JPS5878261A - ２図形のズレ角度検出方法 - Google Patents
２図形のズレ角度検出方法Info
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- JPS5878261A JPS5878261A JP56176214A JP17621481A JPS5878261A JP S5878261 A JPS5878261 A JP S5878261A JP 56176214 A JP56176214 A JP 56176214A JP 17621481 A JP17621481 A JP 17621481A JP S5878261 A JPS5878261 A JP S5878261A
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- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
- G06V10/7515—Shifting the patterns to accommodate for positional errors
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- Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
この発明は、たとえば電子印鑑照合等に使用される基準
図形に対する比較図形のズレ角など２図形のズレ角度検
出方法に関する。
図形に対する比較図形のズレ角など２図形のズレ角度検
出方法に関する。
従来、銀行等で新規に口座を開ｄした場合に銀行保管用
としてあらかじめ使用印鑑の印影を登録（登録印影とい
う）しておき、出金時には預金者が出金伝票あるいは小
切手などに押印した印影（データ印影という。）とこの
登録印影を照合し９両印影が同一と判断された場合に出
金処理を行なうようにしている。従来この印影照合は係
員が目視で行なっているが、取引業務の自動化の一環と
して印鑑照合も自動化されることが要請されている。そ
こで印鑑照合を自動的に行なうために、予−め登録印影
を画像処理して図形的特徴たとえば印影を構成するコン
ポーネント毎の面積、カラー。
としてあらかじめ使用印鑑の印影を登録（登録印影とい
う）しておき、出金時には預金者が出金伝票あるいは小
切手などに押印した印影（データ印影という。）とこの
登録印影を照合し９両印影が同一と判断された場合に出
金処理を行なうようにしている。従来この印影照合は係
員が目視で行なっているが、取引業務の自動化の一環と
して印鑑照合も自動化されることが要請されている。そ
こで印鑑照合を自動的に行なうために、予−め登録印影
を画像処理して図形的特徴たとえば印影を構成するコン
ポーネント毎の面積、カラー。
周囲長、外周四辺形２重心等をあらかじめ記憶しておき
、チェックすべき印鑑のデータ印影の図形的特徴も同様
にして記憶しておき、記憶されている両印影を比較する
方法が考えられる。しかしながら機：成約に印影照合を
行なおうとする時の問題点 厚第１図の印影例に示すように登録印影の中心線ａ１・
ａ２に対しデータ印影の中心線ｂ１・ｂ２が任意の角度
θｄだけずれているのが一般的であり９両印影の異同を
チェックするためには先ずデすなわち基準となる登録印
影に対するデータ印影の相対的な最適回転角を検出しな
ければならない。
、チェックすべき印鑑のデータ印影の図形的特徴も同様
にして記憶しておき、記憶されている両印影を比較する
方法が考えられる。しかしながら機：成約に印影照合を
行なおうとする時の問題点 厚第１図の印影例に示すように登録印影の中心線ａ１・
ａ２に対しデータ印影の中心線ｂ１・ｂ２が任意の角度
θｄだけずれているのが一般的であり９両印影の異同を
チェックするためには先ずデすなわち基準となる登録印
影に対するデータ印影の相対的な最適回転角を検出しな
ければならない。
この発明の目的は記憶されている登録印影、データ印影
のコンポーネント、カラー、面積９周囲長９重心座漂、
外周四辺形等から基準図形すなわち登録印影に対する比
較図形すなわちデータ印影の相対的な最適回転角を検出
するだめの２図形のズレ角度検出方法を提供するにある
。
のコンポーネント、カラー、面積９周囲長９重心座漂、
外周四辺形等から基準図形すなわち登録印影に対する比
較図形すなわちデータ印影の相対的な最適回転角を検出
するだめの２図形のズレ角度検出方法を提供するにある
。
ここでコンポーネント（ＣＯＭＰＯ〆ＮＥＮＴ）とは印
影の背景とインクで境界の区分がなされる部分形状であ
り塵が付されるものである。カラー（ｃ。
影の背景とインクで境界の区分がなされる部分形状であ
り塵が付されるものである。カラー（ｃ。
ＬＯＲ）とは各コンポーネントの色情報であり、たとえ
ば背景：０．インク：１で示されるものである。面積（
ＡＲＥＲ）とは各コンポーネントの面積。
ば背景：０．インク：１で示されるものである。面積（
ＡＲＥＲ）とは各コンポーネントの面積。
周囲長（ＮＰ’ＥＲＩＭＰＴＳ）とは各コン〆ネントの
周囲長である。重心座標とは各弓ンポーネントの重心座
標であってＸ座標Ｘ ｍｅａｎ、 Ｙ座標Ｙ ｍｅａｎ
で示される。外接四辺形とゆ各コンポーネントに外接す
る四辺形で最小Ｘ座標Ｘｍ１ｎ、最小Ｙ座標Ｙ ｍｉｎ
最大Ｘ座標Ｘｍａｘ、最大Ｙ座標Ｙｍａｘで示される。
周囲長である。重心座標とは各弓ンポーネントの重心座
標であってＸ座標Ｘ ｍｅａｎ、 Ｙ座標Ｙ ｍｅａｎ
で示される。外接四辺形とゆ各コンポーネントに外接す
る四辺形で最小Ｘ座標Ｘｍ１ｎ、最小Ｙ座標Ｙ ｍｉｎ
最大Ｘ座標Ｘｍａｘ、最大Ｙ座標Ｙｍａｘで示される。
概説するとこの発明の２図形のズレ角度検出方法は、基
準図形及び比較図形を構成する部分形状すなわちコンポ
ーネント毎に記憶されているカラー、面積２周囲長９重
心、外接四辺形等の形状的特徴に基づき、基準図形の各
部分形状に対する比較図形の部分形状を個別に所定角た
とえば画部分形状の重心の座標原点に対するズレ角回転
させてそのときの重心距離を求めるとともに画部分形状
め類似度合を表わす評価値を算出してこの重心距離及び
類似度合評価値が基準値内の基準図形と比較図形の部分
形状の組合せリストを作成記憶し。
準図形及び比較図形を構成する部分形状すなわちコンポ
ーネント毎に記憶されているカラー、面積２周囲長９重
心、外接四辺形等の形状的特徴に基づき、基準図形の各
部分形状に対する比較図形の部分形状を個別に所定角た
とえば画部分形状の重心の座標原点に対するズレ角回転
させてそのときの重心距離を求めるとともに画部分形状
め類似度合を表わす評価値を算出してこの重心距離及び
類似度合評価値が基準値内の基準図形と比較図形の部分
形状の組合せリストを作成記憶し。
先ず概略的に類似する部分形状の組合せを選定し。
さらに続いて基準図形に対し所定範囲角度内で単位角度
毎に比較図形を小刻みに回転させ、前記リスト中から読
出した部分形状について重心距離を算出し、この重心距
離が基準値内の組合部分形状の類似度合評価値及び重心
距離に基いて第２の類似度合評価値を求めこれを各組合
せ部分形状毎に累算し、この累算値が最大となる角度を
最適回転角すなわち検出ズレ角とするものである。
毎に比較図形を小刻みに回転させ、前記リスト中から読
出した部分形状について重心距離を算出し、この重心距
離が基準値内の組合部分形状の類似度合評価値及び重心
距離に基いて第２の類似度合評価値を求めこれを各組合
せ部分形状毎に累算し、この累算値が最大となる角度を
最適回転角すなわち検出ズレ角とするものである。
この発明によれば、基準図形と比較図形の部分図形の形
状的特徴に基いて類似する部分形状の概略的な第１次マ
ツチリストを先ず作成しその後。
状的特徴に基いて類似する部分形状の概略的な第１次マ
ツチリストを先ず作成しその後。
第１次マツチリストにリストアツブされている基準図形
の部分形状と比較図形の部分形状の組合せについて基準
図形に対し、比較図形を所定範囲角度内で単位角度ずつ
小刻みに回転させて、各部分図形の類似性を検出してゆ
くものであるから、比較的速い時間でしかも高精度に最
適回転角度すなわちズレ角を検出することができる。
