の第二のパタ
ーンの特徴点Ａが存在しているので、この重複している
第二のパターンの特徴点Ａを、変更する前の第二のパタ
ーンの特徴点の値Ｃに変更すると図１４(ｂ)のようにな
る。重複していた第二のパターンの特徴点Ｃに対応づけ
られた第一のパターンの特徴点ｃを交換された第一のパ
ターンの特徴点と呼ぶ。

【００８９】図１４(ｂ)の作業表の交換された第一のパ
ターンの特徴点ｃに対応づけられた第二のパターンの特
徴点Ｃの距離値の３を、交換された第一のパターンの特
徴点ｃに対応づけられた初期候補表の第二のパターンの
特徴点Ｃと同じ値をもつ特徴点Ｃの距離値の６に変更す
ると図１４(ｃ)のようになる。

【００９０】図１４(ｃ)の作業表の第二のパターンの特
徴点ＡとＢとＣの距離値の合計を算出すると１７にな
る。

【００９１】初期距離値合計の１５と求めた距離値の合
計の１７とを比較する。

【００９２】小さくないので、作業表をステップ１１０
６までで照合された特徴点の組合せに初期化するため、
図１３(ｃ)の候補表の第一のパターンの特徴点ａと特徴
点ｂと特徴点ｃと第一候補の第二のパターンの特徴点Ｃ
と特徴点Ｂと特徴点Ａと距離値の４と距離値の８と距離
値の３で作業表を初期化すると、図１３(ｄ)のようにな
る。

【００９３】すべての第一のパターンの特徴点について
処理が終っていないので、注目する特徴点を次の第一の
パターンの特徴点ｂに進める。

【００９４】図１３(ｄ)の作業表において、注目してい
る第一のパターンの特徴点ｂに対応づけられた第二のパ
ターンの特徴点Ｂが、図１３(ｂ)の初期候補表の注目し
ている第一のパターンの特徴点ｂに対応づけられた第一
候補の特徴点Ａと等しいか判断する。

【００９５】図１３(ｄ)の作業表において、注目する第
一のパターンの特徴点ｂに対応づけられた第二のパター
ンの特徴点Ｂが、図１３(ｂ)の初期候補表の注目してい
る第一のパターンの特徴点ｂに対応づけられた第一候補
の特徴点Ａと等しくないので、図１３(ｄ)の作業表の注
目している第一のパターンの特徴点ｂに対応づけられた
第二のパターンの特徴点Ｂと距離値の８を、図１３(ｂ)
の初期候補表の注目している第一のパターンの特徴点ｂ
に対応づけられた第一候補の特徴点Ａと距離値の３に変
更すると図１４(ｄ)のような作業表になる。

【００９６】図１４(ｄ)の作業表において、変更した第
二のパターンの特徴点Ａと同じ値をもつ他の第二のパタ
ーンの特徴点Ａが存在しているので、この重複している
第二のパターンの特徴点Ａを、変更する前の第二のパタ
ーンの特徴点の値Ｂに変更すると図１５(ａ)のようにな
る。重複していた第二のパターンの特徴点Ｂに対応づけ
られた第一のパターンの特徴点ｃを交換された第一のパ
ターンの特徴点と呼ぶ。

【００９７】図１５(ａ)の作業表の交換された第一のパ
ターンの特徴点ｃに対応づけられた第二のパターンの特
徴点Ｂの距離値の３を、交換された第一のパターンの特
徴点ｃに対応づけられた初期候補表の第二のパターンの
特徴点Ｂと同じ値をもつ特徴点Ｂの距離値の７に変更す
ると図１５(ｂ)のようになる。

【００９８】図１５(ｂ)の作業表の第二のパターンの特
徴点ＣとＡとＢの距離値の合計を算出すると１４にな
る。

【００９９】初期距離値合計の１５と求めた距離値の合
計の１４とを比較する。

【０１００】初期距離値合計より小さいので、ステップ
１１０６までで照合された特徴点の組合せに対して、第
一のパターンの各特徴点に対してできるだけ小さい距離
値をもち、かつ重複のない対応になるような組合せが求
められたので、初期距離値合計の１５を求めた距離値の
合計の１４に変更し、記録表が生成されていないので、
図１５(ｂ)の作業表と同じ構成の第一のパターンの特徴
点ａと特徴点ｂと特徴点ｃごとの第二のパターンの特徴
点Ｃと特徴点Ａと特徴点Ｂと距離値の４と距離値の３と
距離値の７を記述した記録表を生成する。

【０１０１】作業表をステップ１１０６までで照合され
た特徴点の組合せに初期化するため、図１３(ｃ)の候補
表の第一のパターンの特徴点ａと特徴点ｂと特徴点ｃと
第一候補の第二のパターンの特徴点Ｃと特徴点Ｂと特徴
点Ａと距離値の４と距離値の８と距離値の３で作業表を
初期化すると、図１３(ｄ)の作業表のようになる。

【０１０２】すべての第一のパターンの特徴点について
処理が終っていないので、注目する特徴点を次の第一の
パターンの特徴点ｃに進める。

【０１０３】図１３(ｄ)の作業表において、注目してい
る第一のパターンの特徴点ｃに対応づけられた第二のパ
ターンの特徴点Ａが、図１３(ｂ)の初期候補表の注目し
ている第一のパターンの特徴点ｃに対応づけられた第一
候補の特徴点Ａと等しいか判断する。

