特許 6968342 物体認識処理装置、物体認識処理方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6968342

(24)【登録日】2021年10月29日

(45)【発行日】2021年11月17日

(54)【発明の名称】物体認識処理装置、物体認識処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20211108BHJP

【ＦＩ】

   G06T7/00 300D

【請求項の数】8

【全頁数】20

(21)【出願番号】特願2017-247849(P2017-247849)

(22)【出願日】2017年12月25日

(65)【公開番号】特開2019-114103(P2019-114103A)

(43)【公開日】2019年7月11日

【審査請求日】2020年3月10日

(73)【特許権者】

【識別番号】000002945

【氏名又は名称】オムロン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100079108

【弁理士】

【氏名又は名称】稲葉 良幸

(74)【代理人】

【識別番号】100109346

【弁理士】

【氏名又は名称】大貫 敏史

(74)【代理人】

【識別番号】100117189

【弁理士】

【氏名又は名称】江口 昭彦

(74)【代理人】

【識別番号】100134120

【弁理士】

【氏名又は名称】内藤 和彦

(74)【代理人】

【識別番号】100139066

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 健太郎

(72)【発明者】

【氏名】小西 嘉典

【審査官】 真木 健彦

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１６−１７０６０５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２００３／００８３８５０（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特開２０１６−２０７１４７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−２０３８９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１６−０９９９８０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 Daniel Wesierski，Shape-Based Pose Estimation of Robotic Surgical Instruments，11th International Conference on Image Analysis and Recognition, ICIAR 2014，ポルトガル，ICIAR，2014年10月24日，LNCS, 8814，P.3-15

【文献】 小西 嘉典，階層的統合モデル用いた単眼カメラからの高速３次元位置・姿勢認識，映像情報インダストリアル 第４８巻 第３号，日本，産業開発機構（株），2016年03月01日，March 2016，P.81-86，ISSN 1346-1362

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｔ ７／００

Ｇ０６Ｔ １／００

Ｇ０１Ｂ １１／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

認識対象物を含む画像を取得する画像取得部と、
認識対象物をある視点から見たときの２次元画像を用いて作成され、予め登録された複数のテンプレートを用いて、前記画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、前記認識対象物の候補を複数含む認識結果を得るテンプレートマッチング部と、
前記複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて認識対象物の２値化画像を生成し、当該２値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、前記複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除する候補排除処理部と、
前記複数の候補の中から、排除されずに残った候補を認識結果として出力する認識結果出力部と
を備える物体認識処理装置であって、
前記候補排除処理部は、
排除しない候補を記憶する一時記憶手段と、
前記複数の候補を、前記テンプレートマッチング処理のスコア順に並べ替える第１手段と、
前記並べ替えた順に、前記複数の候補の１つを取得し、取得された候補の位置と姿勢に基づいて生成された２値化画像と、前記一時記憶手段に記憶された全ての候補の位置と姿勢に基づいて生成された２値化画像を累積した画像とを比較して、両者の重なり度合いが所定の閾値より小さいとき、当該候補を前記一時記憶手段に記憶する第２手段と、
を備え、
前記認識結果出力部は、前記複数の候補の全てについて前記第２手段が実行された後に、前記一時記憶手段に記憶された候補を、前記認識結果として出力する、
物体認識処理装置。

【請求項2】

前記候補排除処理部は、前記テンプレートと関連付けて予め登録された２値化画像に基づいて、前記各候補の２値化画像を生成する、請求項１に記載の物体認識処理装置。

【請求項3】

前記テンプレートは、テンプレート識別子を含み、
前記認識結果は、前記画像中に認識された物体の候補に関する、位置パラメータ、姿勢パラメータ及びテンプレート識別子を含み、
前記候補排除処理部は、前記候補を前記テンプレート識別子に基づいてグループ分けし、同一のテンプレート識別子に関連付けられたグループ毎に、前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータに基づいて候補を排除した後、前記所定の条件を満たす候補を排除する、
請求項１又は２に記載の物体認識処理装置。

【請求項4】

前記テンプレートは、テンプレート識別子を含み、当該テンプレートの作成に用いた前記視点の位置に関する視点情報に関連付けられ、
前記認識結果は、前記画像中に認識された物体の候補に関する、位置パラメータ、姿勢パラメータ及びテンプレート識別子を含み、
前記候補排除処理部は、前記候補を当該候補のテンプレート識別子に関連付けられた前記視点情報に基づいてグループ分けし、グループ毎に、前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータに基づいて候補を排除した後、前記所定の条件を満たす候補を排除する、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の物体認識処理装置。

【請求項5】

前記候補排除処理部は、前記認識対象物の２値化画像と比較して単純な輪郭を有する形状の２値化画像に基づいて、前記各候補の２値化画像を生成する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の物体認識処理装置。

【請求項6】

前記候補排除処理部は、前記複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて３次元の２値化画像を生成し、当該３次元の２値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、前記複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除する、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の物体認識処理装置。

【請求項7】

コンピュータが実行する物体認識処理方法であって、
認識対象物を含む画像を取得するステップと、
認識対象物をある視点から見たときの２次元画像を用いて作成され、予め登録された複数のテンプレートを用いて、前記画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、前記認識対象物の候補を複数含む認識結果を得るステップと、
前記複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて認識対象物の２値化画像を生成し、当該２値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、前記複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除するステップと、
前記複数の候補の中から、排除されずに残った候補を認識結果として出力するステップと
を含み、
前記排除するステップは、
前記複数の候補を、前記テンプレートマッチング処理のスコア順に並べ替えるステップと、
前記並べ替えた順に、前記複数の候補の１つを取得し、取得された候補の位置と姿勢に基づいて生成された２値化画像と、排除しない候補を記憶する一時記憶手段に記憶された全ての候補の位置と姿勢に基づいて生成された２値化画像を累積した画像とを比較して、両者の重なり度合いが所定の閾値より小さいとき、当該候補を前記一時記憶手段に記憶するステップと、を含み、
前記一時記憶手段に記憶された候補が、前記認識結果として出力される、
物体認識処理方法。