の部分形状と比較図形の部分形状の組合せについて基準
図形に対し、比較図形を所定範囲角度内で単位角度ずつ
小刻みに回転させて、各部分図形の類似性を検出してゆ
くものであるから、比較的速い時間でしかも高精度に最
適回転角度すなわちズレ角を検出することができる。
以下図面に示す実施例によりこの発明の詳細な説明する
。
。
第２図はこの発明が実施される印鑑照合装置の概略構成
を示す図である。図において１は照合すべき印鑑が押印
されている小切手をストックするスタッカ、２は小切手
をスタッカ１の下方部より順次送出し走行させるベルト
、５は走行中の小切手の下段に印字されているコード、
糸を読取、認識するＯＣＲ，４は小切手の印影画像を読
取るカメラであって、印影画像を行毎に走査することに
より印影画像面の背景とインクに応じた光信号を電気信
号に変換する。カメラ４はアナログ画像信号を受けて２
値化する２値化回路を含んでおシ、その２値化信号をデ
ータバスＤＢを介して画像処理装置５のＣＰＵ６に入力
するようになっている。
を示す図である。図において１は照合すべき印鑑が押印
されている小切手をストックするスタッカ、２は小切手
をスタッカ１の下方部より順次送出し走行させるベルト
、５は走行中の小切手の下段に印字されているコード、
糸を読取、認識するＯＣＲ，４は小切手の印影画像を読
取るカメラであって、印影画像を行毎に走査することに
より印影画像面の背景とインクに応じた光信号を電気信
号に変換する。カメラ４はアナログ画像信号を受けて２
値化する２値化回路を含んでおシ、その２値化信号をデ
ータバスＤＢを介して画像処理装置５のＣＰＵ６に入力
するようになっている。
７は発振器であってカメラ４に読出しパルスを供給する
とともに、現信号のポイント座標値を計算するためにＸ
軸座標カウンタ（列カウンタ）８にも入力している。Ｘ
軸座標カウンタの近上げ信号がＹ軸座標の計算のために
Ｘ軸座標カウンタ（行カウンタ）９にも供給されている
。Ｘ軸座標カウンタ８．Ｘ軸座標カウンタ９の出力もデ
ータバスＤＢを介してＣ’Ｐ Ｕ ６に入力される。１
ｏは登録印影（基準図形）を記憶する外部メモリ、１１
はデータ印影（比較図形）を記憶するメインメモリであ
る。メインメモリ１１は第３図に示すようにコンポ−ナ
ンド（ＣＯＭＰＯＮＥＮＴ）を記憶する領域ｍ１．カラ
＋ （ＣＯＬＯＲ）を記憶する領域ｍ２．面積（ＡＲＥ
Ａ）を記憶する領域ｍ３．周囲長（ＮＰＥＲＩＭＰＴＳ
）を記憶する領域ｍ ４ ＋重心座標（Ｘ ＭＥＡＮ、
Ｙ ＭＥＡＮ ）を記憶する領域ｍ４．重心座標（Ｘ
■法Ｎ。
とともに、現信号のポイント座標値を計算するためにＸ
軸座標カウンタ（列カウンタ）８にも入力している。Ｘ
軸座標カウンタの近上げ信号がＹ軸座標の計算のために
Ｘ軸座標カウンタ（行カウンタ）９にも供給されている
。Ｘ軸座標カウンタ８．Ｘ軸座標カウンタ９の出力もデ
ータバスＤＢを介してＣ’Ｐ Ｕ ６に入力される。１
ｏは登録印影（基準図形）を記憶する外部メモリ、１１
はデータ印影（比較図形）を記憶するメインメモリであ
る。メインメモリ１１は第３図に示すようにコンポ−ナ
ンド（ＣＯＭＰＯＮＥＮＴ）を記憶する領域ｍ１．カラ
＋ （ＣＯＬＯＲ）を記憶する領域ｍ２．面積（ＡＲＥ
Ａ）を記憶する領域ｍ３．周囲長（ＮＰＥＲＩＭＰＴＳ
）を記憶する領域ｍ ４ ＋重心座標（Ｘ ＭＥＡＮ、
Ｙ ＭＥＡＮ ）を記憶する領域ｍ４．重心座標（Ｘ
■法Ｎ。
Ｙ ＭＥＡＮ）’を記憶する領域ｍ５・ｍ６＋外周四辺
形座標（Ｘ ＭＩＮ、 Ｙ ＭＩＮ 、 Ｘ ＭＡＸ
、 Ｙ ＭＡＸ ）を記憶する領ｈＪｍ７・Ｉｎ８・ｍ
９す′１０を有している。
形座標（Ｘ ＭＩＮ、 Ｙ ＭＩＮ 、 Ｘ ＭＡＸ
、 Ｙ ＭＡＸ ）を記憶する領ｈＪｍ７・Ｉｎ８・ｍ
９す′１０を有している。
これらの記憶領域は各コンポーネント毎に各データが記
憶されるようになっている。またメインメモリ１１は上
記記憶領域のほか後述するデータ記憶領域も備えている
。ＣＰＵ６は内蔵するプログラムによる制御に基いて、
カメラ４から入力される画像信号、Ｘ軸カウンタ８及び
Ｙ軸カウンタ９から入力される庄原信号を受けて画像処
理を行ない、メインメモリ１１の各記憶領域にデータ印
影のコンポーネント、カラー、面積、外周長等を記憶し
メインメモリ１１に記憶されているデータ印影と外部メ
モリ１０に記憶されている登録印影よシ両印影の相対的
な最適回転角すなわち中心軸のズレ角を求めて、その後
照合処理を行なう。１２はＣＰＵ６で照合された結果を
受けて、小切手を偽造、リジェクト、１真正に区分けす
る出力機器でありデータバスＤＢを介してＣＰＵ６に接
続されている。１３ａ・１３ｂ・１３ｃは出力機器１２
よりの信号により送出されて来た小切手を振分ける振分
はゲート １４ａ・１４ｂ・１４ｃは振分けられた小切
手を偽造、リジェクト真正別に収納する小切手を偽造、
リジェクト、１正別に収納する小切手収納部である。
憶されるようになっている。またメインメモリ１１は上
記記憶領域のほか後述するデータ記憶領域も備えている
。ＣＰＵ６は内蔵するプログラムによる制御に基いて、
カメラ４から入力される画像信号、Ｘ軸カウンタ８及び
Ｙ軸カウンタ９から入力される庄原信号を受けて画像処
理を行ない、メインメモリ１１の各記憶領域にデータ印
影のコンポーネント、カラー、面積、外周長等を記憶し
メインメモリ１１に記憶されているデータ印影と外部メ
モリ１０に記憶されている登録印影よシ両印影の相対的
な最適回転角すなわち中心軸のズレ角を求めて、その後
照合処理を行なう。１２はＣＰＵ６で照合された結果を
受けて、小切手を偽造、リジェクト、１真正に区分けす
る出力機器でありデータバスＤＢを介してＣＰＵ６に接
続されている。１３ａ・１３ｂ・１３ｃは出力機器１２
よりの信号により送出されて来た小切手を振分ける振分
はゲート １４ａ・１４ｂ・１４ｃは振分けられた小切
手を偽造、リジェクト真正別に収納する小切手を偽造、
リジェクト、１正別に収納する小切手収納部である。
次に第４図・、第５図に示す制御フローを参照して登録
印影とデータ印影の相対的な最適回転角度の検出につい
て説明する。
印影とデータ印影の相対的な最適回転角度の検出につい
て説明する。
第４図に示す制御フローの処理段階では両印影間で、形
状が類似し重心間の距離が近接するものであり、かつカ
ラーが一致するコンポーネントを選択抽出して第１次マ
ツチリストを作成する。
状が類似し重心間の距離が近接するものであり、かつカ
ラーが一致するコンポーネントを選択抽出して第１次マ
ツチリストを作成する。
先ずステップ４０（以下ステップはＳＴと略称する）で
登録印影の形状的特徴読込を行なう。登″録印影の形状
的特徴は外部メモリ１０に記憶されておりデータ印影を
押印した小切手が０ＣＲ３を通過するとそのコード五が
読取られるので、外部メモリ１０からコードＡに対応す
る登録印影がメインメモリ１１に移送され一時記憶され
ている。
登録印影の形状的特徴読込を行なう。登″録印影の形状
的特徴は外部メモリ１０に記憶されておりデータ印影を
押印した小切手が０ＣＲ３を通過するとそのコード五が
読取られるので、外部メモリ１０からコードＡに対応す
る登録印影がメインメモリ１１に移送され一時記憶され
ている。
登録印影データの具体例はたとえば第６図に示すとおり
である。ｓ’ｒ４０での登録印影の形状的特徴の読込は
第６図に示す記憶データの１行を第１行目からすなわち
コンポーネント毎に順次行なう。
である。ｓ’ｒ４０での登録印影の形状的特徴の読込は
第６図に示す記憶データの１行を第１行目からすなわち
コンポーネント毎に順次行なう。
ＳＴ４１で登録印影データが終了か否か判定す・る。
登録印影テ゛−夕の終了マークはたとえばコンポーネン
ト記憶領域の最後にデータ書込時に０を入れておき、こ
の０有無の判定を行なうことによりなされる。ｓ’ｒ４
１での判定がＮｏの場合は５Ｔ４２でデータ印影の形状
的特徴を読込む。データ印影の形状的特徴はカメラ４よ
りゝ読取られたデータ印影がＣＰＵ６で画像処理されメ
インメモリ１１に記憶されており、その具体例はたとえ
ば第７図に示すと計りである。ＳＴ４２でのデータ印影
の形状的特徴の読込も第７図に示す記憶データの１行を
第１行目からすなわちコンポーネント毎に順次行なう。
