JPH0778257A - 画像認識装置 - Google Patents
画像認識装置Info
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- JPH0778257A JPH0778257A JP5161119A JP16111993A JPH0778257A JP H0778257 A JPH0778257 A JP H0778257A JP 5161119 A JP5161119 A JP 5161119A JP 16111993 A JP16111993 A JP 16111993A JP H0778257 A JPH0778257 A JP H0778257A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 メモリ容量が小さくてすみ、かつ統合処理に
時間を要しない画像認識装置を提供する。 【構成】 カメラ１で撮像した濃淡画像を、各画素位置
における評価値を評価値算出器３で算出し、極大点候補
算出器５で、評価値が走査線方向に連続してしきい値記
憶部６からのしきい値以上となる点列の中の最大評価値
を検出し、この最大評価値及びその座標を極大点候補メ
モリ７に格納する。
時間を要しない画像認識装置を提供する。 【構成】 カメラ１で撮像した濃淡画像を、各画素位置
における評価値を評価値算出器３で算出し、極大点候補
算出器５で、評価値が走査線方向に連続してしきい値記
憶部６からのしきい値以上となる点列の中の最大評価値
を検出し、この最大評価値及びその座標を極大点候補メ
モリ７に格納する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、認識対象を撮像して
得た入力画像より、認識対象を特定したり、その認識対
象の位置を判別したりするための画像認識装置に関す
る。
得た入力画像より、認識対象を特定したり、その認識対
象の位置を判別したりするための画像認識装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】従来より知られた画像認識装置として図
１に示すものがある。この画像認識装置は、認識対象を
撮像して濃淡画像を得るためのＣＣＤカメラ（撮像手
段）１と、アナログの濃淡画像をデジタル濃淡画像に変
換するＡ／Ｄ変換器２と、入力画像から各画素位置での
評価値を得る評価値算出器３と、標準パターン（モデ
ル）を記憶するモデル記憶部４と、評価値が基準値（し
きい値）以上となる点を極大点候補として検出する極大
点候補検出器５と、基準値（しきい値）を記憶するしき
い値記憶部６と、検出された極大点候補を記憶する極大
点候補メモリ７と、極大点を記憶する極大点メモリ８
と、極大点候補を複数のグループに統合し、グループ毎
に極大点を求め認識対象を特定したり、位置を判別した
り、各部を制御するＣＰＵ９と、ＣＰＵ用の制御プログ
ラムを格納するＲＯＭ１０と、演算値等を記憶するため
のＲＡＭ１１とから構成されている。
１に示すものがある。この画像認識装置は、認識対象を
撮像して濃淡画像を得るためのＣＣＤカメラ（撮像手
段）１と、アナログの濃淡画像をデジタル濃淡画像に変
換するＡ／Ｄ変換器２と、入力画像から各画素位置での
評価値を得る評価値算出器３と、標準パターン（モデ
ル）を記憶するモデル記憶部４と、評価値が基準値（し
きい値）以上となる点を極大点候補として検出する極大
点候補検出器５と、基準値（しきい値）を記憶するしき
い値記憶部６と、検出された極大点候補を記憶する極大
点候補メモリ７と、極大点を記憶する極大点メモリ８
と、極大点候補を複数のグループに統合し、グループ毎
に極大点を求め認識対象を特定したり、位置を判別した
り、各部を制御するＣＰＵ９と、ＣＰＵ用の制御プログ
ラムを格納するＲＯＭ１０と、演算値等を記憶するため
のＲＡＭ１１とから構成されている。
【０００３】この画像認識装置では、カメラ１、Ａ／Ｄ
変換器２の入力系で得た濃淡画像から、評価値算出器３
で各画素位置でのモデル記憶部４からのモデルパターン
との一致度が評価値として求められる。極大点検出器５
では、評価値算出器３からの評価値が、しきい値記憶部
６からの基準値（しきい値）以上となる点を極大点候補