【請求項8】

コンピュータに、
認識対象物を含む画像を取得するステップと、
認識対象物をある視点から見たときの２次元画像を用いて作成され、予め登録された複数のテンプレートを用いて、前記画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、前記認識対象物の候補を複数含む認識結果を得るステップと、
前記複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて認識対象物の２値化画像を生成し、当該２値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、前記複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除するステップと、
前記複数の候補の中から、排除されずに残った候補を認識結果として出力するステップと
を実行させるプログラムであって、
前記排除するステップは、
前記複数の候補を、前記テンプレートマッチング処理のスコア順に並べ替えるステップと、
前記並べ替えた順に、前記複数の候補の１つを取得し、取得された候補の位置と姿勢に基づいて生成された２値化画像と、排除しない候補を記憶する一時記憶手段に記憶された全ての候補の位置と姿勢に基づいて生成された２値化画像を累積した画像とを比較して、両者の重なり度合いが所定の閾値より小さいとき、当該候補を前記一時記憶手段に記憶するステップと、を含み、
前記一時記憶手段に記憶された候補が、前記認識結果として出力される、
プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、テンプレートマッチングによる物体認識の技術に関する。

【背景技術】

【0002】

画像から対象物を認識する方法の一つにテンプレートマッチングと呼ばれる手法がある。テンプレートマッチングは、認識対象となる物体のテンプレートを予め用意しておき、画像とテンプレートとの間の画像特徴の一致度を評価することで、画像に含まれる物体の位置や姿勢を認識するというものである。テンプレートマッチングによる物体認識は、ＦＡ（Factory Automation）における検査やピッキング、ロボット・ビジョン、監視カメラ等様々な分野で利用されている。

【0003】

テンプレートマッチングによる物体認識処理では、正しくは１つの物体が認識されるべき入力画像の領域に、複数の候補が認識されることがある。例えば、図８（Ａ）に示される入力画像にテンプレートマッチング処理を行った結果として、図８（Ｂ）に示される認識結果が得られることがある。このような場合に対処するための方式の１つとして、認識された複数の候補それぞれの位置と姿勢のパラメータに基づいて、複数の候補のうち位置と姿勢が近いものを１つの認識結果としてまとめるマージ処理が知られている。なお、マージ処理は、複数の候補のうちいくつかの候補を採用し、残りの候補を排除するという見方をすることもできるため、候補の排除処理ということもある。例えば、基準となる１の候補からの距離が１００ピクセル以内である他の候補のうち、基準となる１の候補の基準角度と他の候補の基準角度との角度差が３０度以内である候補を排除するマージ処理を図８（Ｂ）の認識結果に行うことで、図８（Ｃ）に示されるマージ処理後の認識結果を得ることができる。

【0004】

特許文献１には、候補のマージ処理において、基準となる１の候補の基準角度と他の候補の基準角度との角度差の閾値を２以上設定することにより、対称性のある物体の候補にマージ処理を行った場合に、適切な認識結果を得られることが記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特許第５１１６６４０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、例えば、認識された候補の大部分が重複している場合や、誤認識によって候補が生成された場合に、従来のマージ処理では、排除したい候補が排除されない場合がある。

【0007】

例えば、図９（Ａ）に示される入力画像にテンプレートマッチング処理を行った結果として、図９（Ｂ）に示される認識結果が得られた場合について検討する。図９（Ｃ）は、領域９０１を拡大した図である。図９（Ｃ）において、候補９０２はマージ処理後の認識結果に残すべき候補であり、候補９０３は大部分が候補９０２の下に隠れていて、認識結果から排除すべき候補である。しかしながら、候補９０２と候補９０３との位置及び姿勢のパラメータは大きく異なるので、位置及び姿勢のパラメータに基づいて候補を排除する従来の手法では、候補９０２を認識結果から排除することができない。

【0008】

また、認識対象となる物体が複数種ある場合や、３次元での物体認識において、認識対象となる物体は１つであるが、この物体の見え方が視点によって異なる場合に、従来のマージ処理では、排除すべきでない候補が排除されてしまう場合もある。

【0009】

例えば、図１０（Ａ）に示される、認識対象の２つの物体１００１Ａ及び１００２Ａを含む入力画像に対するテンプレートマッチング処理を行った結果として、図１０（Ｂ）に示される認識結果が得られた場合について検討する。図１０（Ｂ）は、候補１００１Ｂ及び１００２Ｂと、それぞれの重心の位置１００３及び１００４と、姿勢を表すベクトルを示す図である。図９（Ｂ）に示される認識結果において、候補１００１Ｂ及び候補１００２Ｂは、そもそも物体の形状が異なるものであり、いずれもマージ処理後の認識結果に残すべき候補である。しかしながら、候補１００１Ｂと候補１００２Ｂは位置及び姿勢のパラメータが近いので、位置及び姿勢のパラメータに基づいて候補を排除する従来の手法では、どちらか一方の候補が認識結果から排除されてしまう。

【0010】

これらの現象は従来のマージ処理が候補の重心（又は中心）とその姿勢にのみ基づいて判定していたことに起因する。したがって認識対象の物体が有限の体積（又は面積）を持つ場合には認識対象の具体的な形状を考慮しなければ候補を適切に排除することができない。

【0011】

そこで、本発明のいくつかの態様は、物体認識処理において、複数の候補が認識されたときに、認識対象の物体の形状や見え方に違いがある場合であっても、排除すべき候補を適切に排除することができる技術を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0012】

本発明の一態様に係る物体認識処理装置は、認識対象物を含む画像を取得する画像取得部と、認識対象物をある視点から見たときの２次元画像を用いて作成され、予め登録された複数のテンプレートを用いて、画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、認識対象物の候補を複数含む認識結果を得るテンプレートマッチング部と、複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて認識対象物の２値化画像を生成し、当該２値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除する候補排除処理部と、複数の候補の中から、排除されずに残った候補を認識結果として出力する認識結果出力部とを備える。

【0013】

ここで、テンプレートとは、認識対象の物体の画像特徴を表すデータである。テンプレートには任意の形式を用いることができ、例えば、画像中の複数の特徴点の特徴量を記述した配列形式を用いてもよい。なお、特徴点とは、例えば、画像中の物体の境界、物体の輪郭線の屈折部および屈曲部など、予め定められた特徴を示す画像座標上の位置である。また、２値化画像とは、画像上で物体が存在する領域を２値データで表した画像である。ただし、２値化画像に代えて、画像上で物体が存在する領域を例えば３値等、２値以外のデータで表した画像を用いてもよい。

【0014】

この態様によれば、候補を排除する条件に、各候補の重なり度合いを用いることで、認識対象の物体の形状や見え方に違いがある場合であっても、排除すべき候補を適切に排除することができる。