ト記憶領域の最後にデータ書込時に０を入れておき、こ
の０有無の判定を行なうことによりなされる。ｓ’ｒ４
１での判定がＮｏの場合は５Ｔ４２でデータ印影の形状
的特徴を読込む。データ印影の形状的特徴はカメラ４よ
りゝ読取られたデータ印影がＣＰＵ６で画像処理されメ
インメモリ１１に記憶されており、その具体例はたとえ
ば第７図に示すと計りである。ＳＴ４２でのデータ印影
の形状的特徴の読込も第７図に示す記憶データの１行を
第１行目からすなわちコンポーネント毎に順次行なう。
続いてＳＴ４３でデータ印影の終了か否かの判定が５Ｔ
４１の場合と同様にして行なわれる。ＳＴ４３での判定
がＮＯの場合続いてｓ’ｒ４４で登録印影の読込コンポ
ーネントのカラーとデータ印影の読込コンポーネントの
カラーを比較する。
４１の場合と同様にして行なわれる。ＳＴ４３での判定
がＮＯの場合続いてｓ’ｒ４４で登録印影の読込コンポ
ーネントのカラーとデータ印影の読込コンポーネントの
カラーを比較する。
両印影のカラーが一致しない場合、登録印影データとデ
ータ印影データが一致しないことを示し。
ータ印影データが一致しないことを示し。
フローはＳＴ４２にもどる。両印影のカラーが一致すれ
ばＳＴ４５に移りデータ印影コンポーネントの所定角回
転後両印影のコンポーネントのパターンの重心位置の距
離■ＩＳＴ ）を計算する。
ばＳＴ４５に移りデータ印影コンポーネントの所定角回
転後両印影のコンポーネントのパターンの重心位置の距
離■ＩＳＴ ）を計算する。
この距離は以下のようにして算出される。
今、仮に登録印影のコンポーネントパターンを第８図に
示すＡ、その重心座標をＣＧＩ（Ｘｌ、 Ｙｌ）またデ
ータ印影のコンポーネントパターンをＢ、その重心塵：
票をＣＧ ２ （Ｘ２． Ｙ２）とする。座標原点を０
としＸ軸に対し０ＣＧｉのなす角をθｉ、ｘ軸に対し０
ＣＧ２のなす角を０２とし、さらにデータ印影を相対的
に回転可能な角をθｍａｘと量ると重心座標間の距離は
θ１．θ２の角度差により６つの場合に分類して求めら
れる。
示すＡ、その重心座標をＣＧＩ（Ｘｌ、 Ｙｌ）またデ
ータ印影のコンポーネントパターンをＢ、その重心塵：
票をＣＧ ２ （Ｘ２． Ｙ２）とする。座標原点を０
としＸ軸に対し０ＣＧｉのなす角をθｉ、ｘ軸に対し０
ＣＧ２のなす角を０２とし、さらにデータ印影を相対的
に回転可能な角をθｍａｘと量ると重心座標間の距離は
θ１．θ２の角度差により６つの場合に分類して求めら
れる。
■ −Ｑ ＋ｍａｘ ＜０１−Ｇ２く＋θ、ｍａｘのと
きデータ印影の重心ＣＧ ２ （Ｘ２． Ｙ２）の座標
を０１−０２回転して得られる新たな座標のｃ ａ ６
（ｘ２．Ｙ２’）とＣＧ１（Ｘ１°、Ｙｌ）の距離を求
める。
きデータ印影の重心ＣＧ ２ （Ｘ２． Ｙ２）の座標
を０１−０２回転して得られる新たな座標のｃ ａ ６
（ｘ２．Ｙ２’）とＣＧ１（Ｘ１°、Ｙｌ）の距離を求
める。
Ｘ２ ＝ Ｘ２ｃｏｓ （θ１−０２）＋Ｙ２５ｉｎ（
θ１−０２）■ θ１−θ２く−θｍ ａ、ｘのときＣ
Ｇ２ （Ｘ２．Ｙ２ ）の座標を十〇ｍａｘ回転して得
られた座標のＣＧ２（Ｘ２． Ｙ２）とＣＧ１（Ｘｌ、
Ｙｌ）の距離を′求める。
θ１−０２）■ θ１−θ２く−θｍ ａ、ｘのときＣ
Ｇ２ （Ｘ２．Ｙ２ ）の座標を十〇ｍａｘ回転して得
られた座標のＣＧ２（Ｘ２． Ｙ２）とＣＧ１（Ｘｌ、
Ｙｌ）の距離を′求める。
Ｘ２ ＝ Ｘ２ ｃｏｓθｍａｘ −１−Ｙ２ ｓｉｎ
θｍａｘＹ’２＝−Ｘ２ｓｉｎθｍａｘ 十Ｙ２ｃｏｓ
θｍａｘＤＩＳＴ＝！扁石＝■Ｔ−・・・・・・（２）
■ θ１−０２〉θｍａｘのとき ＣＧ２（Ｘ２．Ｙ２ ）の座標を一〇ｍａｘ回転して得
られた座標のＣＧ２（Ｘ２．Ｙ２）とＣＧ１（Ｘｌ、Ｙ
ｌ）の距離を求める。
θｍａｘＹ’２＝−Ｘ２ｓｉｎθｍａｘ 十Ｙ２ｃｏｓ
θｍａｘＤＩＳＴ＝！扁石＝■Ｔ−・・・・・・（２）
■ θ１−０２〉θｍａｘのとき ＣＧ２（Ｘ２．Ｙ２ ）の座標を一〇ｍａｘ回転して得
られた座標のＣＧ２（Ｘ２．Ｙ２）とＣＧ１（Ｘｌ、Ｙ
ｌ）の距離を求める。
Ｘ２ ＝ Ｘ２ ｃｏｓθｍａｘ ＋ Ｙ２ ｓｉｎθ
ｍａｘＹ’！ ＝＝−Ｘ２ ｓｉｎθｍａｘ＋Ｙ２ｃｏ
ｓθｍａｘ以上の算出式によりＳｒ１５で重心座標間の
距離が算出されると第９図に示すメインメモリ１１の記
憶領域ｍ’１１に記憶されｔｓＴ３６に移り予め記憶領
域ｍ１２に設定記憶されている距離限界値（ＤＩＳＴ
ＴＨＲＥＳＨ）と算出距離（ＤＩｓＴ）カ比較すれ、距
離が距離限界値よシ小さいか判゛定される。
ｍａｘＹ’！ ＝＝−Ｘ２ ｓｉｎθｍａｘ＋Ｙ２ｃｏ
ｓθｍａｘ以上の算出式によりＳｒ１５で重心座標間の
距離が算出されると第９図に示すメインメモリ１１の記
憶領域ｍ’１１に記憶されｔｓＴ３６に移り予め記憶領
域ｍ１２に設定記憶されている距離限界値（ＤＩＳＴ
ＴＨＲＥＳＨ）と算出距離（ＤＩｓＴ）カ比較すれ、距
離が距離限界値よシ小さいか判゛定される。
距離限界値よりも距離が大きいと、登録印影データとデ
ータ印影データは一致しないものとし、フロー、は５Ｔ
４２にもどる。距離限界値よりも距離が小さいとＳｒ１
７に移り両印影のコンポーネントの形状メリット（ＦＥ
ＡＴＭＥＲＩＴ）すなわち類似度合評価値を計算する。
ータ印影データは一致しないものとし、フロー、は５Ｔ
４２にもどる。距離限界値よりも距離が小さいとＳｒ１
７に移り両印影のコンポーネントの形状メリット（ＦＥ
ＡＴＭＥＲＩＴ）すなわち類似度合評価値を計算する。
形状メリットは以下のようにして算出される。
今両印影の比較コンポーネントパターンの■面積、■周
囲長、■形状係数〔（周囲長）２／面積〕、■外接四辺
形面積、■外接四面形縦横比の各々につき登録印影をＡ
ｉとし、データ印影をＢｉとし。
囲長、■形状係数〔（周囲長）２／面積〕、■外接四辺
形面積、■外接四面形縦横比の各々につき登録印影をＡ
ｉとし、データ印影をＢｉとし。
を求める。そして次式で示すこれらの合計値を形状メリ
ット値とする。
ット値とする。
ただしＷＴｉ：ｉ番目の重み係数
この形状メリット値は類似度？評価値でありその値が小
さいほど両印影の比較コンポーネントが類似することを
示すものである。
さいほど両印影の比較コンポーネントが類似することを
示すものである。
上記方法により形状メリットが算出されると。
、第９図の記憶領域ｍ１３に記憶される。そしてフロー
はｓ’ｒ４Ｂに移り記憶領域ｍ１４に記憶されている形
状メリット限界値（■：ｉＲＩ ＴＴＨＲＥ ＳＨ）と
。
はｓ’ｒ４Ｂに移り記憶領域ｍ１４に記憶されている形
状メリット限界値（■：ｉＲＩ ＴＴＨＲＥ ＳＨ）と
。
形状メリットが比較される。形状メリット値が形状メリ
ット限界値よりも大であると登録印影データとデータ印
影データは不一致であるとしてフローは５Ｔ４２にもど
る。形状メリット値が形状メリット限界値よりも小さい
と両印影の比較コンポーネントは類似するとして、５Ｔ
４９に移り、第１次マツチリスト作成のためにリストデ
ータがメインメモリ１１に記憶される。この第１次マツ
チリストは第１０図に示すように登録印影のコンポーネ
ント應、データ印影のコンポーネント、糸１面積比９周
囲長比、形状係数比、外接四辺形面積比。
ット限界値よりも大であると登録印影データとデータ印
影データは不一致であるとしてフローは５Ｔ４２にもど
る。形状メリット値が形状メリット限界値よりも小さい
と両印影の比較コンポーネントは類似するとして、５Ｔ
４９に移り、第１次マツチリスト作成のためにリストデ
ータがメインメモリ１１に記憶される。この第１次マツ
チリストは第１０図に示すように登録印影のコンポーネ
ント應、データ印影のコンポーネント、糸１面積比９周
囲長比、形状係数比、外接四辺形面積比。
外接四辺形の縦横比、形状メリットから構成される。
Ｓｒ１９で第１次マツチリストデータの記憶が終了し、
あるいは５Ｔａ４，５Ｔ４６，５Ｔ４Ｂの判定Ｎｏでフ
ローは５Ｔ４２に移りデータ印影の形状的特徴記憶領域
の次の行すなわち次のコンポーネントに関するデータを
読込み登録印影の形状的特徴の第１行すなわち第１のコ
ンポーネントとの比較をｓ’ｒ４３〜５Ｔ４９で上記と
同様の処理を行ないこの繰返し処理をデータ印影の形状
的特徴データが０となり、５Ｔ４３の判定がＹＥＳとな