として検出し、そのデータを極大点候補メモリ７に格納
する。これをＣＰＵバスを介して読み出し、ソフト処理
で極大点候補を複数のグループに統合してグループ毎に
極大点を求めることにより、認識対象の位置を同定する
（詳細は特開平３−１２７２８５号参照）。この結果
（図３に示す）は、ＣＰＵバスを介して極大点メモリ８
に格納される。
変換器２の入力系で得た濃淡画像から、評価値算出器３
で各画素位置でのモデル記憶部４からのモデルパターン
との一致度が評価値として求められる。極大点検出器５
では、評価値算出器３からの評価値が、しきい値記憶部
６からの基準値（しきい値）以上となる点を極大点候補
として検出し、そのデータを極大点候補メモリ７に格納
する。これをＣＰＵバスを介して読み出し、ソフト処理
で極大点候補を複数のグループに統合してグループ毎に
極大点を求めることにより、認識対象の位置を同定する
（詳細は特開平３−１２７２８５号参照）。この結果
（図３に示す）は、ＣＰＵバスを介して極大点メモリ８
に格納される。
【０００４】なお、図２に極大点候補メモリ７の記憶内
容の構成を示している。ｎ個の極大点候補について、そ
のｘ座標、ｙ座標、評価値が記憶できる。ｎは０以上の
任意の整数である。図３に極大点メモリ８の記憶内容の
構成を示している。Ｎ個の極大点について、そのｘ座
標、ｙ座標、評価値が記憶できる。Ｎは０以上の任意の
整数である。図１０に、極大点候補検出器５の具体回路
例を示している。
容の構成を示している。ｎ個の極大点候補について、そ
のｘ座標、ｙ座標、評価値が記憶できる。ｎは０以上の
任意の整数である。図３に極大点メモリ８の記憶内容の
構成を示している。Ｎ個の極大点について、そのｘ座
標、ｙ座標、評価値が記憶できる。Ｎは０以上の任意の
整数である。図１０に、極大点候補検出器５の具体回路
例を示している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た従来の画像認識装置では、極大点候補検出器が「評価
値が基準値以上となる点」を検出するものであるため、
極大点候補の数は非常に多くなる。これにより、候補を
記憶する極大点候補メモリは容量の大きなものが必要と
なるという問題点と、ソフトによる統合処理に大きな時
間がかかるという問題点があった。
た従来の画像認識装置では、極大点候補検出器が「評価
値が基準値以上となる点」を検出するものであるため、
極大点候補の数は非常に多くなる。これにより、候補を
記憶する極大点候補メモリは容量の大きなものが必要と
なるという問題点と、ソフトによる統合処理に大きな時
間がかかるという問題点があった。
【０００６】ここで、具体例を挙げて説明する。図４
に、評価値算出器で計算され、極大点候補検出器に入力
される評価値ｒ（ｘ、ｙ）を示す。この評価値ｒ（ｘ、
ｙ）が、例えば図５中の数字で示されるような値であっ
た場合、図５中の斜線で示した画素が、評価値がしきい
値以上となる画素である。この例では、しきい値を０．
７としている。従来法では、図６で示すようにこの画素
群のｘ座標、ｙ座標、評価値をすべて極大点候補メモリ
に格納する。この例では１０個の極大点候補が格納され
る。仮に、入力画像中にｍ個の認識対象となるパターン
が存在し、それぞれに１０個の極大点候補が検出された
とすると、極大点候補の統計は１０×ｍ個となる。
に、評価値算出器で計算され、極大点候補検出器に入力
される評価値ｒ（ｘ、ｙ）を示す。この評価値ｒ（ｘ、
ｙ）が、例えば図５中の数字で示されるような値であっ
た場合、図５中の斜線で示した画素が、評価値がしきい
値以上となる画素である。この例では、しきい値を０．
７としている。従来法では、図６で示すようにこの画素
群のｘ座標、ｙ座標、評価値をすべて極大点候補メモリ
に格納する。この例では１０個の極大点候補が格納され
る。仮に、入力画像中にｍ個の認識対象となるパターン
が存在し、それぞれに１０個の極大点候補が検出された
とすると、極大点候補の統計は１０×ｍ個となる。
【０００７】この発明は、上記問題点に着目してなされ
たものであって、メモリ容量が小でよい。また統合処理
に時間を要しない、画像認識装置を提供することを目的
としている。
たものであって、メモリ容量が小でよい。また統合処理
に時間を要しない、画像認識装置を提供することを目的
としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段及び作用】この発明の画像
認識装置は、認識対象を撮像して濃淡画像を得る撮像手
段と、入力画像から各画素位置における評価値を得る評
価値算出手段と、前記評価値が走査線方向に連続してあ
らかじめ記憶された基準値以上となる点列の中で最大評
価値を検出する極大点候補検出手段と、前記極大点候補
検出手段で検出した評価値を格納する極大点候補記憶手
段と、前記極大点候補を１以上のグループに統合してグ
ループ毎に極大点を求めることにより認識対象の位置を
同定する同定手段とを備えている。
認識装置は、認識対象を撮像して濃淡画像を得る撮像手
段と、入力画像から各画素位置における評価値を得る評
価値算出手段と、前記評価値が走査線方向に連続してあ
らかじめ記憶された基準値以上となる点列の中で最大評
価値を検出する極大点候補検出手段と、前記極大点候補
検出手段で検出した評価値を格納する極大点候補記憶手
段と、前記極大点候補を１以上のグループに統合してグ
ループ毎に極大点を求めることにより認識対象の位置を
同定する同定手段とを備えている。
【０００９】この画像認識装置では、入力画像から各画
素位置での評価値が求められた後、評価値が走査線方向
に連続して基準値以上となる領域がある場合に、それら
の評価値の最大点を極大点候補として検出する。従来法
に比べ極大点候補数が大幅に少なくなるので、極大点候
補メモリの縮小化、統合処理の高速化が図れる。
素位置での評価値が求められた後、評価値が走査線方向
に連続して基準値以上となる領域がある場合に、それら
の評価値の最大点を極大点候補として検出する。従来法
に比べ極大点候補数が大幅に少なくなるので、極大点候
補メモリの縮小化、統合処理の高速化が図れる。
【００１０】
【実施例】以下、実施例により、この発明をさらに詳細
に説明する。実施例画像認識装置の構成は、図１に示す
従来装置と基本構成において変わるところはない。従来
装置とは、極大点候補検出器５の内部構成が相違する。
これについては後に詳述する。
に説明する。実施例画像認識装置の構成は、図１に示す
従来装置と基本構成において変わるところはない。従来
装置とは、極大点候補検出器５の内部構成が相違する。
これについては後に詳述する。
【００１１】実施例画像認識装置では、カメラ１及びＡ
／Ｄ変換器２の入力系で得られた濃淡画像が、評価値算
出器３に入力される。評価値算出器３で各画素位置での
評価値が求められ、極大点候補検出器５に入力される。
極大点候補検出器５では、その評価値が走査線方向に連
続して基準値（しきい値）以上となる領域の評価値の最
大点を極大点候補として検出し、そのデータを極大点候
補メモリ７に格納する。これをＣＰＵバスを介して読み
出し、ソフト処理で極大点候補を複数のグループに統合
してグループ毎に極大点を求めることにより認識対象の
位置を同定する。この結果はＣＰＵバスを介して極大点
メモリ８に格納される。
／Ｄ変換器２の入力系で得られた濃淡画像が、評価値算
出器３に入力される。評価値算出器３で各画素位置での
評価値が求められ、極大点候補検出器５に入力される。
極大点候補検出器５では、その評価値が走査線方向に連
続して基準値（しきい値）以上となる領域の評価値の最
大点を極大点候補として検出し、そのデータを極大点候
補メモリ７に格納する。これをＣＰＵバスを介して読み
出し、ソフト処理で極大点候補を複数のグループに統合
してグループ毎に極大点を求めることにより認識対象の
位置を同定する。この結果はＣＰＵバスを介して極大点
メモリ８に格納される。
【００１２】極大点候補検出器５の具体的な構成例を図
１１に示す。この回路は、評価値が走査線方向に連続し
て基準値以上となる領域の評価値の最大点を検出し、そ
のｘ座標、ｙ座標、評価値、メモリへの書込み信号、メ
モリアドレスを出力するものである。フリップフロップ
１２〜１５、比較器１６〜１７、カウント回路１８を含
む。
１１に示す。この回路は、評価値が走査線方向に連続し
て基準値以上となる領域の評価値の最大点を検出し、そ
のｘ座標、ｙ座標、評価値、メモリへの書込み信号、メ
モリアドレスを出力するものである。フリップフロップ
１２〜１５、比較器１６〜１７、カウント回路１８を含