【0015】

上記物体認識処理装置において、候補排除処理部は、テンプレートと関連付けて予め登録された２値化画像に基づいて、各候補の２値化画像を生成してもよい。

【0016】

この態様によれば、２値化画像を使いまわすことで、物体認識処理の高速化を図ることができる。

【0017】

上記物体認識処理装置において、候補排除処理部は、排除しない候補を記憶する一時記憶手段と、複数の候補を、テンプレートマッチング処理のスコア順に並べ替える第１手段と、並べ替えた順に、複数の候補の１つを取得し、取得された候補の位置と姿勢に基づいて生成された２値化画像と、一時記憶手段に記憶された全ての候補の位置と姿勢に基づいて生成された２値化画像を累積した画像とを比較して、両者の重なり度合いが所定の閾値より小さいとき、当該候補を一時記憶手段に記憶する第２手段とを備え、認識結果出力部は、複数の候補の全てについて第２手段が実行された後に、一時記憶手段に記憶された候補を、認識結果として出力してもよい。

【0018】

この態様によれば、テンプレートマッチング処理のスコア順に候補を排除するか否かを判定し、排除されずに残った候補を一時記憶手段に記憶していくことで、認識結果に含まれる候補のうち、よりスコアの高い候補を優先しながら、排除すべき候補を適切に排除することができる。

【0019】

上記物体認識処理装置において、テンプレートは、テンプレート識別子を含み、認識結果は、入力画像中に認識された物体の候補に関する、位置パラメータ、姿勢パラメータ及びテンプレート識別子を含み、候補排除処理部は、候補をテンプレート識別子に基づいてグループ分けし、同一のテンプレート識別子に関連付けられたグループ毎に、位置パラメータ及び姿勢パラメータに基づいて候補を排除した後、所定の条件を満たす候補を排除してもよい。

【0020】

この態様によれば、誤認識が生じ得る候補間に絞って、候補を排除する条件に、各候補の重なり度合いを用いることで、物体認識処理の高速化を図ることができる。

【0021】

上記物体認識処理装置において、テンプレートは、テンプレート識別子を含み、当該テンプレートの作成に用いた視点の位置に関する視点情報に関連付けられ、認識結果は、入力画像中に認識された物体の候補に関する、位置パラメータ、姿勢パラメータ及びテンプレート識別子を含み、候補排除処理部は、候補を当該候補のテンプレート識別子に関連付けられた視点情報に基づいてグループ分けし、グループ毎に、位置パラメータ及び姿勢パラメータに基づいて候補を排除した後、所定の条件を満たす候補を排除してもよい。

【0022】

この態様によれば、例えば、視点情報に基づいて誤認識が生じ得る候補間の範囲をさらに絞って、候補を排除する条件に、各候補の重なり度合いを用いることで、物体認識処理の高速化を図ることができる。

【0023】

上記物体認識処理装置において、候補排除処理部は、物体の２値化画像と比較して単純な輪郭を有する形状の２値化画像に基づいて、各候補の２値化画像を生成してもよい。

【0024】

この態様によれば、物体の２値化画像に代えて、物体と比較して単純な輪郭を有する形状の２値化画像を描画することで、物体認識処理の高速化を図ることができる。

【0025】

上記物体認識処理装置において、候補排除処理部は、複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて３次元の２値化画像を生成し、当該３次元の２値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除してもよい。

【0026】

この態様によれば、３次元の２値化画像を用いることで、２次元の２値化画像を用いた場合と比較して認識精度の向上を図ることができる。

【0027】

本発明の他の態様に係る、コンピュータが実行する体認識処理方法は、認識対象物を含む画像を取得するステップと、認識対象物をある視点から見たときの２次元画像を用いて作成され、予め登録された複数のテンプレートを用いて、画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、認識対象物の候補を複数含む認識結果を得るステップと、複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて認識対象物の２値化画像を生成し、当該２値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除するステップと、複数の候補の中から、排除されずに残った候補を認識結果として出力するステップとを含む。

【0028】

本発明の他の態様に係るプログラムは、コンピュータに、認識対象物を含む画像を取得するステップと、認識対象物をある視点から見たときの２次元画像を用いて作成され、予め登録された複数のテンプレートを用いて、画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、認識対象物の候補を複数含む認識結果を得るステップと、複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて認識対象物の２値化画像を生成し、当該２値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除するステップと、複数の候補の中から、排除されずに残った候補を認識結果として出力するステップとを実行させる。

【発明の効果】

【0029】

本発明によれば、物体認識処理において、複数の候補が認識されたときに、認識対象の物体の形状や見え方に違いがある場合であっても、排除すべき候補を適切に排除することができる技術を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0030】

【図1】実施形態に係る物体認識装置の適用場面の一例を示す図である。

【図2】実施形態に係る物体認識装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

【図3】実施形態に係る物体認識装置の構成の一例を示す図である。

【図4】実施形態に係るテンプレート作成装置によって実行されるテンプレート作成処理の流れを例示するフローチャートである。

【図5】実施形態に係る（Ａ）入力画像、（Ｂ）特定の視点から見た物体のシルエット、をそれぞれ例示する図である。

【図6】実施形態に係る物体認識処理装置によって実行される物体認識処理の流れを例示するフローチャートである。

【図7】実施形態に係る、排除判定処理中のシルエットマップ画像及び一時画像の一例を示す図である。

【図8】（Ａ）入力画像、（Ｂ）入力画像にテンプレートマッチング処理を行った結果として得られた認識結果、（Ｃ）マージ処理後の認識結果、をそれぞれ例示する図である。

【図9】（Ａ）入力画像、（Ｂ）入力画像にテンプレートマッチング処理を行った結果として得られた認識結果、をそれぞれ例示する図である。

【図10】（Ａ）入力画像、（Ｂ）入力画像にテンプレートマッチング処理を行った結果として得られた認識結果、をそれぞれ例示する図である。

【発明を実施するための形態】

【0031】

§１ 適用例
まず、図１を用いて、本発明が適用される場面の一例について説明する。図１は、本発明の所定の実施形態に係る物体認識装置１の適用場面の一例を示す図である。物体認識装置１は、生産ライン等に設置され、撮像装置１１から取り込まれた画像を用いてトレイ３内の物体２の認識を行うシステムであってよい。トレイ３には、認識対象の物体２がバラ積みされている。ここで、物体２は、複数種の物体であるか、又は、物体の見え方が視点によって異なる１つの物体であってよい。物体認識装置１は、撮像装置１１から所定の時間間隔で画像を取り込み、テンプレートマッチング処理を行うことで、撮像装置１１で撮像された画像（以下、「入力画像」ともいう。）に含まれる各物体２の位置及び姿勢を認識する処理を実行し、その結果をＰＬＣ（プログラマブルロジックコントローラ）４やディスプレイ１２等に出力する。物体認識装置１の出力である認識結果は、例えば、ピッキング・ロボットの制御、加工装置や印字装置の制御、物体２の検査や計測等に利用される。