るまで行なう。データ印影の形状的特徴データが０とな
るとｓ’ｒ４３の判定がＹＥＳとなりフローはｓＴ’４
０にもどり登録印影の形状的特徴記憶部の次の行のデー
タを読込、形状的特徴記憶部のデータが０となるまでｓ
’ｒ４０〜５Ｔ４９の処理をくシ返し、登録印影とデー
タ印影の各コンポーネントの相類似するもののリストす
なわち第１次マツチリストを作成する。登録印影の特徴
記憶部のデータが０になるとｓ’ｒ４１の判定はＹＥＳ
となり第１次マツチリスト作成の処理動作は終了する。
あるいは５Ｔａ４，５Ｔ４６，５Ｔ４Ｂの判定Ｎｏでフ
ローは５Ｔ４２に移りデータ印影の形状的特徴記憶領域
の次の行すなわち次のコンポーネントに関するデータを
読込み登録印影の形状的特徴の第１行すなわち第１のコ
ンポーネントとの比較をｓ’ｒ４３〜５Ｔ４９で上記と
同様の処理を行ないこの繰返し処理をデータ印影の形状
的特徴データが０となり、５Ｔ４３の判定がＹＥＳとな
るまで行なう。データ印影の形状的特徴データが０とな
るとｓ’ｒ４３の判定がＹＥＳとなりフローはｓＴ’４
０にもどり登録印影の形状的特徴記憶部の次の行のデー
タを読込、形状的特徴記憶部のデータが０となるまでｓ
’ｒ４０〜５Ｔ４９の処理をくシ返し、登録印影とデー
タ印影の各コンポーネントの相類似するもののリストす
なわち第１次マツチリストを作成する。登録印影の特徴
記憶部のデータが０になるとｓ’ｒ４１の判定はＹＥＳ
となり第１次マツチリスト作成の処理動作は終了する。
第１次マツチリストの作成処理が終了すると第５図に示
す最適角度検出の処理フローに移る。
す最適角度検出の処理フローに移る。
先ずＳＴ５０でトータルメリット（ＴＯＴ■ＲＩＴ）記
憶領域ｍ１６．ベストメリット（ＢＥＳＴ■准ＩＴ ）
記憶領域ｍ１７を０に２回転角度θ記憶領域ｍ１５を一
〇ｍａｘにそれぞれ初期設定しておく。そして５Ｔ５１
でメインメモリ１１の第１次マツチリスト記憶領域のデ
ータ先頭を指定し、５Ｔ５２で第１次マツチリストの第
１行日を読込む。そして５Ｔ５３でマツチリストのデー
タが終了か否が判定する。マツチリストデータの最後の
コンポーネント記憶領域に記憶される０によりデータエ
ンドを”判定することができる。動作開始頭初はマツチ
リストデータは０でないので５Ｔ５３の判定はＮＯでＩ
Ｓ−はｓ’ｒ５４に移りＤＩＳＴ計算すなわち両比較コ
ンポーネントの重心座標間の距離計算を行なう。距離計
算はデータ印影のコンポーネントパターンの重心座標（
Ｘ２．Ｙ２）に対し角度θを回転して得られる新しい座
標（ｘ′２．ｙ６）を求め、登録印影のコンポーネント
パターンの重心座標（Ｘｌ。
憶領域ｍ１６．ベストメリット（ＢＥＳＴ■准ＩＴ ）
記憶領域ｍ１７を０に２回転角度θ記憶領域ｍ１５を一
〇ｍａｘにそれぞれ初期設定しておく。そして５Ｔ５１
でメインメモリ１１の第１次マツチリスト記憶領域のデ
ータ先頭を指定し、５Ｔ５２で第１次マツチリストの第
１行日を読込む。そして５Ｔ５３でマツチリストのデー
タが終了か否が判定する。マツチリストデータの最後の
コンポーネント記憶領域に記憶される０によりデータエ
ンドを”判定することができる。動作開始頭初はマツチ
リストデータは０でないので５Ｔ５３の判定はＮＯでＩ
Ｓ−はｓ’ｒ５４に移りＤＩＳＴ計算すなわち両比較コ
ンポーネントの重心座標間の距離計算を行なう。距離計
算はデータ印影のコンポーネントパターンの重心座標（
Ｘ２．Ｙ２）に対し角度θを回転して得られる新しい座
標（ｘ′２．ｙ６）を求め、登録印影のコンポーネント
パターンの重心座標（Ｘｌ。
ｙｌ）との距離を求める。
データ印影の回転後の重心座標は
Ｘ２ ＝ Ｘ２ ｃｏｓθ＋Ｙ２ｓｉｎθＹ ２ ＝
−Ｘ ２ ｓ ｉ ｎθ＋Ｙ２ｃｏｓθで求められるの
でより算出される。そしてＳ’Ｔ５５に移り、算出した
距離と予め設定記憶している距離限界値（ＤＩＳＴＴＨ
ｆｔＥＳＨ）とを比較し、算出距離の方が小さいかどう
か判定する。算出距離の方が大きいと５Ｔ５５’の判定
はＮＯとなり、５Ｔ５２にもどる。算出距離の方が小さ
いと判定ＹＥＳで５Ｔ５６に移り。
−Ｘ ２ ｓ ｉ ｎθ＋Ｙ２ｃｏｓθで求められるの
でより算出される。そしてＳ’Ｔ５５に移り、算出した
距離と予め設定記憶している距離限界値（ＤＩＳＴＴＨ
ｆｔＥＳＨ）とを比較し、算出距離の方が小さいかどう
か判定する。算出距離の方が大きいと５Ｔ５５’の判定
はＮＯとなり、５Ｔ５２にもどる。算出距離の方が小さ
いと判定ＹＥＳで５Ｔ５６に移り。
第２の類似度合評価値、形状メリック（ＦＥＡＴ ＭＥ
ＲＩＴＴ）値の計算を行ない記憶領域ｍ１９に記憶する
。形状メリッツ値は、距離条件を満足するコンポーネン
トパターンの形状メリット（ＦＥＡＴ ＭＥＲＩＴ）値
、距離（ＤＩＳＴ）値より次式により算出されるもので
ある。
ＲＩＴＴ）値の計算を行ない記憶領域ｍ１９に記憶する
。形状メリッツ値は、距離条件を満足するコンポーネン
トパターンの形状メリット（ＦＥＡＴ ＭＥＲＩＴ）値
、距離（ＤＩＳＴ）値より次式により算出されるもので
ある。
ＷＴＤ Ｉ ＳＴ〆ＤＩＳＴ
この形状メリットＦＥＡＴ■ＣＲＩ ＴＴ値は形状が良
く一致し、また距離の小さいほど大きな値となるもので
ある。なおここでＷＴＦＥＡＴ 、 ＷＴＤＩＳＴは重
み係数値であり、実施例ではたとえばＷＴＦＥＡＴ ＝
７５ＷＴＤＩＳＴ ＝ １が用いられる。形状メリッッ
ＦＥＡＴＭＥＲＩＴＴ値が求められると次に５Ｔ５７に
移り。
く一致し、また距離の小さいほど大きな値となるもので
ある。なおここでＷＴＦＥＡＴ 、 ＷＴＤＩＳＴは重
み係数値であり、実施例ではたとえばＷＴＦＥＡＴ ＝
７５ＷＴＤＩＳＴ ＝ １が用いられる。形状メリッッ
ＦＥＡＴＭＥＲＩＴＴ値が求められると次に５Ｔ５７に
移り。
形状メリツツＦＥＡＴ■ＲＩＴＴ値の累積合計値である
トータルメリット） ＴＯＴ −ＭＥＲＩＴに今回分の
形状メリツツ値を加算する。最初の形状メリック算出段
階では、記憶領域ｍ１６のトータルメリット値は０であ
るので、５Ｔ５７におけるトータルメリット値は形状メ
リツツ値に等しい。ＳＴ５７におけるトータルメリット
への形状メリツツ値の加算が終了するとＳ Ｔ ５２に
もどり、第１マツチリストの次のデータを読込み１次の
類似する登録印影のコンポーネントパターンとデータ印
影のコンポーネントパターンについて前記と同様ｓ Ｔ
５３〜Ｓ ’ｒ ５７の処理を行ない２重心座標間の距
離が距離限界値をこえていればそのまま次のマツチデー
タリストの読込に移り距離限界値以内であれば形状メリ
、ツツ値を算出して記憶領域ｍ１６のトータルメリット
に累積加算する。そして同様の処理動作を第１次マツチ
リストのデータが終了するまで継続する。第１次マツチ
リストのデータが終了すると５Ｔ５３の判定はｙＥｓと
なり、５Ｔ５ｆ３に移る。ｓ’ｒ５Ｂでトータルメリッ
ト値が記憶領域ｍ１７のベストメリット値よりも大きい
か判定する。ベストメリットは回転角θを１°ずつずら
しながら各θｌの形状メリツツ値を求めてゆく中でトー
タルメリットの最も大なる値を示すものである。
トータルメリット） ＴＯＴ −ＭＥＲＩＴに今回分の
形状メリツツ値を加算する。最初の形状メリック算出段
階では、記憶領域ｍ１６のトータルメリット値は０であ
るので、５Ｔ５７におけるトータルメリット値は形状メ
リツツ値に等しい。ＳＴ５７におけるトータルメリット
への形状メリツツ値の加算が終了するとＳ Ｔ ５２に
もどり、第１マツチリストの次のデータを読込み１次の
類似する登録印影のコンポーネントパターンとデータ印
影のコンポーネントパターンについて前記と同様ｓ Ｔ
５３〜Ｓ ’ｒ ５７の処理を行ない２重心座標間の距
離が距離限界値をこえていればそのまま次のマツチデー
タリストの読込に移り距離限界値以内であれば形状メリ
、ツツ値を算出して記憶領域ｍ１６のトータルメリット
に累積加算する。そして同様の処理動作を第１次マツチ
リストのデータが終了するまで継続する。第１次マツチ
リストのデータが終了すると５Ｔ５３の判定はｙＥｓと
なり、５Ｔ５ｆ３に移る。ｓ’ｒ５Ｂでトータルメリッ
ト値が記憶領域ｍ１７のベストメリット値よりも大きい
か判定する。ベストメリットは回転角θを１°ずつずら
しながら各θｌの形状メリツツ値を求めてゆく中でトー