【０１０４】図１３(ｄ)の作業表において、注目する第
一のパターンの特徴点ｃに対応づけられた第二のパター
ンの特徴点Ａが、図１３(ｂ)の初期候補表の注目してい
る第一のパターンの特徴点ｃに対応づけられた第一候補
の特徴点Ａと等しいので、図１３(ｄ)の作業表の注目し
ている第一のパターンの特徴点ｃに対応づけられた第二
のパターンの特徴点Ａと距離値の３を、図１３(ｂ)の初
期候補表の注目している第一のパターンの特徴点ｃに対
応づけられた第二候補の特徴点Ｃと距離値の６に変更す
ると図１５(ｃ)のような作業表になる。

【０１０５】図１５(ｃ)の作業表において、変更した第
二のパターンの特徴点Ｃと同じ値をもつ他の第二のパタ
ーンの特徴点Ｃが存在しているので、この重複している
第二のパターンの特徴点Ｃを、変更する前の第二のパタ
ーンの特徴点の値Ａに変更すると図１５(ｄ)のようにな
る。重複していた第二のパターンの特徴点Ａに対応づけ
られた第一のパターンの特徴点ａを交換された第一のパ
ターンの特徴点と呼ぶ。

【０１０６】図１５(ｄ)の作業表の交換された第一のパ
ターンの特徴点ａに対応づけられた第二のパターンの特
徴点Ａの距離値の４を、交換された第一のパターンの特
徴点ａに対応づけられた初期候補表の第二のパターンの
特徴点Ａと同じ値をもつ特徴点Ａの距離値の３に変更す
ると図１５(ｅ)のようになる。

【０１０７】図１５(ｅ)の作業表の第二のパターンの特
徴点ＡとＢとＣの距離値の合計を算出すると１７にな
る。

【０１０８】初期距離値合計の１４と求めた距離値の合
計の１７とを比較する。

【０１０９】小さくないので、作業表をステップ１１０
６までで照合された特徴点の組合せに初期化するため、
図１３(ｃ)の候補表の第一のパターンの特徴点ａと特徴
点ｂと特徴点ｃと第一候補の第二のパターンの特徴点Ｃ
と特徴点Ｂと特徴点Ａと距離値の４と距離値の８と距離
値の３で作業表を初期化すると、図１３(ｄ)の作業表の
ようになる。

【０１１０】第一のパターンの特徴点のすべてについて
処理を行ったので、処理をステップ１２１３に移す。

【０１１１】記録表が生成されているので、処理をステ
ップ１２１４に移す。

【０１１２】図１５(ｂ)の作業表を記録した記録表に、
特徴点照合変更部で距離値の合計がより少ない組合せが
記録されているので、図１３(ｃ)の候補表の第一のパタ
ーンの特徴点ａに対する第一候補の第二のパターンの特
徴点Ｃと距離値の４を、記録表の第一のパターンの特徴
点ａに対する第二のパターンの特徴点Ｃと距離値の４
に、候補表の第一のパターンの特徴点ｂに対する第一候
補の第二のパターンの特徴点Ｂと距離値の８を、記録表
の第一のパターンの特徴点ｂに対する第二のパターンの
特徴点Ａと距離値の３に、候補表の第一のパターンの特
徴点ｃに対する第一候補の第二のパターンの特徴点Ａと
距離値の３を、記録表の第一のパターンの特徴点ｃに対
する第二のパターンの特徴点Ｂと距離値の７に変更し、
候補表をメモリ１００２に記憶し、処理をステップ１１
０８に移す。

【０１１３】移動ベクトル生成部１００８によって、メ
モリ１００２に記憶された候補表を読み出し、第一のパ
ターンの各特徴点と生成された候補表の第一候補に割り
付けられている第二のパターンの特徴点の間の対応のす
べてについて、それぞれ移動ベクトルを生成し、メモリ
１００２に記憶する。移動ベクトルは始点を前の時刻の
特徴点とし、終点を後の時刻とする。

【０１１４】出力部１００９によって、メモリ１００２
に記憶されている移動ベクトルを出力する。出力はディ
スプレイ装置かメモリかあるいは外部記憶装置である。

【０１１５】この実施例によれば、第一のパターンの各
特徴点に対してできるだけ小さい距離値をもち、かつ重
複のない対応になるような組合せを求めることができ
る。

【０１１６】第二に、上記の特徴点照合変更部の処理
を、すべての第一のパターンの特徴点に対して１回処理
を行うだけでなく、距離合計が小さくならなくなるま
で、ステップ１２１４で変更された候補表をステップ１
２０１に入力して繰り返し処理することにより、第一の
パターンの各特徴点に対して、より小さい距離値をも
ち、かつ重複のない対応になるような組合せを求めるこ
とができるように変更することもできる。

【０１１７】具体的な処理手順を図２５のフローチャー
トを用いて説明する。ステップ2301の処理Ａは、図１２
の特徴点照合変更部の処理と同等である。ステップ２３
０１により、第一のパターンの各特徴点に対して、でき
るだけ小さい距離値をもち、かつ重複のない対応になる
ような組合せが求められる。

【０１１８】ステップ２３０２では、ステップ２３０１
で距離合計が初期距離値合計より小さくなったとき、処
理をステップ２３０１に移し、小さくならなかったと
き、処理を終了する。