む。
【００１３】図１１において、評価値検出器からの評価
値ｒは、フリップフロップ１２と比較器１７に入力さ
れ、同期信号ＣＬＫは、フリップフロップ１２のトリガ
端子に加えられている。また座標信号Ｘは、フリップフ
ロップ１４の入力に、座標信号Ｙはフリップフロップ１
５の入力に、それぞれ加えられている。フリップフロッ
プ１２の出力は、比較器１６の一方の入力と、フリップ
フロップ１３の入力に、それぞれ加えられ、フリップフ
ロップ１３の出力は、比較器１６の他方の入力に加えら
れるとともに、評価値ｒを出力する。比較器１６の出力
は、フリップフロップ１３、１４、１５のトリガ端子に
入力されている。比較器１７の他方の入力端子にはしき
い値記憶部よりしきい値Ｔｈが入力され、比較器１７の
出力は、フリップフロップ１３のリセット入力端に加え
られるとともに、カウンタ回路１８の入力に加えられて
いる。
値ｒは、フリップフロップ１２と比較器１７に入力さ
れ、同期信号ＣＬＫは、フリップフロップ１２のトリガ
端子に加えられている。また座標信号Ｘは、フリップフ
ロップ１４の入力に、座標信号Ｙはフリップフロップ１
５の入力に、それぞれ加えられている。フリップフロッ
プ１２の出力は、比較器１６の一方の入力と、フリップ
フロップ１３の入力に、それぞれ加えられ、フリップフ
ロップ１３の出力は、比較器１６の他方の入力に加えら
れるとともに、評価値ｒを出力する。比較器１６の出力
は、フリップフロップ１３、１４、１５のトリガ端子に
入力されている。比較器１７の他方の入力端子にはしき
い値記憶部よりしきい値Ｔｈが入力され、比較器１７の
出力は、フリップフロップ１３のリセット入力端に加え
られるとともに、カウンタ回路１８の入力に加えられて
いる。
【００１４】フリップフロップ１２は、評価値算出器か
ら得られた評価値ｒを、またフリップフロップ１３は評
価値ｒがしきい値Ｔｈ以上となる連続区間における評価
値の最大値を、またフリップフロップ１４、１５は評価
値が最大となったときのＸ、Ｙ座標をそれぞれ記憶する
機能を有する。比較器１６は、フリップフロップ１２の
記憶データをＡ入力とし、フリップフロップ１３の記憶
データをＢ入力として、その大小を比較するもので、Ａ
入力がＢ入力より大きいとき、そのときのフリップフロ
ップ１２の内容をフリップフロップ１３に、そのときの
Ｘ座標をフリップフロップ１４に、そのときのＹ座標を
フリップフロップ１５に記憶させる。
ら得られた評価値ｒを、またフリップフロップ１３は評
価値ｒがしきい値Ｔｈ以上となる連続区間における評価
値の最大値を、またフリップフロップ１４、１５は評価
値が最大となったときのＸ、Ｙ座標をそれぞれ記憶する
機能を有する。比較器１６は、フリップフロップ１２の
記憶データをＡ入力とし、フリップフロップ１３の記憶
データをＢ入力として、その大小を比較するもので、Ａ
入力がＢ入力より大きいとき、そのときのフリップフロ
ップ１２の内容をフリップフロップ１３に、そのときの
Ｘ座標をフリップフロップ１４に、そのときのＹ座標を
フリップフロップ１５に記憶させる。
【００１５】比較器１７は、評価値ｒとしきい値Ｔｈと
の大小を比較するもので、評価値がしきい値以上となっ
たときフリップフロップ１３をリセットし、また評価値
がしきい値を下回ったときメモリへの書込み信号ＷＥを
アサートする。カウンタ回路１８は、書込み信号ＷＥの
アサート回数をカウントするもので、メモリへの格納ア
ドレスを発生する。アドレスはＲＥＳＥＴ信号によって
０にリセットされる。ＲＥＳＥＴ信号は、１画面の画像
データの始まりにアサートする。
の大小を比較するもので、評価値がしきい値以上となっ
たときフリップフロップ１３をリセットし、また評価値
がしきい値を下回ったときメモリへの書込み信号ＷＥを
アサートする。カウンタ回路１８は、書込み信号ＷＥの
アサート回数をカウントするもので、メモリへの格納ア
ドレスを発生する。アドレスはＲＥＳＥＴ信号によって
０にリセットされる。ＲＥＳＥＴ信号は、１画面の画像
データの始まりにアサートする。
【００１６】この実施例装置において、評価値ｒ（ｘ、
ｙ）が、例えば図５中の数字で示されるような値であっ
た場合、図９中の斜線で示した画素が、評価値が走査線
方向に連続して基準値以上となる領域の評価値の最大点