タルメリットの最も大なる値を示すものである。
頭初のθ＝−θｍａｘ処理サイクルでは５Ｔ５Ｑでベス
トメリット−０とされているので、当然算出トータルメ
リットの方が大であるから判定はＹＥＳで５Ｔ５９に移
りトータルメリット値が新たにベストメリット値として
記憶領域ｍ１７に記憶され。
トメリット−０とされているので、当然算出トータルメ
リットの方が大であるから判定はＹＥＳで５Ｔ５９に移
りトータルメリット値が新たにベストメリット値として
記憶領域ｍ１７に記憶され。
角度θすなわち一〇ｍａｘが最適角度（ＢＥＳＴ ＡＮ
ＧＬＥ）として記憶される。次にＳ Ｔ ６０に移り角
度０が最大角度十〇ｍａｘ（たとえば２５０に設定）と
比較される。０が最大角度θｍａｘに達していないので
、’５Ｔ６０の判定はＮＯでＳｒ１１に移り角度θに＋
１０の加算を行なうとともに記憶領域ｍ１６のトータル
メリットを０にする。そ１７てＳｒ５１にもどりθ−−
θｍａｘの時と同様に第１次マツチリストデータの先頭
データを指定して、マツチリストの登録印影データと対
照比較されるデータ印影データにつき、それぞれＤＩＳ
Ｔ計算（Ｓｒ５４）を行ない限界値内のものについｊ形
状メリツツを算出しく５Ｔ５６）ｔ さらにトータルメ
リットを計算する（Ｓｒ５７）。そしてマツチリストの
各データにつきＳｒ５２〜ＳＴ５７の処理を繰り返し、
θニー〇 ｍａｘ ＋ １°におけるトータルメリット
を求める。
ＧＬＥ）として記憶される。次にＳ Ｔ ６０に移り角
度０が最大角度十〇ｍａｘ（たとえば２５０に設定）と
比較される。０が最大角度θｍａｘに達していないので
、’５Ｔ６０の判定はＮＯでＳｒ１１に移り角度θに＋
１０の加算を行なうとともに記憶領域ｍ１６のトータル
メリットを０にする。そ１７てＳｒ５１にもどりθ−−
θｍａｘの時と同様に第１次マツチリストデータの先頭
データを指定して、マツチリストの登録印影データと対
照比較されるデータ印影データにつき、それぞれＤＩＳ
Ｔ計算（Ｓｒ５４）を行ない限界値内のものについｊ形
状メリツツを算出しく５Ｔ５６）ｔ さらにトータルメ
リットを計算する（Ｓｒ５７）。そしてマツチリストの
各データにつきＳｒ５２〜ＳＴ５７の処理を繰り返し、
θニー〇 ｍａｘ ＋ １°におけるトータルメリット
を求める。
５Ｔ５８でこのトータルメリット値と６−− Ｏｍａｘ
の時に算出したトータルメリット値すなわちベストメリ
ット値と比較する。もしトータルメリット値よりも記憶
しているベストメリット値の方が大きい場合は判定Ｎｏ
で５Ｔ６０に飛ぶが、トータルメリット値の方が犬なる
場合は、５Ｔ５９に移りそのトータルメリット値を新た
なベストメリツＩ・とじて記憶領域ｍ１７に更新記憶し
同様に記憶領域ｍ２０の最適角度も一〇ｍａｘ ＋ １
に更新記憶する。その後Ｓ ’Ｉ’ ６０でθ＝θ
ｍａｘかチェックした後５Ｔ６１でｈ度θにさらに＋１
°の加算処理を施し記憶領域ｍ１６のトータルメリット
を０にして、またＳｒ５１にもどる。以上のようにして
角度θを一２５°から２５°まで１°ずつ変化させ、各
角度ごとに第１次マツチリストを参照してトータルメリ
ットを算出し、前回の処理サイクルまでの最高トータル
メリット値すなわちベストメリット値と比較し、今回の
処理サイクルのトータルメリット値が大なる場合のみそ
のトータルメリット値をベストメリットとして記憶領域
ｍ１７に記憶するとともにその時の角度θを最適角度と
して記憶領域ｍ２０に記憶する。このようにして角度θ
が最大角度θｍｉｘに達するとＳ Ｔ０ｎの判定はＹｆ
ｆＳとなり動作は終了する。終了時点における最適角度
はベストメリットの角度すなわちトータルメリットの最
も一犬なる角変を示しておりトータルメリットが最も大
ということは登録印影データとデータ印影データの相類
似したコンポーネントパターンが最も多いことを示すも
のである。以上のようにして求めた最適角度だけデータ
印影を回転させて登録印影データを比較照合すれば、第
１図ＣＢ）に示すズレ角θｄの影響を問題にすることな
く印鑑照合を行うことができる。すなわち登録印影デー
タとデータ印影データを最適角度だけ回転させたデータ
を照合することにより精度の高い印鑑照合を行うことが
できる。
の時に算出したトータルメリット値すなわちベストメリ
ット値と比較する。もしトータルメリット値よりも記憶
しているベストメリット値の方が大きい場合は判定Ｎｏ
で５Ｔ６０に飛ぶが、トータルメリット値の方が犬なる
場合は、５Ｔ５９に移りそのトータルメリット値を新た
なベストメリツＩ・とじて記憶領域ｍ１７に更新記憶し
同様に記憶領域ｍ２０の最適角度も一〇ｍａｘ ＋ １
に更新記憶する。その後Ｓ ’Ｉ’ ６０でθ＝θ
ｍａｘかチェックした後５Ｔ６１でｈ度θにさらに＋１
°の加算処理を施し記憶領域ｍ１６のトータルメリット
を０にして、またＳｒ５１にもどる。以上のようにして
角度θを一２５°から２５°まで１°ずつ変化させ、各
角度ごとに第１次マツチリストを参照してトータルメリ
ットを算出し、前回の処理サイクルまでの最高トータル
メリット値すなわちベストメリット値と比較し、今回の
処理サイクルのトータルメリット値が大なる場合のみそ
のトータルメリット値をベストメリットとして記憶領域
ｍ１７に記憶するとともにその時の角度θを最適角度と
して記憶領域ｍ２０に記憶する。このようにして角度θ
が最大角度θｍｉｘに達するとＳ Ｔ０ｎの判定はＹｆ
ｆＳとなり動作は終了する。終了時点における最適角度
はベストメリットの角度すなわちトータルメリットの最
も一犬なる角変を示しておりトータルメリットが最も大
ということは登録印影データとデータ印影データの相類
似したコンポーネントパターンが最も多いことを示すも
のである。以上のようにして求めた最適角度だけデータ
印影を回転させて登録印影データを比較照合すれば、第
１図ＣＢ）に示すズレ角θｄの影響を問題にすることな
く印鑑照合を行うことができる。すなわち登録印影デー
タとデータ印影データを最適角度だけ回転させたデータ
を照合することにより精度の高い印鑑照合を行うことが
できる。
なお−ヒ述したようにデータ印影のコンポーネントパタ
ーンの形状的特徴を示すカラー、面積２周囲長、外接四
辺形２重心座標、形状係数等は最適角度検出に先立って
、カメラ４よりのデータ印影画像信号がＣＰＵ６に加え
られ、ＣＰＵ６で画像処理が行なわれて求められ、メイ
ンメモリ１１に記憶されているが、以下に第１１図に示
す制御フローを参照して第１２図に示す図形パターンを
例にとり、これら形状的特徴の算出例を概説する。
ーンの形状的特徴を示すカラー、面積２周囲長、外接四
辺形２重心座標、形状係数等は最適角度検出に先立って
、カメラ４よりのデータ印影画像信号がＣＰＵ６に加え
られ、ＣＰＵ６で画像処理が行なわれて求められ、メイ
ンメモリ１１に記憶されているが、以下に第１１図に示
す制御フローを参照して第１２図に示す図形パターンを
例にとり、これら形状的特徴の算出例を概説する。
もちろん第１１図に示す制御フローを進行するプログラ
ムも０２口６に内蔵のメモリに記憶されている。
ムも０２口６に内蔵のメモリに記憶されている。
第１１図におけるポイント走査は左上部の座標（１，１
）から、開始され右の方へすなわち（２，１） 。
）から、開始され右の方へすなわち（２，１） 。
（３，１）・・・（ｉ、１）・・・（Ｍ 、１）と進行
し、座標（ＩＶＩ 、１）で１行目の走査が終り走査が
２行目に移り（１，２）。
し、座標（ＩＶＩ 、１）で１行目の走査が終り走査が
２行目に移り（１，２）。
（２，２）・・・（ｉ ’、 ２）・・・（Ｍ、２）と
進行してゆく。
進行してゆく。
第１０図において動作スタート後、５Ｔ１０１でデータ
１ビット読込、すなわちポイント座標（１゜１）のデー
タがカメラ４を介してＣＰＵ６に読込まれる。そしてＳ
Ｔ １０２で゛′データは黒か°′の判定がなされる
。座標（ｉｔｌ）は白なので判定はＮｏで５Ｔ１１７に
移り、前に読込まれたビットとの間で゛′前自白ピット
４連結性有か″判定される。ここで４方向連結性とは基
点となるビットから、上、下。
１ビット読込、すなわちポイント座標（１゜１）のデー
タがカメラ４を介してＣＰＵ６に読込まれる。そしてＳ
Ｔ １０２で゛′データは黒か°′の判定がなされる