【0032】

本実施形態によれば、物体認識装置１は、テンプレートマッチング処理を行った結果として得られた認識結果に含まれる複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢のパラメータ等に基づいて認識対象物の２値化画像（以下「シルエット」ともいう。）を生成する。物体認識装置１は、一時画像に描画された１の候補の２値化画像と、シルエットマップ画像に描画された候補のシルエットの累積画像とを比較して、両者の重なり合う面積の割合等を用いて、認識結果から１の候補を排除するか否かを判定する。これにより、位置及び姿勢のパラメータに基づいて候補を排除する従来の手法では対処できなかった、認識対象の物体の形状や見え方に違いがある場合であっても、排除すべき候補を適切に排除することができる。

【0033】

ここで、前述の通り、シルエットとは、画像上で物体が存在する領域を２値データで表した画像である。ただし、シルエットを、画像上で物体が存在する領域を表し得る２値以外のデータ、例えば３値データ等で表してもよい。一時画像とは、入力画像に対応する領域を有し、排除判定対象の候補のシルエットが描画される画像である。一時画像は、本発明の「一時記憶手段」の一例である。シルエットマップ画像とは、入力画像に対応する領域を有し、排除判定を経て排除されずに残った候補のシルエットが累積して描画される画像である。位置パラメータとは、ある認識対象物の候補の位置を表すパラメータであり、例えば、入力画像において、当該候補の重心位置の座標であってよい。姿勢パラメータとは、ある認識対象物の候補の姿勢を表すパラメータであり、例えば、当該候補の基準となる姿勢からの姿勢の変位をベクトルで表わしたものであってよい。

【0034】

§２ 構成例
［ハードウェア構成］
＜物体認識装置＞
次に、図２を用いて、物体認識装置１のハードウェア構成の一例について説明する。物体認識装置１は、概して、撮像装置１１と画像処理装置１０から構成される。

【0035】

撮像装置１１は、物体２のデジタル画像を画像処理装置１０に取り込むための撮像デバイスであり、例えばＣＭＯＳ（Complementary MOS）カメラやＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラを好適に用いることができる。解像度、カラー／モノクロ、静止画像／動画、階調、データ形式等の入力画像の形式は任意であり、物体２の種類やセンシングの目的に合わせて適宜選択することができる。Ｘ線画像やサーモ画像等、可視光像以外の特殊な画像を物体認識や検査に利用する場合には、その画像に合わせた撮像装置を用いてもよい。

【0036】

図２の例では、本実施形態に係る画像処理装置１０は、ＣＰＵ１１０と、ワークメモリとして用いられるメインメモリ１１２と、固定記憶部であるハードディスク１１４と、カメラインタフェース１１６と、入力インタフェース１１８と、表示コントローラ１２０と、ＰＬＣインタフェース１２２と、通信インタフェース１２４と、データリーダ／ライタ１２６とを含んでもよい。これらの各部は、バス１２８を介して、互いにデータ通信可能なように接続されている。

【0037】

カメラインタフェース１１６は、ＣＰＵ１１０と撮像装置１１との間のデータ伝送を仲介する部分であり、撮像装置１１からの画像データを一時的に蓄積するための画像バッファ１１６ａを有していてもよい。入力インタフェース１１８は、ＣＰＵ１１０と入力部との間のデータ伝送を仲介する。入力部には、例えば、マウス１３、キーボード、タッチパネル、ジョグコントローラ等が含まれていてもよい。表示コントローラ１２０は、液晶モニタ等のディスプレイ１２に接続され、当該ディスプレイでの表示を制御する。ＰＬＣインタフェース１２２は、ＣＰＵ１１０とＰＬＣ４との間のデータ伝送を仲介する。通信インタフェース１２４は、ＣＰＵ１１０とコンソール、あるいはパーソナルコンピュータやサーバ装置等との間のデータ伝送を仲介する。データリーダ／ライタ１２６は、ＣＰＵ１１０と記録媒体であるメモリカード１４との間のデータ伝送を仲介する。

【0038】

画像処理装置１０は、汎用的なアーキテクチャを有するコンピュータで構成可能であり、ＣＰＵ１１０が、ハードディスク１１４又はメモリカード１４に格納されたプログラムを読み込むことで、各種処理を実行する。このようなプログラムは、メモリカード１４や光ディスク等のコンピュータ読取可能な記録媒体に格納された状態で流通するか、インターネット等を通じて提供される。なお、本実施形態に係るプログラムは単体のアプリケーションプログラムとして提供されてもよいし、他のプログラムの一部に組み込まれるモジュールとして提供されてもよい。また、そのプログラムによって実行される処理の一部又は全部がＡＳＩＣ等の専用回路で実行してもよい。

【0039】

［機能構成］
＜画像処理装置＞
次に、図３を用いて、画像処理装置１０の構成の一例を説明する。画像処理装置１０は、ＣＰＵ１１０が、ハードディスク１１４等に格納されたプログラムを読み込むことで、テンプレート作成装置２０、物体認識処理装置３０として動作する。

【0040】

テンプレート作成装置２０は、物体認識処理で利用するテンプレートを作成する装置であってよい。テンプレート作成装置２０は、物体データ取得部２０１、テンプレート作成部２０２、テンプレート情報出力部２０３及びデータベース２０４を備えている。

【0041】

物体認識処理装置３０は、撮像装置１１から取り込まれた画像に対し、テンプレート作成装置２０によって作成及び記憶されたテンプレートを用いてテンプレートマッチング処理を行うことで、画像中の物体を認識する装置であってよい。物体認識処理装置３０は、画像取得部３０１、閾値設定部３０２、テンプレート情報取得部３０３、テンプレートマッチング部３０４、候補排除処理部３０５及び認識結果出力部３０６を備えている。

【0042】

＜テンプレート作成装置＞
物体データ取得部２０１は、認識対象の物体２の形状を表すデータを取得する。認識対象の物体２の形状に応じて、物体データ取得部２０１は、物体２の２次元形状を表す２次元データを取得することもできるし、物体２の３次元形状を表す３次元データを取得することもできる。物体データ取得部２０１は、外部のサーバ等から物体２の形状を表すデータを取得することもできるし、ハードディスク１１４又はメモリカード１４から物体２の形状を表すデータを取得することもできる。