である。図７に示すようにこの最大点のｘ座標、ｙ座
標、評価値をすべて極大点候補メモリに格納する。この
例では、４個の極大点候補が格納される。仮に、入力画
像中にｍ個の認識対象となるパターンが存在し、それぞ
れに４個の極大点候補が検出されたとすると、極大点候
補の総計は４×ｍ個となる。従来法に比べ、極大点候補
数は４／１０に縮小されている。
ｙ）が、例えば図５中の数字で示されるような値であっ
た場合、図９中の斜線で示した画素が、評価値が走査線
方向に連続して基準値以上となる領域の評価値の最大点
である。図７に示すようにこの最大点のｘ座標、ｙ座
標、評価値をすべて極大点候補メモリに格納する。この
例では、４個の極大点候補が格納される。仮に、入力画
像中にｍ個の認識対象となるパターンが存在し、それぞ
れに４個の極大点候補が検出されたとすると、極大点候
補の総計は４×ｍ個となる。従来法に比べ、極大点候補
数は４／１０に縮小されている。
【００１７】このため、極大点候補メモリの容量は４／
１０に縮小できる。また、ソフト処理による極大点候補
の統合に要する計算時間は、特開平３−１２７２８５号
公報に記載のアルゴリズムを用いるとすると、極大点候
補数の二乗にほぼ比例するので、計算時間を約１６／１
００に短縮できる。図１における評価値算出器３は、モ
デル記憶部４からのモデルデータと入力画像との各画素
位置での一致度を評価値として求めるものであってもよ
い。
１０に縮小できる。また、ソフト処理による極大点候補
の統合に要する計算時間は、特開平３−１２７２８５号
公報に記載のアルゴリズムを用いるとすると、極大点候
補数の二乗にほぼ比例するので、計算時間を約１６／１
００に短縮できる。図１における評価値算出器３は、モ
デル記憶部４からのモデルデータと入力画像との各画素
位置での一致度を評価値として求めるものであってもよ
い。
【００１８】また、図１における評価値算出器３は、モ
デル記憶部４からのモデルデータと入力画像との各画素
位置での正規化相互相関値を評価値として求めるもので
あってもよい。正規化相互相関値の計算式は、図１２に
示す入力画像及びモデルデータとして、次式となる。
デル記憶部４からのモデルデータと入力画像との各画素
位置での正規化相互相関値を評価値として求めるもので
あってもよい。正規化相互相関値の計算式は、図１２に
示す入力画像及びモデルデータとして、次式となる。
【００１９】画素位置（ｘ、ｙ）における正規化相互相
関値Ｒ（ｘ、ｙ）は
関値Ｒ（ｘ、ｙ）は
【００２０】
【数１】
【００２１】で求められる。ただし Ｎ＝（ｘｓ）×（ｙｓ） である。
【００２２】
【数２】
【００２３】また、図１における評価値算出器３は、入
力画像の各画素位置での局所領域（固定、もしくはＣＰ
Ｕが与えるモデルのような形でもよい。）の画素値の偏
差値の例として、標準偏差値と平均偏差値の計算式を次
に示す。 画素位置（ｘ、ｙ）における標準偏差値σ（ｘ、ｙ）
は以下で求められる。
力画像の各画素位置での局所領域（固定、もしくはＣＰ
Ｕが与えるモデルのような形でもよい。）の画素値の偏
差値の例として、標準偏差値と平均偏差値の計算式を次
に示す。 画素位置（ｘ、ｙ）における標準偏差値σ（ｘ、ｙ）
は以下で求められる。
【００２４】
【数３】
【００２５】ただし、
【００２６】
【数４】
【００２７】である。 画素位置（ｘ、ｙ）における平均偏差値Ｄ（ｘ、ｙ）
は以下で求められる。
は以下で求められる。
【００２８】
【数５】
【００２９】また、図１における評価値算出器３は、入
力画像の各画素位置での局所領域の画素値の平均値を評
価値として求めるものであってもよい。平均値の計算式
を次に示す。
力画像の各画素位置での局所領域の画素値の平均値を評
価値として求めるものであってもよい。平均値の計算式
を次に示す。
【００３０】
【数６】
【００３１】
【発明の効果】この発明によれば、評価値が走査線方向
に連続してあらかじめ記憶された基準値以上となる点列
の中で最大評価値を検出し、極大点候補とするので、走
査線方向の列上で、極大点候補は１個となるので、全体
としての極大点候補が少なくなり、その分、メモリ容量
を小さくできるばかりか、統合処理の高速化を実現でき
る。
に連続してあらかじめ記憶された基準値以上となる点列
