标识生成装置、标识生成检测系统、标识生成检测装置、标识、标识生成方法及其程序

摘要

本发明涉及一种标识生成装置，其具备：特征比较单元，其将从图像中提取出的特征点配置于规定的空间中，将该规定的空间中的所述特征点为规定数量以下的部分作为特异特征，将从识别符中提取出的特征点配置于规定的空间中，对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数；和标识图案生成单元，其对所述识别符的构成进行变换，从该变换后的识别符中提取所述特征点；所述特征比较单元将从变换后的所述识别符中提取出的特征点配置于所述规定的空间中，对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数，将变换前的识别符以及变换后的1个或2个以上的识别符中的所述计数数量为最多的识别符选择为检测用标识。

说明书

技术领域

本发明涉及判定能否将已有的识别符作为检测用标识(marker)来使 用的标识生成装置、具备该标识生成装置的标识生成检测系统、具有标识 判定功能的标识生成检测装置、通过标识判定功能而判定为能作为检测用 标识使用的标识、进行该检测用标识的判定的标识生成方法、以及用于执 行该标识判定的标识生成程序。

背景技术

在判别在某空间内是否存在期望的物体的方法中，存在如下的方法。

例如，有如下技术(例如参照专利文献1)：在标识生成阶段，通过 影像输入单元来拍摄不存在标识的空间的图像来作为背景影像，从该背景 影像中提取特征点，将该特征点映射到不变量特征空间中作为不变特征， 将不由该不变特征表现的部分作为特异特征，根据该特异特征来生成标识 图案，在标识检测阶段，拍摄包含带标识的物体在内的空间的图像作为检 查对象影像，从该检测对象影像中提取特征点，判断在该特征点的配置中， 是否存在与从标识图案中提取出的特征点的配置一致的特征点，在存在一 致的特征点的时，将其作为标识来进行检测。

根据该技术，在标识生成阶段中，能将未表现在背景影像中的图案作 为标识图案来生成。由此，在标识检测阶段中，不会从检测对象影像中不 存在标识的部位误检测出标识，能可靠地检测出附带在物体上的标识。

先行技术文献

专利文献

专利文献1：国际公开第2008/090908号手册

发明的概要

发明要解决的课题

但是，在上述的专利文献1所记载的技术中，有如下状况。

在上述技术中，根据特异特征来生成标识。

然后，在标识检测阶段，检测该附带有标识的物体。

但是，在标识检测阶段中能作为检测的对象的物体中，例如有商品。 商品是在小商店中摆在店头，由消费者买入的东西。

作为附带在该商品上的标识，例如有条形码或二维码等的识别符。识 别符是将该商品的制造厂商、制造编号、批次编号、制造年月日等标记化 的产物。

若能将该识别符作为标识检测出，则能区别制造厂商等不同的商品来 进行检测。

但是，识别符是通过单独的规则而形成的，并非基于特异特征。

因此，从识别符中提取的特征点并不一定与特异特征一致。若这样的 话，就不能进行识别符的检测，也就不能区别商品。

因此，谋求提出能将识别符作为标识检测出的技术。

发明内容

本发明鉴于上述状况而提出，目的在于提出一种能将识别符作为标识 检测出的标识生成装置、标识生成检测系统、标识生成检测装置、标识、 标识生成方法、以及标识生成程序。

本发明是一种标识生成装置，具有：特征比较单元，其将从图像中提 取出的特征点配置于规定的空间中，将该规定的空间中的所述特征点为规 定数量以下的部分作为特异特征，将从识别符中提取出的特征点配置于规 定的空间中，对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数；和标识图 案生成单元，其对所述识别符的构成进行变换，从该变换后的识别符中提 取所述特征点；所述特征比较单元将从变换后的所述识别符中提取出的特 征点配置于所述规定的空间中，对与所述特异特征一致的特征点的数量进 行计数，将变换前的识别符以及变换后的1个或2个以上的识别符中所述 计数数量最多的识别符选择为检测用标识。

本发明是一种标识生成检测系统，具有标识生成装置和标识检测装 置，其中，所述标识生成装置具有：第1影像输入单元，其输入图像；第 1配置单元，其从由该第1影像输入单元输入的所述图像中提取特征点， 并将该提取出的特征点表现在规定的空间中；特异特征选择单元，其将所 述空间中的所述特征点为规定数量以下的部分选择为特异特征；特征比较 单元，其将从识别符中提取出的特征点配置于规定的空间中，并对与所述 特异特征一致的特征点的数量进行计数；和标识图案生成单元，其对所述 识别符的构成进行变换，从该变换后的识别符中提取所述特征点；所述特 征比较单元将从变换后的所述识别符中提取出的特征点配置于所述规定 的空间中，对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数，并将变换前 的识别符以及变换后的1个或2个以上的识别符中所述计数数量最多的识 别符选择为检测用标识；所述标识检测装置具有：第2影像输入单元，其 输入图像；第2配置单元，其基于由该第2影像输入单元输入的所述图像 来提取特征点，并将该提取出的特征点表现在规定的空间中；和比对单元， 其在表现在所述规定的空间中的特征点群的配置之中，判断是否有基于所 述检测用标识的特征点的配置。