【0043】

テンプレート作成部２０２は、物体データ取得部２０１が取得した物体２の形状を表すデータを用いて、テンプレートを作成する。物体データ取得部２０１が物体２の３次元データを取得している場合、テンプレート作成部２０２は、物体２を複数の視点から見たときの２次元画像を生成して、生成した２次元画像からテンプレートを作成してもよい。テンプレート作成部２０２は、テンプレートを一意に識別し得るテンプレート識別子を含むテンプレートを作成してもよい。また、テンプレート作成部２０２は、テンプレートにより表される物体２のシルエットを作成してもよい。なお、テンプレート作成時に行われる特徴点の検出及び特徴量の算出については公知の任意の手法を利用できるため、本明細書では詳しい説明を省略する。

【0044】

特徴量としては、例えば、ピクセル値（輝度）、輝度勾配方向、量子化勾配方向、法線方向、法線方向分布、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）、ＨＡＡＲ−Ｌｉｋｅ、ＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform）等を用いることができる。

【0045】

テンプレート情報出力部２０３は、テンプレート作成部２０２が作成したテンプレートをデータベース２０４に記憶する。テンプレートにより表される物体２のシルエットが作成されている場合、テンプレート情報出力部２０３は、テンプレートに、当該シルエットを関連付けてデータベース２０４に記憶してもよい。さらに、物体２の見え方が視点によって異なるために、同一の物体２に対して複数の視点から見た複数のテンプレートが作成されている場合、テンプレート情報出力部２０３は、テンプレートに、当該テンプレートの作成に用いた視点の位置に関する視点情報を関連付けて、データベース２０４に記憶してもよい。

【0046】

＜物体認識装置＞
画像取得部３０１は、撮像装置１１から入力画像を取得する。画像取得部３０１は、本発明の「画像取得部」の一例である。

【0047】

閾値設定部３０２は、後述の候補排除処理部３０５により利用される、認識結果から候補を排除するための閾値を設定する。一実施形態では、閾値設定部３０２は、１の候補のシルエットと、排除されずに残った候補のシルエットの累積画像とが重なり合う割合を示す重なり値について、閾値を設定してもよい。別の実施形態では、閾値設定部３０２は、１の候補のシルエットと、排除されずに残った候補のシルエットの累積画像とが重なり合う面積の値を示す重なり値について、閾値を設定してもよい。

【0048】

テンプレート情報取得部３０３は、テンプレート作成装置２０のデータベース２０４に記憶されているテンプレート情報を取得して、テンプレートマッチング部３０４に供給する。テンプレート情報取得部３０３は、テンプレート作成装置２０のデータベース２０４に記憶されているテンプレートの視点情報及び／又はシルエット情報を取得して、候補排除処理部３０５に供給してもよい。

【0049】

テンプレートマッチング部３０４は、入力画像において特徴点の検出及び特徴量の算出を行い、入力画像テンプレート情報取得部３０３から供給される各テンプレート情報と、算出した特徴量とを用いて、テンプレートマッチング処理を行い、認識結果を得る。ここで算出される特徴量は、テンプレート作成時にテンプレート作成部２０２が算出したものと同種の特徴量である。認識結果には、入力画像中に認識された物体２の候補に関する、位置パラメータ、姿勢パラメータ、入力画像とテンプレートとの間の画像特徴の一致度を示すスコア、テンプレート識別子等が含まれる。テンプレートマッチング部３０４は、本発明の「テンプレートマッチング部」の一例である。

【0050】

候補排除処理部３０５は、認識結果に含まれる複数の候補を、その候補のスコア順に並べ替え、未処理の候補の中から最もスコアの高い候補を取得し、取得された候補のシルエットを一時画像に描画する。候補排除処理部３０５は、認識結果の位置パラメータ、姿勢パラメータ及びテンプレート識別子に基づいてシルエットを描画してもよいし、事前に作成され、テンプレートに関連付けて記憶されたシルエット情報に基づいてシルエットを描画してもよい。

【0051】

候補排除処理部３０５は、一時画像に描画されたシルエットと、シルエットマップ画像に描画された、排除されずに残った候補のシルエットの累積画像とを比較して、両者の重なり合う面積の割合等を示す重なり値を算出し、算出した重なり値と閾値設定部３０２により設定した閾値とを比較して、排除判定を行う。

【0052】

算出した重なり値が閾値設定部３０２により設定した閾値以下の場合、候補排除処理部３０５は、排除判定対象の候補のシルエットをシルエットマップ画像に描画する。一方、算出した重なり値が閾値設定部３０２により設定した閾値より大きい場合、候補排除処理部３０５は、対応する候補を認識結果から排除する。候補排除処理部３０５は、認識結果に含まれる全ての候補について、上記処理を行う。候補排除処理部３０５は、本発明の「候補排除処理部」の一例である。重なり値が閾値より大きいことは、本発明の「所定の条件」の一例である。

【0053】

認識結果出力部３０６は、候補排除処理部３０５による処理が完了すると、所定の基準を満たさない候補が排除された認識結果を出力する。認識結果出力部３０６は、本発明の「認識結果出力部」の一例である。

【0054】

§３ 動作例
＜テンプレート作成処理＞
次に、図４を用いて、テンプレート作成装置２０の動作例を説明する。図４は、実施形態に係るテンプレート作成装置によって実行されるテンプレート作成処理の流れを例示するフローチャートである。なお、図４に例示するテンプレート作成処理は、画像処理装置１０を新たに設置した際や、認識対象の物体２が変更になった際に実行される。本実施形態では、図５（Ａ）に例示される入力画像中の物体２の物体認識処理を行うためのテンプレートを登録するものとする。

【0055】

ステップＳ４０１において、テンプレート作成装置２０の物体データ取得部２０１は、認識対象の物体２の形状を表すデータを取得する。本実施形態では、物体データ取得部２０１は、外部の３次元ＣＡＤサーバから３次元ＣＡＤデータを取得する。

【0056】

次に、ステップＳ４０２において、テンプレート作成装置２０のテンプレート作成部２０２は、物体データ取得部２０１が取得した物体２の形状を表すデータを用いて、テンプレートを作成する。本実施形態では、テンプレート作成部２０２は、物体データ取得部２０１が取得した３次元ＣＡＤデータを用いて、複数の視点から見た物体２の２次元画像を生成し、生成した各２次元画像において特徴点の検出及び特徴量の算出を行い、複数のテンプレートを作成する。ここでは、テンプレート作成部２０２は、テンプレートを一意に識別し得るテンプレート識別子を含むテンプレートを作成する。