。座標（ｉｔｌ）は白なので判定はＮｏで５Ｔ１１７に
移り、前に読込まれたビットとの間で゛′前自白ピット
４連結性有か″判定される。ここで４方向連結性とは基
点となるビットから、上、下。
左、右の隣接ビット位置のいずれかに基点ビットと同一
カラーが存在する場合をいう。また８方向連結性とは基
点となるビットから真上、右上、左上、右横、左横、左
下、真下、右下、の方向の隣接ピット位置のいずれかに
基点ビットと同一カラーが存在する場合をいう。
カラーが存在する場合をいう。また８方向連結性とは基
点となるビットから真上、右上、左上、右横、左横、左
下、真下、右下、の方向の隣接ピット位置のいずれかに
基点ビットと同一カラーが存在する場合をいう。
上記８Ｔ１１７では以前に白ビットが記憶されていない
ので判定はＮＯとなり、Ｓ’ｒ１１８に移り°゛直前よ
び直上に黒ビット有か″判定される。ここで直前とは一
般的に現在位ｖｌｉ−（ｉ ９．ｉ）とすると（ｉ−１
，ｊり位置をいい、直上とは（ｉ、ｊ−ｉ）を意味して
いる。座標（１，１）においてはこの判定もＮＯで５Ｔ
１３２に移り゛入力画像終了か°′の判定を行ないもち
ろん終了でないから判定ＮＯでスタートにもどり次のデ
ータビット（２，１）を読内むことになる。第１２図の
図形パターン例では座標（３，２）までこの状態が続き
座標（１，１）の場合と同様の動作が続く。
ので判定はＮＯとなり、Ｓ’ｒ１１８に移り°゛直前よ
び直上に黒ビット有か″判定される。ここで直前とは一
般的に現在位ｖｌｉ−（ｉ ９．ｉ）とすると（ｉ−１
，ｊり位置をいい、直上とは（ｉ、ｊ−ｉ）を意味して
いる。座標（１，１）においてはこの判定もＮＯで５Ｔ
１３２に移り゛入力画像終了か°′の判定を行ないもち
ろん終了でないから判定ＮＯでスタートにもどり次のデ
ータビット（２，１）を読内むことになる。第１２図の
図形パターン例では座標（３，２）までこの状態が続き
座標（１，１）の場合と同様の動作が続く。
走査がポイント座標（４，２）に達するとこのビットは
黒なので、５Ｔｔ０２の′°データ黒か′の判定はＹＥ
Ｓとなり５Ｔ１０３に移り゛フラグセットか″′判定を
行なう。このフラグは白ビットの４連結性があった場合
に立てられるフラグであり、この位置ではそのフラグが
立てられていないので判定はｌ″ＪＯで５Ｔ１０４に移
る。そして５Ｔ１０４で゛′前黒データとの８方向連結
、性有か″チェックされる。
黒なので、５Ｔｔ０２の′°データ黒か′の判定はＹＥ
Ｓとなり５Ｔ１０３に移り゛フラグセットか″′判定を
行なう。このフラグは白ビットの４連結性があった場合
に立てられるフラグであり、この位置ではそのフラグが
立てられていないので判定はｌ″ＪＯで５Ｔ１０４に移
る。そして５Ｔ１０４で゛′前黒データとの８方向連結
、性有か″チェックされる。
この黒ビットは初めての黒ビットなので判定Ｎ。
で５Ｔ１０５に移りここでコンポーネント五として１が
コンポーネント記憶領域ｍ１に記憶される。
コンポーネント記憶領域ｍ１に記憶される。
そして５Ｔ１０６でカラー記憶領域ｍ２にカラー１が記
憶される。（カラー１は黒を示している。）次に続いて
５Ｔ１０７で始点座標として（４，２）が外周座標記憶
領域ｍ４（記憶領域ｍ４には周囲長のほかに周囲長を算
出する外周座標も記憶されるようになっている）に記憶
される。その後フローは５Ｔ１０８に移り、 Ｘｍａｘ
＝ ｉ、 Ｘｍ１ｎ ＝ ｉ、 Ｙｍａｘ＝＝ ｊ 、
Ｙ ｍ１ｎ＝ ｊの処理を行なう。すなわちＸ座標４
を外接四辺形座［Ｘｍａｘ（Ｘ軸最大値）記憶領域ｍ９
と、 Ｘ ｍｉｎ （Ｘ軸最小値）記憶領域ｍ７に記憶
し、Ｘ座標２を外接四辺形座標のＹｍａｘ（Ｙ軸最犬値
）記憶領域ｍ１０と、 Ｙｍｉｎ （Ｙ軸峡小値）記憶
領域ｍ８に記憶する。続いて５Ｔ１１４で黒ビットの１
を面積情報として面積記憶領域ｍ３に計数する。次に５
Ｔ１１５に移り重心座標を算出し記１意領域ｍ５．ｍ乙
にその値を記憶する。
憶される。（カラー１は黒を示している。）次に続いて
５Ｔ１０７で始点座標として（４，２）が外周座標記憶
領域ｍ４（記憶領域ｍ４には周囲長のほかに周囲長を算
出する外周座標も記憶されるようになっている）に記憶
される。その後フローは５Ｔ１０８に移り、 Ｘｍａｘ
＝ ｉ、 Ｘｍ１ｎ ＝ ｉ、 Ｙｍａｘ＝＝ ｊ 、
Ｙ ｍ１ｎ＝ ｊの処理を行なう。すなわちＸ座標４
を外接四辺形座［Ｘｍａｘ（Ｘ軸最大値）記憶領域ｍ９
と、 Ｘ ｍｉｎ （Ｘ軸最小値）記憶領域ｍ７に記憶
し、Ｘ座標２を外接四辺形座標のＹｍａｘ（Ｙ軸最犬値
）記憶領域ｍ１０と、 Ｙｍｉｎ （Ｙ軸峡小値）記憶
領域ｍ８に記憶する。続いて５Ｔ１１４で黒ビットの１
を面積情報として面積記憶領域ｍ３に計数する。次に５
Ｔ１１５に移り重心座標を算出し記１意領域ｍ５．ｍ乙
にその値を記憶する。
この場合重心座標はＸｍｅａｎ＝Σｉ ／Ａ 、 Ｙ
ｍｅａｎ ＝Σｊ／Ａで求められる（Ａ：面積）。その
ためこのポイント（４，２）では２重心座標はＸｍｅａ
ｎ ＝ ４ 。
ｍｅａｎ ＝Σｊ／Ａで求められる（Ａ：面積）。その
ためこのポイント（４，２）では２重心座標はＸｍｅａ
ｎ ＝ ４ 。
Ｙ ｍｅａ ｎ ＝ ２となりこの数値が上記記憶領域
ｍ５゜ｍ６に記憶される。そして動作フローはＳ Ｔ
１３２を経てスタートにもどる。
ｍ５゜ｍ６に記憶される。そして動作フローはＳ Ｔ
１３２を経てスタートにもどる。
走査が次のポイント座標（５，２）に移ると、やはり黒
ビットであるから前記と同様熱処理ルーチンに入るが、
５Ｔ１０４の゛′８方向連結性有か″ の判定では（４
，２）の黒ビットとの連結性が確認されるので判定はＹ
ＥＳで５Ｔ１０９に移る。連結性が確認されているので
、この場合コンポーネント届。
ビットであるから前記と同様熱処理ルーチンに入るが、
５Ｔ１０４の゛′８方向連結性有か″ の判定では（４
，２）の黒ビットとの連結性が確認されるので判定はＹ
ＥＳで５Ｔ１０９に移る。連結性が確認されているので
、この場合コンポーネント届。
カラーは変らない。そしてＳ’ｆ’１０９で゛′境界画
像力ｒ′判定されるが、ＹＥＳなのでｓ’ｒ１１０に移
りゝ°前方向連結か″ 判定される。ここで前方向とは
始点座標に対して、その外周座標が前方向に連結される
ことを意味するもので、この場合ＹＥＳであるから５Ｔ
１１１で座標（５，２）を外周座標記憶領域ｍ４の前方
向境界座標記憶領域に記憶する。次に続いてフローはＳ
Ｔ １１３に移る。Ｓ Ｔ １１３は外接四辺形の座
標記憶を行なう。すなわち、ｉが記憶領域ｍ９の記憶内
容Ｘｍａｘより大きい場合、そのｉを新たなＸｍａｘと
して記憶領域ｍ９に記憶し。
像力ｒ′判定されるが、ＹＥＳなのでｓ’ｒ１１０に移
りゝ°前方向連結か″ 判定される。ここで前方向とは
始点座標に対して、その外周座標が前方向に連結される
ことを意味するもので、この場合ＹＥＳであるから５Ｔ
１１１で座標（５，２）を外周座標記憶領域ｍ４の前方
向境界座標記憶領域に記憶する。次に続いてフローはＳ
Ｔ １１３に移る。Ｓ Ｔ １１３は外接四辺形の座
標記憶を行なう。すなわち、ｉが記憶領域ｍ９の記憶内
容Ｘｍａｘより大きい場合、そのｉを新たなＸｍａｘと
して記憶領域ｍ９に記憶し。
ｉが記憶領域ｍ７の記憶内容Ｘｍ１ｎより小さい場合そ
のｉを新たなＸｍ１ｎとして記憶領域ｍ７に記憶し、さ
らにｊが記憶領域ｍｌＯの記憶内容Ｙｍａｘ より大き
い場合そのｊを新たなＹｍａｘとして記憶領域ｍ１０に
記憶し、ｊが記憶領域ｍ８の記憶内容Ｙｍｉｎより小さ
い場合はｊを新たなＹｍｉｎとして記憶領域ｍ８に記憶
する。現座標では五−５，３＝２で、記・謔領域ｍ７．
ｍ９の記は内容が４、記憶領域ｍ８．ｍ１０の記憶内容
が２なので記憶領域ｍ９に新たなＸｍａｘとして５が記
憶されるが、 Ｙｍｉｎ、 Ｙｍｄｘはそのままで記
憶領域ｍ１３゜ｍ１０の内容は２のままで変化し々い。
のｉを新たなＸｍ１ｎとして記憶領域ｍ７に記憶し、さ
らにｊが記憶領域ｍｌＯの記憶内容Ｙｍａｘ より大き
い場合そのｊを新たなＹｍａｘとして記憶領域ｍ１０に
記憶し、ｊが記憶領域ｍ８の記憶内容Ｙｍｉｎより小さ
い場合はｊを新たなＹｍｉｎとして記憶領域ｍ８に記憶
する。現座標では五−５，３＝２で、記・謔領域ｍ７．
ｍ９の記は内容が４、記憶領域ｍ８．ｍ１０の記憶内容