本发明是一种标识生成检测装置，具有：第1影像输入单元，其输入 图像；第1配置单元，其从由该第1影像输入单元输入的所述图像中提取 特征点，并将该提取出的特征点表现在规定的空间中；特异特征选择单元， 其将所述空间中的所述特征点为规定数量以下的部分选择为特异特征；特 征比较单元，其将从识别符中提取出的特征点配置于规定的空间中，并对 与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数；标识图案生成单元，其对 所述识别符的构成进行变换，从该变换后的识别符中提取所述特征点；标 识存储单元，其存储所述标识；第2影像输入单元，其输入图像；第2配 置单元，其基于由该第2影像输入单元输入的所述图像来提取特征点，并 将该提取出的特征点表现在规定的空间中；和比对单元，其在表现在所述 规定的空间中的特征点群的配置之中，判断是否有与所述标识对应的特征 点的配置；所述特征比较单元将从变换后的所述识别符中提取出的特征点 配置于所述规定的空间中，对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计 数，并将变换前的识别符以及变换后的1个或2个以上的识别符中所述计 数数量最多的识别符选择为检测用标识。

本发明是一种标识，是从图像中提取特征点，将该提取出的特征点表 现在规定的空间中，将在所述规定的空间中所述特征点为规定数量以下的 部分选择为特异特征，从识别符中提取特征点，将该特征点配置于所述规 定的空间中，对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数，对所述识 别符的构成进行变换，从变换后的识别符中提取特征点，将该特征点配置 于规定的空间中，对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数，将变 换前以及变换后的识别符的各计数数量中最大的计数数量的识别符选择 为检测用标识时的该被选择的识别符。

本发明是一种标识生成方法，具有：输入图像的步骤；从所述图像中 提取特征点，并将该提取出的特征点表现在规定的空间中的步骤；将所述 空间中的所述特征点为规定数量以下的部分选择为特异特征的步骤；将从 识别符中提取出的特征点配置于规定的空间中，并对与所述特异特征一致 的特征点的数量进行计数的步骤；对所述识别符的构成进行变换，并从该 变换后的识别符中提取所述特征点的步骤；将从变换后的所述识别符中提 取出的特征点配置于所述规定的空间中，对与所述特异特征一致的特征点 的数量进行计数，并将变换前的识别符以及变换后的1个或2个以上的识 别符中所述计数数量最多的识别符选择为检测用识别符的步骤。

本发明是一种标识生成程序，使信息处理装置执行如下处理：输入图 像的处理；从所述图像中提取特征点，并将该提取出的特征点表现在规定 的空间中的处理；将所述空间中的所述特征点为规定数量以下的部分选择 为特异特征的处理；将从识别符中提取出的特征点配置于规定的空间中， 对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数的处理；对所述识别符的 构成进行变换，并从该变换后的识别符中提取所述特征点的处理；所述特 征比较单元将从变换后的所述识别符中提取出的特征点配置于所述规定 的空间中，对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数，并将变换前 的识别符以及变换后的1个或2个以上的识别符中所述计数数量最多的识 别符选择为检测用标识的处理。

根据本发明的标识生成装置、标识生成检测系统、标识生成检测装置、 标识、标识生成方法、以及标识生成程序，由于从作为判断对象的识别符 中提取特征点，并将该特征点配置于规定的空间中，对与特异特征一致的 特征点的数量进行计数，每当对识别符的数据配置图案进行变换时进行该 计数，将计数值最多的数据配置图案的识别符选择为检测用标识，因此， 能将该识别符作为标识检测出。