【0057】

ステップＳ４０３において、テンプレート作成部２０２は、テンプレートにより表される物体２のシルエットを作成する。本実施形態では、図５（Ｂ）に示される複数のシルエットが作成されたものとする。図５（Ｂ）に例示される通り、本実施形態ではテンプレート作成部２０２は、物体２の存在を表す領域を白色で塗りつぶしたシルエットを作成する。

【0058】

最後に、ステップＳ４０４において、テンプレート作成装置２０のテンプレート情報出力部２０３は、テンプレート作成部２０２が作成したテンプレートをデータベース２０４に記憶する。本実施形態では、複数の視点から見た複数のテンプレートが作成され、さらにステップＳ４０３において、各視点から見た物体２のシルエットが作成されているので、テンプレート情報出力部２０３は、テンプレートと、当該テンプレートの作成に用いた視点の位置に関する視点情報と、当該テンプレート作成時の視点から見た物体２のシルエットとを関連付けて、データベース２０４に記憶する。

【0059】

＜物体認識処理＞
次に、図６を用いて、物体認識処理装置３０の動作例を説明する、図６は、実施形態に係る物体認識処理装置によって実行される物体認識処理の流れを例示するフローチャートである。

【0060】

ステップＳ６０１において、物体認識処理装置３０の画像取得部３０１は、撮像装置１１から入力画像を取得する。次に、ステップＳ６０２において、物体認識処理装置３０の閾値設定部３０２は、候補排除処理部３０５により利用される、認識結果から候補を排除するための閾値を設定する。本実施形態では、閾値設定部３０２は、１の候補のシルエットと、排除されずに残った候補のシルエットの累積画像とが重なり合う割合を示す重なり値について、閾値を設定するものとし、ここでは、閾値に「０．５」を設定する。

【0061】

続いて、ステップＳ６０３において、物体認識処理装置３０のテンプレート情報取得部３０３は、テンプレート作成装置２０のデータベース２０４に記憶されているテンプレート情報を取得して、物体認識処理装置３０テンプレートマッチング部３０４に供給する。

【0062】

ステップＳ６０４において、テンプレートマッチング部３０４は、入力画像において特徴点の検出及び特徴量の算出を行い、入力画像テンプレート情報取得部３０３から供給される各テンプレート情報と、算出した特徴量とを用いて、テンプレートマッチング処理を行い、認識結果を得る。前述したように、認識結果には、入力画像中に認識された物体２の候補に関する、位置パラメータ、姿勢パラメータ、入力画像とテンプレートとの間の画像特徴の一致度を示すスコア、テンプレート識別子等が含まれる。

【0063】

続いて、ステップＳ６０５において、テンプレート情報取得部３０３は、テンプレート作成装置２０のデータベース２０４に記憶されているテンプレートの視点情報及び／又はシルエット情報を取得して、候補排除処理部３０５に供給する。本実施形態では、テンプレート情報取得部３０３は、データベース２０４に記憶されているシルエット情報を取得して、候補排除処理部３０５に供給する。

【0064】

ステップＳ６０６において、物体認識処理装置３０の候補排除処理部３０５は、認識結果に含まれる複数の候補を、その候補のスコア順に並べ替える。ステップＳ６０７において、候補排除処理部３０５は、入力画像に対応する領域を有するシルエットマップ画像及び一時画像を作成する。本実施形態では、物体２の存在を表す領域を白色で塗りつぶしたシルエットを描画するために、候補排除処理部３０５は、シルエットマップ画像及び一時画像の背景を黒色に初期化する。

【0065】

ステップＳ６０８において、候補排除処理部３０５は、未処理の候補の中から最もスコアの高い候補を取得し、取得された候補のシルエットを、ステップＳ６０５で供給されたシルエット情報に基づいて一時画像に描画する。次に、ステップＳ６０９において、候補排除処理部３０５は、一時画像に描画されたシルエットと、シルエットマップ画像に描画された、排除されずに残った候補のシルエットの累積画像とを比較して、両者の重なり合う面積の割合を示す重なり値を算出する。なお、本実施形態では、一時画像に描画されたシルエットの面積を分母として重なり値を算出するが、別の実施形態では、シルエットマップ画像に描画された候補のうち、一時画像に描画されたシルエットと重なり合う候補のシルエットの面積を分母として重なり値を算出してもよい。

【0066】

算出した重なり値が閾値設定部３０２により設定した閾値以下の場合（ステップＳ６１０：Ｙｅｓ）、候補排除処理部３０５は、排除判定対象の候補のシルエットをシルエットマップ画像に描画する（ステップＳ６１１）。一方、算出した重なり値が閾値設定部３０２により設定した閾値より大きい場合（ステップＳ６１０：Ｎｏ）、候補排除処理部３０５は、対応する候補を認識結果から排除する（ステップＳ６１２）。

【0067】

ステップＳ６１３において、候補排除処理部３０５は、全ての候補について排除判定処理を行ったか否かを判定し、未処理の候補が存在する場合（ステップＳ６１３：Ｎｏ）、ステップＳ６１４において、候補排除処理部３０５は一時画像を初期化し、ステップＳ６０８に戻って処理を行う。一方、全ての候補が処理済みの場合（ステップＳ６１３：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ６１５に進み、物体認識処理装置３０の認識結果出力部３０６は、所定の基準を満たさない候補が排除された認識結果を出力する。

【0068】

＜候補排除処理＞
次に、図７を用いて、物体認識処理装置３０の候補排除処理の動作例を詳細に説明する。図７は、実施形態に係る、排除判定処理中のシルエットマップ画像及び一時画像の一例を示す図である。図７は、６つの候補を含む認識結果について、ステップＳ６０８からステップＳ６１４の候補排除処理が行われる際のシルエットマップ画像と一時画像とを例示する。本実施形態では、ステップＳ６０２において、閾値設定部３０２は、１の候補のシルエットと、排除されずに残った候補のシルエットの累積画像とが重なり合う割合を示す重なり値について、閾値「０．５」を設定したものとする。また、ステップＳ６０７において、候補排除処理部３０５は、入力画像に対応する領域を有するシルエットマップ画像（７０１Ａ）を作成しているものとする。

【0069】

１回目のステップＳ６０８において、認識結果の未処理の候補の中から、最もスコアが高い候補として候補１が取得され、候補１のシルエットが一時画像に描画される（７０１Ｂ）。１回目のステップＳ６０９において、候補排除処理部３０５は、一時画像に描画されたシルエットと、シルエットマップ画像に描画された、排除されずに残った候補のシルエットの累積画像とを比較して、両者の重なり合う面積の割合を示す重なり値を算出する。ここでは、重なり値は「０．００」である。１回目のステップＳ６１０では、算出した重なり値が閾値設定部３０２により設定した閾値「０．５」以下であるので、ステップＳ６１１に進み、候補排除処理部３０５は、候補１のシルエットをシルエットマップ画像に描画する（７０２Ａ）。１回目のステップＳ６１３では、未処理の候補が存在するので、ステップＳ６１４に進み、一時画像が初期化される。