が２なので記憶領域ｍ９に新たなＸｍａｘとして５が記
憶されるが、 Ｙｍｉｎ、 Ｙｍｄｘはそのままで記
憶領域ｍ１３゜ｍ１０の内容は２のままで変化し々い。
次に続いて５Ｔ１１４に移り面積記憶領域ｍ３に＋１を
計数し、さらにＳ Ｔ １１５で重心座標計算を行なう
。ここではΣ１＝＝４＋ｓ＝９．Σｊ−２＋２−４９面
積＝２なのでＸ ｍｅａｎ ＝ ４．５ 、 Ｙ ｍｅ
ａｎ ＝ ２となる。
計数し、さらにＳ Ｔ １１５で重心座標計算を行なう
。ここではΣ１＝＝４＋ｓ＝９．Σｊ−２＋２−４９面
積＝２なのでＸ ｍｅａｎ ＝ ４．５ 、 Ｙ ｍｅ
ａｎ ＝ ２となる。
次に走査は座標（６，２）に移るが、このビットは白で
あるから、動作フローは５Ｔ１０２→５Ｔ１１７と移る
が、今までに記憶されている白ビツト画像がなくしたが
って４方向連結性もないので、１行目の処理と同様の結
果が得られる。以後（Ｍ、、、２）まで同様であり２行
目ま＋走査が完了した時点での各記憶値は次の通りとな
る。
あるから、動作フローは５Ｔ１０２→５Ｔ１１７と移る
が、今までに記憶されている白ビツト画像がなくしたが
って４方向連結性もないので、１行目の処理と同様の結
果が得られる。以後（Ｍ、、、２）まで同様であり２行
目ま＋走査が完了した時点での各記憶値は次の通りとな
る。
走査が３行目に入シ、座標（５，３）の信号が入力され
ると、このビットは黒なので、動作フローは。
ると、このビットは黒なので、動作フローは。
Ｓ Ｔ １０２の１１データは黒か”の判定ＹＥＳ、５
Ｔ１０３の″１フラグセットか”の判定ＮＯを経て５Ｔ
１０４に移る。ここで°“８方向連結性有か゛′チェッ
クされるが座標（４，２）との連結性が認められるので
判定はＹＥＳで５Ｔ１０９に移ジ°境界画像か″ 判定
する。これもＹＥＳなので、５Ｔ１１０に移り°′前方
向連結か”判：定されるが、この座標（３，３）は始点
座標よりも点列上、後に連結されるので判定はＮＯとな
シ、５Ｔ１１２で外周座標記憶領吠ｍ４の後方向境界座
標記憶領域に（５，３）を記・１意する。
Ｔ１０３の″１フラグセットか”の判定ＮＯを経て５Ｔ
１０４に移る。ここで°“８方向連結性有か゛′チェッ
クされるが座標（４，２）との連結性が認められるので
判定はＹＥＳで５Ｔ１０９に移ジ°境界画像か″ 判定
する。これもＹＥＳなので、５Ｔ１１０に移り°′前方
向連結か”判：定されるが、この座標（３，３）は始点
座標よりも点列上、後に連結されるので判定はＮＯとな
シ、５Ｔ１１２で外周座標記憶領吠ｍ４の後方向境界座
標記憶領域に（５，３）を記・１意する。
そしてＳ Ｔ １１３に移シ外接四辺形座標記憶を行な
う。この時点ではｉ−３，ｊ＝３であり、 Ｘｍ１ｎ＝
４．Ｘｍ１ｎ＝４．Ｙｍａｘ＝２．Ｙｍｉｎ＝２である
から記憶領域ｍ７のＸｍ１ｎ、記憶領域ｍＩＤのＹｍａ
ｘが更新されてそれぞれＸｍ１ｎ ＝ ５ 、 Ｙｍａ
ｘ＝３となる。Ｘ ｍａｘ ＝ ５ 、 Ｙ ｍｉｎ
＝ ２はそのままである。５Ｔ１１３に続きＳ Ｔ １
１４で面積計数を行ない、さらに５Ｔ１１５で重心座標
計算を行なう。
う。この時点ではｉ−３，ｊ＝３であり、 Ｘｍ１ｎ＝
４．Ｘｍ１ｎ＝４．Ｙｍａｘ＝２．Ｙｍｉｎ＝２である
から記憶領域ｍ７のＸｍ１ｎ、記憶領域ｍＩＤのＹｍａ
ｘが更新されてそれぞれＸｍ１ｎ ＝ ５ 、 Ｙｍａ
ｘ＝３となる。Ｘ ｍａｘ ＝ ５ 、 Ｙ ｍｉｎ
＝ ２はそのままである。５Ｔ１１３に続きＳ Ｔ １
１４で面積計数を行ない、さらに５Ｔ１１５で重心座標
計算を行なう。
ここではΣｉ ＝ ９＋６＝１２．Σｊ＝４＋５＝５面
積乙なのでＸ ｍｅａｎ＝ ｉ ２／３ ＝＝ ４ 、
Ｙｍｅａｎ＝ ７７５となる。これらの各値はそれぞ
れ記憶領域ｍ５．Ａ６に記憶される。続いて座標（４，
３）も黒ビットであるため５Ｔ１０４まで同様の処理が
なされるが。
積乙なのでＸ ｍｅａｎ＝ ｉ ２／３ ＝＝ ４ 、
Ｙｍｅａｎ＝ ７７５となる。これらの各値はそれぞ
れ記憶領域ｍ５．Ａ６に記憶される。続いて座標（４，
３）も黒ビットであるため５Ｔ１０４まで同様の処理が
なされるが。
境界値でないため５Ｔ１０９でＮＯの判定がなされ。
Ｓ Ｔ １１４で面積計数をなし、８Ｔ１１５で重心座
標計算を行なう。次の座標（５，３）も黒ビットであり
この場合の処理は外接四辺形座標の更新があるほかは座
標（５，２）の場合とほぼ同じである。座標（６，３）
以降（Ｍ、！ｌ）までは第２行目の場合と同様に考えて
よい。
標計算を行なう。次の座標（５，３）も黒ビットであり
この場合の処理は外接四辺形座標の更新があるほかは座
標（５，２）の場合とほぼ同じである。座標（６，３）
以降（Ｍ、！ｌ）までは第２行目の場合と同様に考えて
よい。
第４行目においては座標（７，４）までは上述と同様の
処理動作がなされる。座標（８，４）に至れば黒ビット
であるが、既に記憶されている黒ビットとは８方向連結
性がないので動作フローは５Ｔ１０２→ＳＴ’１０３→
５Ｔ１０４と進み５Ｔ１０４における°°８方向連結性
有か”の判定もＮＯなので５Ｔ１０５に移り新たなコン
ポーネントＡ２をコンポーネント記憶領域ｍ１に追加記
憶−する。そしてＳＴ１［１６でカラー１をカラー記憶
領鞍ｍ２に記憶する。
処理動作がなされる。座標（８，４）に至れば黒ビット
であるが、既に記憶されている黒ビットとは８方向連結
性がないので動作フローは５Ｔ１０２→ＳＴ’１０３→
５Ｔ１０４と進み５Ｔ１０４における°°８方向連結性
有か”の判定もＮＯなので５Ｔ１０５に移り新たなコン
ポーネントＡ２をコンポーネント記憶領域ｍ１に追加記
憶−する。そしてＳＴ１［１６でカラー１をカラー記憶
領鞍ｍ２に記憶する。
続いて５Ｔ１０７でコンポーネン）Ａ２の始点座標を記
憶領域ｍ４に記・億し５Ｔ１０８で始点座標を外接四辺
形記憶領域としてのＸｍ１ｎ記憶領域ｍ７゜Ｙｍｉｎ記
憶領域ｍ ８ 、 Ｘ ｍａｘ記憶領域ｍ ９ 、 Ｙ
ｍａｘ記憶領域ｍ１０にそれぞれ記憶する。さらに５Ｔ
１１４で面積計数、５Ｔ１１５で重心座標計算を行なう
。座標（９，４）についてコンポーネント、仏が２であ
る以外、他は上記した座標（５，２）等と同様の処理が
なされる。その結果第４行目完了までの各記憶値は次の
通りとなる。
憶領域ｍ４に記・億し５Ｔ１０８で始点座標を外接四辺
形記憶領域としてのＸｍ１ｎ記憶領域ｍ７゜Ｙｍｉｎ記
憶領域ｍ ８ 、 Ｘ ｍａｘ記憶領域ｍ ９ 、 Ｙ
ｍａｘ記憶領域ｍ１０にそれぞれ記憶する。さらに５Ｔ
１１４で面積計数、５Ｔ１１５で重心座標計算を行なう
。座標（９，４）についてコンポーネント、仏が２であ
る以外、他は上記した座標（５，２）等と同様の処理が
なされる。その結果第４行目完了までの各記憶値は次の
通りとなる。
以上のように各行毎に処理が行なわれるが、第６行目が
処理されると、上記のコンポーネント１と２は連結され
て、新たな結果値として次のものが得られる。
処理されると、上記のコンポーネント１と２は連結され
て、新たな結果値として次のものが得られる。
次に第８行目が走をされる場合について考える。
第８行目の座標（５，８）まで上記した他のピット処理
動作と同様に処理される。しかし座標（６，８）は白ビ
ットであるため、白画像処理ルーチンに入る。
動作と同様に処理される。しかし座標（６，８）は白ビ
ットであるため、白画像処理ルーチンに入る。
すなわち動作フローは５Ｔ１０１→５Ｔ１０２→５Ｔ１
１７と進行する。５Ｔ１１７においてパ前白ビットの４
方向連結性有か′の判定もＮｏでＳ Ｔ １１７から５
Ｔ１１Ｂに進む。ここで座標（６，３）の直前ピッ）
（５，８）および直上のピッ） （−６，７）はそれぞ
れ黒ビットであるので、５Ｔ１１８の判定はＹＥＳとな
り Ｓ Ｔ １１９に移り新たなコンポーネント、伍３
を記゛憶する。そしてＳ Ｔ １２０でカラー〇の記憶
、５Ｔ１２１で始点座標として（５，８）を外周座標記
憶領域＋１１４に記憶するとともに、境界座標として（
６，７）も併せ記憶する。そしてこの白ビツト位置（６
ｔ Ｓ ）そのものも別に記憶する。さらに５Ｔ１２２
に移り。
１７と進行する。５Ｔ１１７においてパ前白ビットの４
方向連結性有か′の判定もＮｏでＳ Ｔ １１７から５
Ｔ１１Ｂに進む。ここで座標（６，３）の直前ピッ）