の中で最大評価値を検出し、極大点候補とするので、走
査線方向の列上で、極大点候補は１個となるので、全体
としての極大点候補が少なくなり、その分、メモリ容量
を小さくできるばかりか、統合処理の高速化を実現でき
る。
【図１】画像認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】従来の画像認識装置の極大点候補メモリの記憶
内容の構成を示す図である。
内容の構成を示す図である。
【図３】従来の画像認識装置の極大点メモリの記憶内容
の構成を示す図である。
の構成を示す図である。
【図４】図１に示す画像認識装置の極大点候補検出器に
入力される評価値を説明する図である。
入力される評価値を説明する図である。
【図５】評価値がしきい値以上となる画素群の例を示す
図である。
図である。
【図６】従来の画像認識装置の極大点候補メモリの格納
例を示す図である。
例を示す図である。
【図７】この発明の実施例画像認識装置の極大点候補メ
モリの格納例を示す図である。
モリの格納例を示す図である。
【図８】従来の画像認識装置の極大点候補を説明する図
である。
である。
【図９】この発明の実施例画像認識装置の極大点候補を
説明する図である。
説明する図である。
【図１０】従来の画像認識装置の極大点検出器の構成を
示す回路図である。
示す回路図である。
【図１１】この発明の実施例画像認識装置の極大点候補
検出器の構成を示す回路図である。
検出器の構成を示す回路図である。
【図１２】評価値算出器における、正規化相互相関値の
計算を説明する図である。
計算を説明する図である。
１ カメラ ３ 評価値算出器 ５ 極大値候補検出器 ６ しきい値記憶部 ７ 極大点候補メモリ
Claims (6)
- 【請求項１】認識対象を撮像して濃淡画像を得る撮像手
段と、 入力画像から各画素位置における評価値を得る評価値算
出手段と、 前記評価値が走査線方向に連続してあらかじめ記憶され
た基準値以上となる点列の中で最大評価値を検出する極
大点候補検出手段と、 前記極大点候補検出手段で検出した評価値を格納する極
大点候補記憶手段と、 前記極大点候補を１以上のグループに統合してグループ
毎に極大点を求めることにより認識対象の位置を同定す
る同定手段とを具備してなる画像認識装置。 - 【請求項２】前記評価値算出手段は、あらかじめモデル
として登録されたモデル記憶部よりモデルパターンと入
力画像の各画素との一致度を評価値とする請求項１に記
載の画像認識装置。 - 【請求項３】前記一致度は正規化相互相関値である請求
項２に記載の画像認識装置。 - 【請求項４】前記評価値算出手段は、入力画像の各画素
値とあらかじめ記憶された局所領域内の画素値との標準
偏差値を評価値とする請求項１に記載の画像認識装置。 - 【請求項５】前記評価値算出手段は、入力画像の各画素
値とあらかじめ記憶された局所領域内の画素値との平均
偏差値を評価値とする請求項１に記載の画像認識装置。 - 【請求項６】前記評価値算出手段は、入力画像の各画素
値とあらかじめ記憶された局所領域内の画素値との平均
値を評価値とする請求項１に記載の画像認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16111993A JP3316551B2 (ja) | 1993-06-30 | 1993-06-30 | 画像認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16111993A JP3316551B2 (ja) | 1993-06-30 | 1993-06-30 | 画像認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0778257A true JPH0778257A (ja) | 1995-03-20 |
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-
1993
- 1993-06-30 JP JP16111993A patent/JP3316551B2/ja not_active Expired - Lifetime
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