【０１１９】これにより、第一のパターンの各特徴点に
対して、より小さい距離値をもち、かつ重複のない対応
になるような組合せを求めることができる。

【０１２０】また、ステップ１２０５とステップ１２０
６において、第一候補と第二候補だけでなく、第三候補
以降の特徴点と距離値に変更することも可能である。

【０１２１】第三に、図１のパターン処理装置の入力部
１０３に、時系列パターンを入力する時系列パターン入
力部を接続することによって、時系列に変化するパター
ンの移動を把握できるように変更することもできる。こ
の時系列パターン入力部に入力される時系列パターン
は、前の時刻のパターンと後の時刻のパターンの２パタ
ーンを入力部１０３に出力する。時系列パターン入力部
は、時刻ｔ−１に入力された時系列パターンを前の時刻
のパターンとして、時刻ｔに入力された時系列パターン
を後の時刻のパターンとして入力部１０３に出力する。

【０１２２】ここで、時刻ｔに時系列に入力されたパタ
ーンを時刻ｔに入力された時系列パターンと呼び、一時
刻前に時系列に入力されたパターンを時刻ｔ−１に入力
された時系列パターンと呼ぶ。次の時刻にｔが一つカウ
ントアップする。

【０１２３】これによって、時系列に変化するパターン
の移動を把握できる。

【０１２４】第四に、ステップ６０６において、第二の
パターンの特徴点が三つ以上のときで、生成された候補
表の第一候補の第二のパターンの特徴点が重複してい
て、第一候補の第二のパターンの距離値も等しく、候補
表の第二候補の第二のパターンの距離値も等しいとき、
候補表の第三候補の第二のパターンの距離値が１番大き
い値をもつ第一候補の第二のパターンの特徴点を第一の
パターンの特徴点に対応する特徴点として確定するよう
に変更することもできる。これにより、生成された候補
表の第一候補の第二のパターンの特徴点が重複してい
て、第一候補の第二のパターンの距離値も等しく、候補
表の第二候補の第二のパターンの距離値も等しいときで
も、できるだけ距離合計が小さい組合せを求められる。

【０１２５】第五に、ステップ２０２において、入力さ
れたパターンの凹凸に関する情報から特徴点を抽出する
ように変更することもできる。

【０１２６】具体的な処理手順を図１６のフローチャー
トを用いて説明する。

【０１２７】ステップ１４０１では、多項式展開フィル
タを生成し、メモリ１０２に記憶する。このフィルタは
パターンを各点のまわりで多項式に展開してその係数を
得るものである。これによって各点ごとに凹凸の状態が
わかる。

【０１２８】以下に、このフィルタの原理及び生成の処
理を詳しく説明する。パターンｆ(ｉ,ｊ）を、各点ごと
にそのまわりで多項式に展開する方法として以下に示す
方法を用いる。

【０１２９】数１に示すｘ，ｙの多項式を考える。ここ
で、ｍ，ｎはそれぞれｘ，ｙに対応する展開の次数であ
る。

【０１３０】

【数１】

【０１３１】ここで、数２とおけば、数３を満足する。
したがって、数４とおけば、φ_m,n(ｘ,ｙ)は正規直交関
数系となる。

【０１３２】

【数２】

【０１３３】

【数３】

【０１３４】

【数４】

【０１３５】ここで、数５なる関数ｈを考える。このと
き、数６のように展開できる。

【０１３６】

【数５】

【０１３７】

【数６】

【０１３８】ここで、数７より、数８と書ける。数８よ
り、数９と書ける。

【０１３９】

【数７】

【０１４０】

【数８】

【０１４１】

【数９】

【０１４２】ここで、数１０とおけば、数９より、数１
１となる。

【０１４３】

【数１０】

【０１４４】

【数１１】

【０１４５】数４，数５，数６，数９より、数１２とな
る。

【０１４６】

【数１２】

【０１４７】二次以下について、数１３乃至数１８が成
り立つ。

【０１４８】

【数１３】

【０１４９】

【数１４】

【０１５０】

【数１５】

【０１５１】

【数１６】

【０１５２】

【数１７】

【０１５３】

【数１８】

【０１５４】これらを用いると、数１２より、二次まで
の近似式として、数１９が得られる。

【０１５５】

【数１９】

【０１５６】以上より、数１０で定義された多項式展開
フィルタＷ２_m,n(ｘ,ｙ)を用いて、数１１に示すような
フィルタリングをパターンｆ(ｉ,ｊ）に施して得られる
ａ２_m,n(ｉ,ｊ)を用いてパターンｆ(ｉ,ｊ）は数１９の
ように展開して表現される。

【０１５７】以上が多項式展開フィルタの原理である。
ここで得られるａ２_m,n(ｉ,ｊ)を特徴原データと呼ぶ。

【０１５８】ステップ１４０１では、数１０で得られる
多項式展開フィルタＷ２_m,n(ｘ,ｙ)をメモリ１０２に記
憶する。この際、Ａ_m,n を得るための数３の積分は誤差
の少ない適当な有限区間で行う。また、展開の次数は、
前述したように二次までとする。また、数１１の積分は
誤差の少ない適当な有限区間で行う。

【０１５９】ステップ１４０２では、特徴点抽出部１０
４によって、メモリ１０２に記憶された前の時刻のパタ
ーンと後の時刻のパターンのそれぞれに対して、以下の
凹凸検出処理を行う。

【０１６０】パターンｆ(ｉ,ｊ）と多項式展開フィルタ
Ｗ２_m,n(ｘ,ｙ)を用いて特徴原データを抽出し、凹凸を
検出する。以下に、凹凸検出の処理を詳しく説明する。

【０１６１】前述したように、数１１に示されるフィル
タリングによって、特徴原データを抽出する。

【０１６２】パターンｆ(ｉ,ｊ)を座標（ｉ,ｊ）のまわ
りで、二次曲面に近似すると、一般に、数２０と書け
る。ここで、Ｃ_m,n(ｉ,ｊ）は座標（ｉ,ｊ）ごとに決ま
る定数である。