【0070】

同様に、２回目のステップＳ６０８において、認識結果の未処理の候補の中から、最もスコアが高い候補として候補２が取得され、候補２のシルエットが一時画像に描画される（７０２Ｂ）。２回目のステップＳ６０９において、候補排除処理部３０５は重なり値を算出し、ここでは、重なり値は「０．００」である。２回目のステップＳ６１０では、算出した重なり値が閾値「０．５」以下であるので、ステップＳ６１１に進み、候補排除処理部３０５は、候補２のシルエットをシルエットマップ画像に描画する（７０３Ａ）。２回目のステップＳ６１３では、未処理の候補が存在するので、ステップＳ６１４に進み、一時画像が初期化される。

【0071】

同様に、３回目のステップＳ６０８において、候補３のシルエットが一時画像に描画される（７０３Ｂ）。３回目のステップＳ６０９において、候補排除処理部３０５は重なり値を算出し、ここでは、重なり値は「０．００」である。３回目のステップＳ６１０では、算出した重なり値が閾値「０．５」以下であるので、ステップＳ６１１に進み、候補排除処理部３０５は、候補３のシルエットをシルエットマップ画像に描画する（７０４Ａ）。３回目のステップＳ６１３では、未処理の候補が存在するので、ステップＳ６１４に進み、一時画像が初期化される。

【0072】

４回目のステップＳ６０８において、候補４のシルエットが一時画像に描画される（７０３Ｂ）。４回目のステップＳ６０９において、候補排除処理部３０５は重なり値を算出し、ここでは、重なり値は「０．５１」である。４回目のステップＳ６１０では、算出した重なり値が閾値「０．５」より大きいので、ステップＳ６１２に進み、候補排除処理部３０５は、候補４を認識結果から排除する。シルエットマップ画像は更新されないので、この時のシルエットマップ画像７０５Ａは、シルエットマップ画像７０４Ａと変わらない。４回目のステップＳ６１３では、未処理の候補が存在するので、ステップＳ６１４に進み、一時画像が初期化される。

【0073】

同様に、５回目の処理では、ステップＳ６１１において、候補５のシルエットがシルエットマップ画像に描画され（７０６Ａ）、６回目の処理では、ステップ６１２において、候補６が認識結果から排除され、６回目のステップＳ６１３において、全ての候補が処理済みであるので、Ｓ６１５に進み、認識結果出力部３０６は、所定の基準を満たさない候補４及び候補６が排除された認識結果を出力する。

【0074】

§４ 変形例
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。例えば、以下のような変更が可能である。

【0075】

＜変形例１＞
本発明を、位置及び姿勢のパラメータに基づいて候補を排除する従来の手法と組み合わせて実施してもよい。例えば、ステップＳ６０４で得られた認識結果に含まれる候補を、候補のテンプレート識別子に基づいてグループ分けし、同一のテンプレート識別子に関連付けられたグループ毎に、従来の手法で候補を認識結果から排除してもよい。

【0076】

あるいは、ステップＳ６０５において、テンプレート情報取得部３０３がテンプレート作成装置２０のデータベース２０４に記憶されているテンプレートの視点情報が取得される場合、ステップＳ６０４で得られた認識結果に含まれる候補を、テンプレートの視点情報に基づいてグループ分けし、そのグループ毎に、従来の手法で候補を認識結果から排除してもよい。例えば、テンプレートの作成に用いた複数の視点を各視点の位置に基づいてグループ分けし、視点が属するグループの識別子を視点情報としてもよい。例えば、物体の形状に即し、同一のグループに属する視点からの物体の見え方が、所定の基準に基づいて類似するようにグループ分けを行ってもよい。

【0077】

その後、従来の手法で排除されなかった全ての候補について、Ｓ６０６以降の処理を実行することで、誤認識が生じ得る候補間に絞って、排除判定の基準を候補同士のシルエットが重なり合う割合等とする排除判定を行うことで、物体認識処理の高速化を図ることができる。

【0078】

＜変形例２＞
上記実施形態では、候補排除処理部３０５が、一時画像及びシルエットマップ画像に、候補に対応する物体２のシルエットを描画する例について説明してきた。別の実施形態では、例えば不規則な複雑な輪郭を有する物体２のシルエットに代えて、候補排除処理部３０５は、予め定められた一群の形状のうち、最も物体２のシルエットに近いシルエットを有する形状のシルエットを描画してもよい。本実施形態において、テンプレート情報出力部２０３は、テンプレートに、一群の形状のうち、最も物体２のシルエットに近いシルエットを有する形状のシルエットを関連付けてデータベース２０４に記憶してもよい。

【0079】

例えば、物体２と比較して単純な輪郭を有する形状を一群の形状に含めても良い。これにより、物体認識処理の高速化を図ることができる。

【0080】

＜変形例３＞
上記実施形態では、候補排除処理部３０５が２次元のシルエットを用いて排除する候補を判定する例について説明してきたが、３次元のボクセルモデルを用いて排除する候補を判定してもよい。３次元のボクセルモデルを用いることで、２次元のシルエットを用いた場合と比較して認識精度の向上を図ることができる。ボクセルモデルは、本発明の「３次元の２値化画像」の一例である。

【0081】

＜変形例４＞
上記実施形態において、候補排除処理部３０５がシルエットを描画する一時画像及びシルエットマップ画像の解像度を下げてもよい。これにより、物体認識処理の高速化を図ることができる。

【0082】

§５ その他
なお、本発明は、テンプレートマッチングの具体的な手法を限定するものではなく、物体認識処理装置３０は、テンプレートマッチングの任意の手法を採用することができる。また、粗密探索等の高速化のためのアルゴリズムは任意のものを適用することができる。

【0083】

ここで、「部」とは、単に物理的構成を意味するものではなく、その「部」が実行する処理をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」や装置が実行する処理を２つ以上の物理的構成や装置により実現されても、２つ以上の「部」や装置が実行する処理を１つの物理的手段や装置により実現されてもよい。

【0084】

本明細書において説明した各処理におけるステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更し、または並列に実行することができる。