（５，８）および直上のピッ） （−６，７）はそれぞ
れ黒ビットであるので、５Ｔ１１８の判定はＹＥＳとな
り Ｓ Ｔ １１９に移り新たなコンポーネント、伍３
を記゛憶する。そしてＳ Ｔ １２０でカラー〇の記憶
、５Ｔ１２１で始点座標として（５，８）を外周座標記
憶領域＋１１４に記憶するとともに、境界座標として（
６，７）も併せ記憶する。そしてこの白ビツト位置（６
ｔ Ｓ ）そのものも別に記憶する。さらに５Ｔ１２２
に移り。
始点座標をコンポーネン′）Ａ３用のＸｍ１ｎ記憶領域
ｍ７．Ｙｍｉｎ記憶領域ｍ８．・Ｘ ｍａｘ記憶領域ｍ
９゜Ｙｍａｘ記憶領域ｍ１０にそれぞれ記憶する。そし
て５Ｔ１３０で白ビットの面積計数を行ないＳＴ１続い
て第１３行目の走査処理が完了するとコンポーネント２
の座標点列は閉ループとして完結する。走査が第Ｎ性の
Ｍ列まで進むと５Ｔ１３２における°°入力画像終了か
′の判定はＹＥＳとなり５Ｔ１３３に移り各コンポーネ
ントのもつ周囲長９面積、形状係数を計算するとともに
、外接四辺形の面積、縦横比も計算する。外接四辺形の
面積は。
ｍ７．Ｙｍｉｎ記憶領域ｍ８．・Ｘ ｍａｘ記憶領域ｍ
９゜Ｙｍａｘ記憶領域ｍ１０にそれぞれ記憶する。そし
て５Ｔ１３０で白ビットの面積計数を行ないＳＴ１続い
て第１３行目の走査処理が完了するとコンポーネント２
の座標点列は閉ループとして完結する。走査が第Ｎ性の
Ｍ列まで進むと５Ｔ１３２における°°入力画像終了か
′の判定はＹＥＳとなり５Ｔ１３３に移り各コンポーネ
ントのもつ周囲長９面積、形状係数を計算するとともに
、外接四辺形の面積、縦横比も計算する。外接四辺形の
面積は。
記憶領域”７＋ ｍ８ｓ ｍ９．ｍｉ Ｏに記憶されて
いるＸｍ１ｎ、 Ｙｍｉｎ、 Ｘｍａｘ、 Ｙｍａｘに
よシ次式によシ算出される。
いるＸｍ１ｎ、 Ｙｍｉｎ、 Ｘｍａｘ、 Ｙｍａｘに
よシ次式によシ算出される。
外接四辺形の面積＝ （Ｘ ｍａｘ −Ｘ ｍｉ ｎ
＋ １ ） ・（Ｙｍｓｘ−Ｙ ｍｉｎ ＋ １ ） 外接四辺形の縦横比＝ （Ｘｍａｘ−Ｘｍｉｎ＋１ ）
／（Ｙｍａｘ−Ｙｍｉｎ＋１ ） また形状係数は（周囲長）２／而積で算出される。
＋ １ ） ・（Ｙｍｓｘ−Ｙ ｍｉｎ ＋ １ ） 外接四辺形の縦横比＝ （Ｘｍａｘ−Ｘｍｉｎ＋１ ）
／（Ｙｍａｘ−Ｙｍｉｎ＋１ ） また形状係数は（周囲長）２／而積で算出される。
上記例の場合であるとその計算結果は以下の通りとなる
。
。
第１図は登録印影とデータ印影の例示図、第２図はこの
発明が実施される印鑑照合装置の慨略構成図、第３図は
第２図に示す印鑑照合装置のメインメモリのデータ印影
の形状的特徴を記憶する領域内容を示す図、第４図は第
２図の印鑑照合装置における第１次マツチリスト作成の
ための制御フローを示す図、第５図は第２図の印鑑照合
装置における最適回転角度検出のだめの制御フローを示
す図、第６図は登録印影の形状的特徴の具体的記憶例を
示す図、第７図はデータ印影の形状的特徴の具体的記憶
例を示す図、第８図は登録印影の部分形状とデータ印影
の部分形状の重心距離を説明するだめの図、第９図は第
４図、第５図の制御フローの処理実行時に使用されるメ
インメモリの記憶領域を示す図、第１０図は第１次マツ
チリストの具体例を示す図、第１１図はデ１タ印影の形
状的特徴を求めるだめの制御フロー図、第１２図は第１
１図の制御フローによる動作例を説明するための図形パ
ターン例を示す図である。 ３；ＯＣＲ，４：カメラ、 ５：画像処理装置、
６：ＣＰＵ、 ７：発振器。 ８：Ｘ座標カウンタ、 ９：Ｙ軸カウンタ。 ｉｏ：外部メモリ、 １１：メインメモリ。 １２：出力機器 特許出願人 立石電機株式会社代理人 弁理
士 中 村 茂 信 ％Ａ ＃＋６＋ ｋ ％Ｎｌ１１
リ す り だ ド 〈 ｋ 町 集４配 特開昭５８−７８２Ｅｉｌ（１２） ｉｐ、ｓ’ｒ
発明が実施される印鑑照合装置の慨略構成図、第３図は
第２図に示す印鑑照合装置のメインメモリのデータ印影
の形状的特徴を記憶する領域内容を示す図、第４図は第
２図の印鑑照合装置における第１次マツチリスト作成の
ための制御フローを示す図、第５図は第２図の印鑑照合
装置における最適回転角度検出のだめの制御フローを示
す図、第６図は登録印影の形状的特徴の具体的記憶例を
示す図、第７図はデータ印影の形状的特徴の具体的記憶
例を示す図、第８図は登録印影の部分形状とデータ印影
の部分形状の重心距離を説明するだめの図、第９図は第
４図、第５図の制御フローの処理実行時に使用されるメ
インメモリの記憶領域を示す図、第１０図は第１次マツ
チリストの具体例を示す図、第１１図はデ１タ印影の形
状的特徴を求めるだめの制御フロー図、第１２図は第１
１図の制御フローによる動作例を説明するための図形パ
ターン例を示す図である。 ３；ＯＣＲ，４：カメラ、 ５：画像処理装置、
６：ＣＰＵ、 ７：発振器。 ８：Ｘ座標カウンタ、 ９：Ｙ軸カウンタ。 ｉｏ：外部メモリ、 １１：メインメモリ。 １２：出力機器 特許出願人 立石電機株式会社代理人 弁理
士 中 村 茂 信 ％Ａ ＃＋６＋ ｋ ％Ｎｌ１１
リ す り だ ド 〈 ｋ 町 集４配 特開昭５８−７８２Ｅｉｌ（１２） ｉｐ、ｓ’ｒ
Claims (1)
- （１）基準図形と比較図形を比較照合する庭めに。 基準図形に対して中心軸がずれた比較図形のズレ角を検
出する角度検出方法であって。 前記括準図形及び比較図形を構成する部分形状毎に、カ
ラー、面積９周囲反９重心等の形状的特徴が記憶されて
おり、前記基準図形の各部分形状に対する前記比較図形
の各部分形状を個別の組合せ毎に所定角回転させた時の
重心距離を求めるとともに、前記形状的特徴を参照して
両図形の部分形状の組合せ毎に両図形の各部分形状の類
貝度合を表わす評価直を算出し、前記重心距離及び類似
度合評価値が基準値内の基準図形と比較図形の部分形状
の組合せリストを作成し、基準図形に対し所定範囲角度
内で単位角度毎に比較図形を回・転させて、前記リスト
中から読出した部分形状の組合せについて重心距離を算
出しこの重心距離が基準値内の組合部分形状の類似度合
評価値及び重心距離に基いて第２の類似度合評価値を求
めてこれを累算し、この累算値が最大となる角度を検出
ズレ角とすることを特徴とする２図形のズレ角度検出方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56176214A JPS5878261A (ja) | 1981-11-02 | 1981-11-02 | ２図形のズレ角度検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56176214A JPS5878261A (ja) | 1981-11-02 | 1981-11-02 | ２図形のズレ角度検出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5878261A true JPS5878261A (ja) | 1983-05-11 |
Family
ID=16009611
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56176214A Pending JPS5878261A (ja) | 1981-11-02 | 1981-11-02 | ２図形のズレ角度検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5878261A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6374880A (ja) * | 1987-07-31 | 1988-04-05 | 株式会社日立製作所 | 油圧エレベ−タ |
-
1981
- 1981-11-02 JP JP56176214A patent/JPS5878261A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6374880A (ja) * | 1987-07-31 | 1988-04-05 | 株式会社日立製作所 | 油圧エレベ−タ |
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