【０１６３】

【数２０】

【０１６４】二次曲面の主曲率は、数２１に示すｔの二
次方程式の解である。

【０１６５】

【数２１】

【０１６６】主曲率のうち、絶対値の大きい方をＣＬ、
小さい方をＣＳとすると、（１）Ｃ_2,0(ｉ,ｊ）＋Ｃ_0,2
(ｉ,ｊ）≧０のとき、数２２，数２３

【０１６７】

【数２２】

【０１６８】

【数２３】

【０１６９】（２）Ｃ_2,0(ｉ,ｊ）＋Ｃ_2,0(ｉ,ｊ）＜０
のとき、数２４，数２５と書ける。

【０１７０】

【数２４】

【０１７１】

【数２５】

【０１７２】さらに、各点について、（１）（Ｃ
_2,0(ｉ,ｊ)＋Ｃ_0,2(ｉ,ｊ)＜０）かつ(Ｃ_2,0(ｉ,ｊ)・Ｃ
_0,2(ｉ,ｊ)−Ｃ_1,1(ｉ,ｊ)・Ｃ_1,1(ｉ,ｊ)／４＞０)のと
き、その点は上に凸な楕円点、（２）（Ｃ_2,0(ｉ,ｊ)＋
Ｃ_0,2(ｉ,ｊ）≧０）かつ(Ｃ_2,0(ｉ,ｊ)・Ｃ_0,2(ｉ,ｊ)
−Ｃ_1,1(ｉ,ｊ)・Ｃ_1,1(ｉ,ｊ)／４＞０)のとき、その点
は下に凸な楕円点、（３）Ｃ_2,0(ｉ,ｊ）・Ｃ_0,2(ｉ,
ｊ）−Ｃ_1,1(ｉ,ｊ）・Ｃ_1,1(ｉ,ｊ）／４＝０のとき、
その点は放物点、（４）Ｃ_2,0(ｉ,ｊ）・Ｃ_0,2(ｉ,ｊ）
−Ｃ_1,1(ｉ,ｊ）・Ｃ_1,1(ｉ,ｊ）／４＜０のとき、その
点は双曲点、となる。

【０１７３】本実施例ではａ２_m,n(ｉ,ｊ）の値を用い
るので、上記Ｃ_m,n(ｉ,ｊ）とａ２_m,n(ｉ,ｊ）の関係を
明確にする。

【０１７４】数１９及び数２０より、数２６乃至数３１
とすれば、パターン情報ｆ(ｉ,ｊ）と、多項式展開フィ
ルタＷ２_m,n(ｘ,ｙ）から得られたａ２_m,n(ｉ,ｊ）を用
いて凹凸の状況と主曲率が算出できる。これらをメモリ
１０２に記憶する。

【０１７５】

【数２６】

【０１７６】

【数２７】

【０１７７】

【数２８】

【０１７８】

【数２９】

【０１７９】

【数３０】

【０１８０】

【数３１】

【０１８１】ステップ１４０３では、特徴点抽出部１０
４によって、特徴点を抽出する。

【０１８２】パターンｆ(ｉ,ｊ）を曲面と考えたときの
上に凸な楕円点に着眼する。

【０１８３】まず、図２６(ａ)にあるようなパターンか
ら、各点について上に凸な楕円点か否かを判定する。上
に凸な楕円点である場合、１という情報を与え、そうで
ない場合、０という情報を与えると、得られる結果は、
画像処理の二値画像とみなすことができる。次に、画像
処理の二値画像のラベリング処理を用いて、四隣接の点
同士に同じラベルをつける。図２６(ｂ)では、例えば上
側の集団の点にはすべて１というラベルがつけられ、下
側の集団の点にはすべて２というラベルがつけられる。
以上により、１というラベルのついた点の集合である特
徴領域ａと、２というラベルのついた点の集合である特
徴領域ｂが生成される。

【０１８４】次に、生成された各特徴領域内で最も主曲
率ＣＬの絶対値の大きい点を特徴点とする。図２６(ｃ)
では、特徴領域ａ内で最も主曲率ＣＬの絶対値の大きい
点の特徴点ａ、特徴領域ｂ内で最も主曲率ＣＬの絶対値
の大きい点の特徴点ｂが生成される。ここで前の時刻の
パターンと後の時刻のパターンのうち、得られた特徴点
が多くない方のパターンを第一のパターンと呼び、もう
一つの方を第二のパターンと呼ぶ。第一のパターンの特
徴点と第二のパターンの特徴点の座標をメモリ１０２に
記憶する。これによって、形状による特徴点の追跡が可
能となる。

【０１８５】次に、本発明のパターン処理装置の他の実
施例を詳細に説明する。

【０１８６】図１７は、本実施例のパターン処理装置全
体の構成を示している。

【０１８７】図１７にあるように、バス１０７を通じて
パターン処理装置１５０１，時系列パターン入力部１５
０２，予測移動ベクトル生成部１５０３,予測部１５０
４,予測結果出力部１５０６が相互に接続されている。
このパターン処理装置１５０１は、図１のパターン処理
装置の構成と同一である。

【０１８８】したがって、パターン処理装置１５０１の
構成や処理の流れは、図１と図２と同様に説明できる。

【０１８９】図２０(ａ)に示すような前の時刻のパター
ンと図２０(ｂ)に示すような後の時刻のパターンから、
その間のパターンの変化を抽出して、図２０(ｃ)に示す
ような後の時刻＋（後の時刻−前の時刻）ｄ（ただし、
ｄは実数でありｄの値を変えることにより予測する時刻
を変えることができる）のパターンを予測して出力する
ことを考える。ここで、パターンは座標(ｉ,ｊ）の関数
ｆ(ｉ,ｊ）として表されており、図２０(ａ)，(ｂ)、及
び（ｃ）では、その概略が等高線を用いて表現されてい
る。