【0085】

本明細書において説明した各処理を実施するプログラムは、記録媒体に記憶させてもよい。この記録媒体を用いれば、画像処理装置１０を構成する各装置に、上記プログラムをインストールすることができる。ここで、上記プログラムを記憶した記録媒体は、非一過性の記録媒体であっても良い。非一過性の記録媒体は特に限定されないが、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体であっても良い。

【0086】

［付記１］
認識対象物を含む画像を取得する画像取得部（３０１）と、
認識対象物をある視点から見たときの２次元画像を用いて作成され、予め登録された複数のテンプレートを用いて、前記画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、前記認識対象物の候補を複数含む認識結果を得るテンプレートマッチング部（３０４）と、
前記複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて認識対象物の２値化画像を生成し、当該２値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、前記複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除する候補排除処理部（３０５）と、
前記複数の候補の中から、排除されずに残った候補を認識結果として出力する認識結果出力部（３０６）と
を備える物体認識処理装置。

【0087】

［付記２］
前記候補排除処理部（３０５）は、前記テンプレートと関連付けて予め登録された２値化画像に基づいて、前記各候補の２値化画像を生成する、付記１に記載の物体認識処理装置。

【0088】

［付記３］
前記候補排除処理部（３０５）は、
排除しない候補を記憶する一時記憶手段と、
前記複数の候補を、前記テンプレートマッチング処理のスコア順に並べ替える第１手段と、
前記並べ替えた順に、前記複数の候補の１つを取得し、取得された候補の位置と姿勢に基づいて生成された２値化画像と、前記一時記憶手段に記憶された全ての候補の位置と姿勢に基づいて生成された２値化画像を累積した画像とを比較して、両者の重なり度合いが所定の閾値より小さいとき、当該候補を前記一時記憶手段に記憶する第２手段と、
を備え、
前記認識結果出力部は、前記複数の候補の全てについて前記第２手段が実行された後に、前記一時記憶手段に記憶された候補を、前記認識結果として出力する、
付記１又は２に記載の物体認識処理装置。

【0089】

［付記４］
前記テンプレートは、テンプレート識別子を含み、
前記認識結果は、前記入力画像中に認識された前記物体の候補に関する、位置パラメータ、姿勢パラメータ及びテンプレート識別子を含み、
前記候補排除処理部（３０５）は、前記候補を前記テンプレート識別子に基づいてグループ分けし、同一のテンプレート識別子に関連付けられたグループ毎に、前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータに基づいて候補を排除した後、前記所定の条件を満たす候補を排除する、
付記１〜３のいずれか１項に記載の物体認識処理装置。

【0090】

［付記５］
前記テンプレートは、テンプレート識別子を含み、当該テンプレートの作成に用いた前記視点の位置に関する視点情報に関連付けられ、
前記認識結果は、前記入力画像中に認識された前記物体の候補に関する、位置パラメータ、姿勢パラメータ及びテンプレート識別子を含み、
前記候補排除処理部は、前記候補を当該候補のテンプレート識別子に関連付けられた前記視点情報に基づいてグループ分けし、グループ毎に、前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータに基づいて候補を排除した後、前記所定の条件を満たす候補を排除する、
付記１〜４のいずれか１項に記載の物体認識処理装置。

【0091】

［付記６］
前記候補排除処理部（３０５）は、前記物体の２値化画像と比較して単純な輪郭を有する形状の２値化画像に基づいて、前記各候補の２値化画像を生成する、付記１〜５のいずれか１項に記載の物体認識処理装置。

【0092】

［付記７］
前記候補排除処理部（３０５）は、前記複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて３次元の２値化画像を生成し、当該３次元の２値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、前記複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除する、付記１〜６のいずれか１項に記載の物体認識処理装置。

【0093】

［付記８］
コンピュータが実行する物体認識処理方法であって、
認識対象物を含む画像を取得するステップ（ステップＳ６０１）と、
認識対象物をある視点から見たときの２次元画像を用いて作成され、予め登録された複数のテンプレートを用いて、前記画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、前記認識対象物の候補を複数含む認識結果を得るステップ（ステップＳ６０４）と、
前記複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて認識対象物の２値化画像を生成し、当該２値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、前記複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除するステップ（ステップＳ６０７〜ステップＳ６１４）と、
前記複数の候補の中から、排除されずに残った候補を認識結果として出力するステップ（ステップＳ６１５）と
を含む物体認識処理方法。

【0094】

［付記９］
コンピュータに、
認識対象物を含む画像を取得するステップ（ステップＳ６０１）と、
認識対象物をある視点から見たときの２次元画像を用いて作成され、予め登録された複数のテンプレートを用いて、前記画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、前記認識対象物の候補を複数含む認識結果を得るステップ（ステップＳ６０４）と、
前記複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて認識対象物の２値化画像を生成し、当該２値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、前記複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除するステップ（ステップＳ６０７〜ステップＳ６１４）と、
前記複数の候補の中から、排除されずに残った候補を認識結果として出力するステップ（ステップＳ６１５）と
を実行させるプログラム。

【符号の説明】

【0095】

１…物体認識装置、２…物体、３…トレイ、４…ＰＬＣ、１０…画像処理装置、１１…撮像装置、１２…ディスプレイ、１３…マウス、１４…メモリカード、１１２…メインメモリ、１１４…ハードディスク、１１６…カメラインタフェース、１１６ａ…画像バッファ、１１８…入力インタフェース、１２０…表示コントローラ、１２２…インタフェース、１２４…通信インタフェース、１２６…ライタ、１２８…バス、２０…テンプレート作成装置、２０１…物体データ取得部、２０２…テンプレート作成部、２０３…テンプレート情報出力部、２０４…データベース、３０…物体認識処理装置、３０１…画像取得部、３０２…閾値設定部、３０３…テンプレート情報取得部、３０４…テンプレートマッチング部、３０５…候補排除処理部、３０６…認識結果出力部、７０１Ａ…シルエットマップ画像、７０２Ａ…シルエットマップ画像、７０３Ａ…シルエットマップ画像、７０４Ａ…シルエットマップ画像、７０５Ａ…シルエットマップ画像、７０６Ａ…シルエットマップ画像、７０１Ｂ…一時画像、７０２Ｂ…一時画像、７０３Ｂ…一時画像、７０４Ｂ…一時画像、７０５Ｂ…一時画像、７０６Ｂ…一時画像、９０１…領域、９０２…候補、９０３…候補、１００１Ａ…物体、１００２Ａ…物体、１００１Ｂ…候補、１００２Ｂ…候補、１００３…候補１００１Ｂの重心の位置、１００４…候補１００２Ｂの重心の位置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】