【０１９０】具体的な処理手順を図１８のフローチャー
トを用いて説明する。

【０１９１】ステップ１６０１では、数１０で得られる
多項式展開フィルタＷ２_m,n(ｘ,ｙ)をメモリ１０２に記
憶する。このフィルタはパターンを各点のまわりで多項
式に展開してその係数を得るものである。これによっ
て、各点ごとに凹凸の状態がわかる。

【０１９２】ステップ１６０２では、現在時刻のパター
ンを時系列パターン入力部１５０２から入力し、現在時
刻のパターンを後の時刻のパターンとして、入力部１０
３に出力する。入力部１０３は、メモリ１０２に記憶さ
れた前の時刻のパターンと入力された後の時刻のパター
ンを異なる二時刻のパターンとしてメモリ１０２に記憶
する。入力部１０３は、テレビカメラ等のパターン入力
機器相当のハードウェアであるか、または、それらのデ
ータを扱う外部入力装置である。

【０１９３】ステップ１６０３では、ステップ２０２と
同様に、特徴点抽出部１０４によって、メモリ１０２に
記憶された前の時刻のパターンと後の時刻のパターンの
それぞれに対して、特徴点を抽出し、メモリ１０２に記
憶する。ここで前の時刻のパターンと後の時刻のパター
ンのうち、得られた特徴点が多くない方のパターンを第
一のパターンと呼び、もう一つの方を第二のパターンと
呼ぶ。

【０１９４】ステップ１６０４からステップ１６０６で
は、特徴点照合部１０５によって、メモリ１０２に記憶
されている第一のパターンと第二のパターンの特徴点の
情報を読み出し、第一のパターンと第二のパターンの特
徴点の間の候補表を生成して、第一のパターンの各特徴
点に対してできるだけ小さい距離値をもち、かつ重複の
ない対応になるよう候補表を変更して、メモリ１０２に
記憶する。

【０１９５】ステップ１６０４では、ステップ２０３と
同様に、特徴点照合部１０５の中の距離計算部分１０９
によって、メモリ１０２に記憶された第一のパターンの
特徴点と第二のパターンの特徴点の座標を読み出し、第
一のパターンの特徴点ごとに第二のパターンの各特徴点
との距離値を計算し、メモリ１０２に記憶する。

【０１９６】ステップ１６０５では、ステップ２０４と
同様に、特徴点照合部１０５の中の候補表生成部分１１
０によって、メモリ１０２に記憶された第一のパターン
の特徴点ごとの第二のパターンの各特徴点との距離値を
読み出し、第一のパターンの各特徴点ごとに第二のパタ
ーンの特徴点を距離値の昇順に並べて記述した候補表を
生成し、メモリ１０２に記憶する。

【０１９７】ステップ１６０６では、ステップ２０５と
同様に、特徴点照合部１０５の中の候補表変更部分１１
１によって、メモリ１０２に記憶された候補表を読み出
し、第一のパターンの各特徴点に対してできるだけ小さ
い距離値をもち、かつ重複のない対応づけを求め候補表
を変更して、メモリ１０２に記憶する。

【０１９８】ステップ１６０７では、ステップ２０６と
同様に、移動ベクトル生成部１０６によって、メモリ１
０２に記憶された候補表を読み出し、第一のパターンの
各特徴点と生成された候補表の第一候補に割り付けられ
ている第二のパターンの特徴点の間の対応のすべてにつ
いて、それぞれ移動ベクトルを生成し、メモリ１０２に
記憶する。移動ベクトルは始点を前の時刻の特徴点と
し、終点を後の時刻とする。

【０１９９】ステップ１６０８では、ステップ２０７と
同様に、出力部１０８によって、メモリ１０２に記憶さ
れている移動ベクトルをメモリ１０２に記憶する。

【０２００】ステップ１６０９では、予測移動ベクトル
生成部１５０３によって、メモリ１０２に記憶されてい
る前の時刻と後の時刻の間の移動ベクトルから、予測し
たい地点（注目地点と呼ぶ）を終点とする移動ベクトル
(予測移動ベクトルと呼ぶ)を求める。

【０２０１】予測移動ベクトル生成部１５０３の処理の
過程を図１９を用いて詳細に説明する。

【０２０２】後の時刻＋（後の時刻−前の時刻）ｄにお
ける、ある注目地点(ｉ０,ｊ０)のパターンf(ｉ０,ｊ
０)を予測するという状況で、予測移動ベクトルを生成
することを考える。

【０２０３】図１９で、前の時刻のある特徴点ｆａは、
後の時刻のある特徴点ｆＡとの間で移動ベクトルｖａが
生成されている。また、ベクトルｖＡは、ベクトルｖａ
を単純に平行移動して始点を代表点ｆＡとしたベクトル
である。このとき、始点を特徴点ｆＡとし、ベクトルｖ
Ａをｄ倍にしたベクトルの終点を移動予測位置ｐＡとす
る。

【０２０４】同様に、前の時刻のある特徴点ｆｂは、後
の時刻のある特徴点ｆＢとの間で移動ベクトルｖｂが生
成されている。また、ベクトルｖＢは、ベクトルｖｂを
単純に平行移動して始点を代表点ｆＢとしたベクトルで
ある。このとき、始点を特徴点ｆＢとし、ベクトルｖＢ
をｄ倍にしたベクトルの終点を移動予測位置ｐＢとす
る。

【０２０５】得られたすべての移動予測位置の中で注目
地点に最も近いものを選ぶ。その選ばれた移動予測位置
を求めるときに生成したベクトルを平行移動して、終点
が注目地点となるベクトルを生成し、これを予測移動ベ
クトルとする。その予測移動ベクトルの始点を予測位置
と呼ぶ。生成された予測移動ベクトルを、メモリ102に
記憶する。

【０２０６】この処理によって、パターンが局所的にす
ら平行移動しているわけではなく、変形もありえるよう
なときでも、ロバストな予測が可能となる。

【０２０７】ステップ１６１０では、予測部１５０４に
よって、メモリ１０２に記憶されている予測移動ベクト
ルと注目地点を用いて予測位置を計算し、後の時刻＋
（後の時刻−前の時刻）ｄのｆ(ｉ０,ｊ０）の予測値と
して、メモリ１０２に記憶する。この処理は、数３２の
ようになる。ただし、ここで、ｐｆ(ｉ０,ｊ０）は、位
置(ｉ０,ｊ０)における予測値を、(ｉｐ,ｊｐ)は、予測
位置を表す。

【０２０８】

【数３２】

【０２０９】ステップ１６１１では、予測結果出力部１
５０６によって、メモリ１０２に記憶されている予測値
を出力する。出力はディスプレイ装置かあるいは外部記
憶装置である。

【０２１０】ステップ１６１２では、メモリ１０２に記
憶されている、後の時刻のパターンを前の時刻のパター
ンとしてメモリ１０２に記憶する。これにより、後の時
刻のパターンは、次の処理においては前の時刻のパター
ンとして扱われる。

【０２１１】この実施例によれば、場所によって変化の
方向や大きさが異なる時系列のパターンから、その変化
の違いに対応するように、将来の時刻のパターンを生成
することができる。

【０２１２】次に、本発明の降雨量予測システムの一実
施例について詳細に説明する。

【０２１３】図２１は本実施例の降雨量予測システム全
体の構成を示している。

【０２１４】雨量レーダサイトにある雨量レーダ１９０
１は、指定された時刻ごとに降雨量の分布情報を信号線
１９０３を介して監視制御サイトに送る。監視制御サイ
トには、降雨量予測装置１９０２がある。この降雨量予
測装置１９０２，雨量レーダ１９０１、及び信号線１９
０３は、図１７のパターン処理装置の構成と同一であ
り、図１７における時系列パターン入力部１５０２が雨
量レーダ１９０１に相当している。図１７の時系列パタ
ーン入力部１５０２以外の部分が降雨量予測装置１９０
２の中に実装されている。

【０２１５】したがって、降雨量予測システムの構成や
処理の流れは、図１７と図１８と同様に説明ができる。

【０２１６】図２０(ａ)に示すような前の時刻のパター
ンと図２０(ｂ)に示すような後の時刻のパターンを、降
雨量のデータと見立て、その間のパターンの変化を抽出
して、図２０(ｃ)に示すような後の時刻＋（後の時刻−
前の時刻）ｄのパターンを予測して出力することを考え
る。ここで、パターンは座標(ｉ,ｊ)の関数ｆ(ｉ,ｊ)と
して表されており、図２０(ａ)，(ｂ)、及び(ｃ)では、
その概略が等高線を用いて表現されている。

【０２１７】図１７にあるように、バス１０７を通じ
て、ＣＰＵ１０１，メモリ１０２，入力部１０３，特徴
点抽出部１０４，特徴点照合部１０５，移動ベクトル生
成部１０６，出力部１０８，時系列パターン入力部１５
０２，予測移動ベクトル生成部１５０３，予測部１５０
４，予測結果出力部１５０６が相互に接続されている。
特徴点照合部はさらに、距離計算部分１０９と候補表生
成部分１１０と候補表変更部分１１１を含んでいる。

【０２１８】ここで、時系列パターン入力部１５０２が
図２１における雨量レーダ１９０１に相当しており、そ
れ以外の部分が降雨量予測装置１９０２の中に実装され
ている。

【０２１９】具体的な処理手順を図１８のフローチャー
トを用いて説明する。

【０２２０】ステップ１６０１では、多項式展開フィル
タを生成し、メモリ１０２に記憶する。このフィルタは
パターンを各点のまわりで多項式に展開してその係数を
得るものである。これによって各点ごとに凹凸の状態が
わかる。

【０２２１】ステップ１６０２では、現在の時刻のパタ
ーンｆ(ｉ,ｊ）を時系列パターン入力部１５０２、すな
わち、雨量レーダ１９０１から入力し、現在時刻のパタ
ーンを後の時刻のパターンとして、入力部１０３に出力
する。入力部１０３は、メモリ１０２に記憶された前の
時刻のパターンと入力された後の時刻のパターンを異な
る二時刻のパターンとしてメモリ１０２に記憶する。

【０２２２】ステップ１６０３では、ステップ２０２と
同様に、特徴点抽出部１０４によって、メモリ１０２に
記憶された前の時刻のパターンと後の時刻のパターンの
それぞれに対して、特徴点を抽出し、メモリ１０２に記
憶する。ここで前の時刻のパターンと後の時刻のパター
ンのうち、得られた特徴点が多くない方のパターンを第
一のパターンと呼び、もう一つの方を第二のパターンと
呼ぶ。

【０２２３】ステップ１６０４からステップ１６０６で
は、特徴点照合部１０５によって、メモリ１０２に記憶
されている第一のパターンと第二のパターンの特徴点の
情報を読み出し、第一のパターンと第二のパターンの特
徴点の間の候補表を生成して、第一のパターンの各特徴
点に対してできるだけ小さい距離値をもち、かつ重複の
ない対応になるよう候補表を変更して、メモリ１０２に
記憶する。

【０２２４】以下に、この段階の処理を詳しく説明す
る。

【０２２５】ステップ１６０４では、ステップ２０３と
同様に、特徴点照合部１０５の中の距離計算部分１０９
によって、メモリ１０２に記憶された第一のパターンの
特徴点と第二のパターンの特徴点の座標を読み出し、第
一のパターンの特徴点ごとに第二のパターンの各特徴点
との距離値を計算し、メモリ１０２に記憶する。

【０２２６】ステップ１６０５では、ステップ２０４と
同様に、特徴点照合部１０５の中の候補表生成部分１１
０によって、メモリ１０２に記憶された第一のパターン
の特徴点ごとの第二のパターンの各特徴点との距離値を
読み出し、第一のパターンの各特徴点ごとに第二のパタ
ーンの特徴点を距離値の昇順に並べて記述した候補表を
生成し、メモリ１０２に記憶する。

【０２２７】ステップ１６０６では、ステップ２０５と
同様に、特徴点照合部１０５の中の候補表変更部分１１
１によって、メモリ１０２に記憶された候補表を読み出
し、第一のパターンの各特徴点に対してできるだけ小さ
い距離値をもち、かつ重複のない対応づけを求め候補表
を変更して、メモリ１０２に記憶する。

【０２２８】ステップ１６０７では、ステップ２０６と
同様に、移動ベクトル生成部１０６によって、メモリ１
０２に記憶された候補表を読み出し、第一のパターンの
各特徴点と生成された候補表の第一候補に割り付けられ
ている第二のパターンの特徴点の間の対応のすべてにつ
いて、それぞれ移動ベクトルを生成し、メモリ１０２に
記憶する。移動ベクトルは始点を前の時刻の特徴点と
し、終点を後の時刻とする。

【０２２９】ステップ１６０８では、ステップ２０７と
同様に、出力部１０８によって、メモリ１０２に記憶さ
れている移動ベクトルをメモリ１０２に記憶する。

【０２３０】ステップ１６０９では、予測移動ベクトル
生成部１５０３によって、メモリ１０２に記憶されてい
る前の時刻と後の時刻の間の移動ベクトルから、予測し
たい地点（注目地点と呼ぶ）を終点とする移動ベクトル
(予測移動ベクトルと呼ぶ)を求める。この際、ベクトル
は一つだけではなく、複数のベクトルを生成する。

【０２３１】ステップ１６１０では、予測部１５０４に
よって、メモリ１０２に記憶されている予測移動ベクト
ルと注目地点を用いて予測位置を計算し、その位置の後
の時刻のパターンの値を、後の時刻＋（後の時刻−前の
時刻）ｄのｆ(ｉ０,ｊ０）の予測値として、メモリ１０
２に記憶する。

【０２３２】ステップ１６１１では、予測結果出力部１
５０６によって、メモリ１０２に記憶されている予測値
を出力する。出力はディスプレイ装置かあるいは外部記
憶装置である。

【０２３３】ステップ１６１２では、メモリ１０２に記
憶されている、後の時刻のパターンを前の時刻のパター
ンとしてメモリ１０２に記憶する。これにより、後の時
刻のパターンは、次の処理では前の時刻のパターンとし
て扱われる。

【０２３４】また、パターン処理装置の実施例のすべて
の変形例に変更して実施することも可能である。

【０２３５】この実施例によれば、場所によって変化の
方向や大きさが異なる時系列の降雨量の分布情報から、
その変化の違いに対応するように、将来の時刻の降雨量
の分布情報を生成することができる。

【０２３６】降雨量予測システムについて、さらに以下
のような実施が可能となる。

【０２３７】図２２に示す画面レイアウト例を用いて、
予測結果出力部１５０６への出力の様子を説明する。

【０２３８】予測結果出力部１５０６に、現在の降雨分
布２００１及び３０分後の降雨分布２００２がそれぞ
れ、地図と重畳して表示されている。また、その中に
は、注目地点や、雨域が表示されている。また、現在の
降雨分布の中には、移動ベクトルや、予測移動ベクトル
が表示されている。

【０２３９】これにより、将来時刻に、どのあたりの雨
域が移動して来るかということが視覚的にわかるように
なる。また、注目地点の降雨量のデータを数値またはグ
ラフで表示することも可能である。

【０２４０】また、上記の表示のうち、任意の表示をと
りやめることも可能である。上記の３０分という予測時
間は例であり、任意に設定が可能である。

【０２４１】また、予測時間を１種類で計算するのでは
なく、複数種類の予測時刻を設け、将来の複数時点での
降雨量の予測表示をすることも可能である。図２３(ａ)
では、それを予測位置の分布で表しており、図２１(ｂ)
ではそれをグラフで表している。これを降雨量の数値と
して表示することも、可能である。

【０２４２】また、特徴照合変更部で距離合計を算出
し、距離が小さくなる度に、距離合計値を数値またはグ
ラフで表示することも可能である。図２４は、距離合計
値の変化をグラフで表している。

【０２４３】これにより、将来の降雨量変化に応じた雨
水排水制御が可能となる。

【０２４４】

【発明の効果】本発明の第一の目的である、パターン処
理装置において、パターンの変化を求めるためにより適
切な特徴点の組合せを求めることができる。

【０２４５】第二の目的である、パターン処理装置及び
降雨量予測システムにおいて、対象となるパターンが変
形するものにも精度のよい将来パターンの予測ができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のパターン処理装置の一実施例を示すブ
ロック図。

【図２】パターン処理装置の処理のフローチャート。

【図３】本発明の実施例の目的の説明図。

【図４】特徴点抽出の説明図。

【図５】特徴点照合部の処理１の過程を示す説明図。

【図６】候補表変更部分の処理のフローチャート。

【図７】特徴点照合部の処理２の過程を示す説明図。

【図８】特徴点照合部の処理３の過程を示す説明図。

【図９】特徴点照合部の確定処理と繰上げ処理の過程を
示す説明図。

【図１０】本発明のパターン処理装置の一実施例を示す
説明図。

【図１１】パターン処理装置の処理のフローチャート。

【図１２】特徴点照合変更部の処理のフローチャート

【図１３】特徴点照合変更部の処理の過程を示す説明
図。

【図１４】特徴点照合変更部の処理の過程を示す説明
図。

【図１５】特徴点照合変更部の処理の過程を示す説明
図。

【図１６】特徴点抽出部の処理のフローチャート。

【図１７】本発明のパターン処理装置の他の実施例を示
す説明図。

【図１８】パターン処理装置の処理のフローチャート。

【図１９】予測移動ベクトルの生成の過程を示す説明
図。

【図２０】本発明の実施例の目的の説明図。

【図２１】本発明の降雨量予測システムの一実施例を示
すブロック図。

【図２２】画面レイアウト説明図。

【図２３】複数種類の予測時刻を設けた場合の画面例の
説明図。

【図２４】特徴点照合部における距離合計値の変化の表
示例の特性図。

【図２５】特徴点照合変更部の処理のフローチャート。

【図２６】特徴点抽出の説明図。

【符号の説明】

１０１…ＣＰＵ、１０２…メモリ、１０３…入力部、１
０４…特徴点抽出部、１０５…特徴点照合部、１０６…
移動ベクトル生成部、１０７…バス、１０８…出力部、
１０９…距離計算部分、１１０…候補表生成部分、１１
１…候補表変更部分。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田所 秀之 茨城県日立市大みか町五丁目２番１号 株 式会社日立製作所大みか工場内

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】異なる二時刻のパターンの入力部と、入力
   されたパターンからの特徴点抽出部と、第一のパターン
   の各特徴点ごとに第二のパターンの各特徴点との距離値
   を計算して出力する距離計算部分と、第一のパターンの
   各特徴点ごとに第二のパターンの各特徴点を距離値の昇
   順に並べて記述した候補表を生成する候補表生成部分
   と、生成された候補表の少なくとも第二候補以降の距離
   値を参照して候補表を変更する候補表変更部分からなる
   特徴点照合部と、照合された特徴点間で移動ベクトルを
   生成する移動ベクトル生成部と、生成された移動ベクト
   ルを出力する出力部とを含むことを特徴とするパターン
   処理装置。
2. 【請求項２】異なる二時刻のパターンの入力部と、入力
   されたパターンから特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
   第一のパターンの各特徴点ごとに第二のパターンの各特
   徴点との距離値を計算して出力する距離計算部分と、第
   一のパターンの各特徴点ごとに第二のパターンの各特徴
   点を距離値の昇順に並べて記述した候補表を生成する候
   補表生成部分と、生成した候補表を初期候補表として保
   存する初期候補表保存部分と、生成された候補表の少な
   くとも第二候補以降の距離値を参照して候補表を変更す
   る候補表変更部分からなる特徴点照合部と、上記変更さ
   れた候補表を初期候補表を参照して変更する特徴点照合
   変更部と、照合された特徴点間で移動ベクトルを生成す
   る移動ベクトル生成部と、生成された移動ベクトルを出
   力する出力部とを有することを特徴とするパターン処理
   装置。
3. 【請求項３】請求項１または２において、時系列パター
   ンを入力する時系列パターン入力部とを含むパターン処
   理装置。
4. 【請求項４】請求項１，２または３において、前記特徴
   点抽出部は、入力されたパターンの凹凸に関する情報か
   ら特徴点を抽出するパターン処理装置。
5. 【請求項５】請求項１，２，３または４において、生成
   された移動ベクトルから予測移動ベクトルを生成する予
   測移動ベクトル生成部と、将来時刻のパターンを予測す
   る予測部と、予測結果を出力する予測結果出力部とを含
   むパターン処理装置。
6. 【請求項６】請求項５項記載のパターン処理装置により
   構成された雨量レーダから得られる降雨分布のパターン
   情報を用いて将来時刻の降雨量を予測することを特徴と
   する降雨量予測装置。
7. 【請求項７】請求項６において、降雨分布と地図を重畳
   して出力する降雨量予測装置。
8. 【請求項８】請求項６または７において、降雨量を予測
   する時刻を複数設定して、将来時刻の降雨量変化を出力
   する降雨量予測装置。
9. 【請求項９】請求項６，７または８において、予測降雨
   量の出力は、将来時刻の降雨分布の図，注目地点の降雨
   量の数値，注目地点の降雨量のグラフのうち、少なくと
   も一つである降雨量予測装置。
10. 【請求項１０】請求項１，２，３，４，５，６，７，８
    または９において、上記候補表の第一候補のすべての距
    離値の合計の変化を数値，グラフのうち、少なくとも一
    つを出力する降雨量予測装置。