附图说明

图1是表示本发明的第1实施方式所涉及的标识生成装置的构成的框 图。

图2是表示本发明的第1实施方式所涉及的标识生成装置的详细构成 的框图。

图3是表示特异特征信息表的构成的图表。

图4是表示识别符特征信息表的构成的图表。

图5是表示配置有识别符的特征点的特征空间的图。

图6是表示配置有识别符的特征点的特征空间的附带有区划线的样子 的图。

图7是表示配置有特异特征的特征空间的图。

图8是表示配置有识别符的特征点与特异特征的特征空间的图。

图9是表示变换识别符的数据配置图案的顺序的图。

图10是表示识别符的特征点的图。

图11是表示配置有识别符的特征点的特征空间的图。

图12是表示配置有识别符的特征点与特异特征的特征空间的图。

图13是表示变换用矩阵图案的例子的图。

图14是表示使用图13所示的变换用矩阵图案而被变换的识别符的构 成的图。

图15是表示从图14所示的识别符中提取的特征点的图。

图16是表示配置有图15所示的特征点的特征空间的图。

图17是表示配置有图16所示的识别符的特征点与特异特征的特征空 间的图。

图18是表示本发明的第1实施方式中标识生成装置的动作的流程图。

图19是表示本发明的第2实施方式中标识生成装置的构成的框图。

图20是表示本发明的第2实施方式中的标识生成装置的详细构成的 框图。

图21是表示背景影像的例子的图。

图22是表示配置有特征点的特征空间的图。

图23是表示配置有附带编号的特征点的特征空间的图。

图24是表示特征点信息表的构成的图表。

图25是表示引入了区划线的特征空间的图。

图26是表示区划的名称的图。

图27是表示区划的坐标的图。

图28是表示特征点数量分布图(频率分布)的构成的图表。

图29是表示从识别符中提取特征点的样子的图。

图30是表示配置有特征点的特征空间的图。

图31是表示本发明的第2实施方式中的标识生成装置的动作的流程 图。

图32是表示本发明的第3实施方式中的标识生成装置的构成的框图。

图33是表示本发明的第3实施方式中的标识生成装置的详细构成的 框图。

图34是表示以特征点的5号为基底，将各特征点映射到不变量特征 空间的样子的图。

图35是表示以特征点的15号为基底，将各特征点映射到不变量特征 空间的样子的图。

图36是表示以特征点的89号为基底，将各特征点映射到不变量特征 空间的样子的图。

图37是表示以特征点的91号为基底，将各特征点映射到不变量特征 空间的样子的图。

图38是表示将图22所示的全部特征点映射到不变量特征空间的样子 的图。

图39是表示在不变量特征空间中附带区划线的部位的图。

图40是表示在配置有1个以上的特征点的区划中添加灰阴影的不变 量特征空间的图。

图41是表示将识别符的特征点映射到不变量特征空间的部位的图。

图42是表示不变量特征空间中的标识图案生成范围的图。

图43是表示在配置有1个以上的特征点的区划中添加灰阴影的标识 图案生成范围的图。

图44是表示本发明的第3实施方式中的标识生成装置的动作的流程 图。

图45是表示标识检测装置的构成的框图。

图46是表示标识检测装置的详细构成的框图。

图47是表示检测对象影像的例子的图。

图48是表示从检测对象影像中提取出的特征点的例子的图。

图49是表示标识检测方法的顺序的流程图。

图50是表示标识生成检测装置的构成的框图。

图51是表示标识生成检测装置的详细构成的框图。

图52是表示标识生成检测系统的构成的框图。

具体实施方式

下面，参照附图来说明本发明所涉及的标识生成装置、标识生成检测 系统、标识生成检测装置、标识、标识生成方法以及标识生成程序的优选 的实施方式。

[标识生成装置以及标识生成方法的第1实施方式]

首先，参照图1来说明本发明的标识生成装置以及标识生成方法的第 1实施方式。图1是表示本实施方式的标识生成装置的构成的框图。

(I)标识生成装置

如图1所示，标识生成装置1a具备特征比较单元10、标识图案生成 单元20。

如图2所示，特征比较单元10具有特征比较部11、比较信息存储部 12。

特征比较部11从外部输入“特异特征信息表”。另外，特征比较部 11从外部或标识图案生成单元20输入“识别符特征信息表”。“特异特 征信息表”和“识别符特征信息表”存储在比较信息存储部12中。

“特异特征信息表”是汇总与配置于规定的空间中的特异特征相关的 数据的表。如图3所示，能以“表的序号”(ア)、“特异特征的序号”(イ)、 “特异特征的x坐标”(ウ)、“特异特征的y坐标”(エ)为项目构成。

“表的序号”表示在特异特征信息表为1个或2个以上的情况下而对 这些特异特征信息表所分别赋予的编号。在由影像输入单元30(后述)所 输入的影像是由多帧图像构成的情况下，相当于对每帧图像所赋予的编 号。

“特异特征的序号”表示对多个特异特征一个一个赋予的编号。

“特异特征的x坐标”表示规定的空间中的该特异特征的x坐标。

“特异特征的y坐标”表示规定的空间中的该特异特征的y坐标。

另外，在规定的空间中，例如包含特征空间、不变量特征空间、特异 特征空间等。

另外，关于特征空间、不变量特征空间、特异特征空间，在第2实施 方式中进行详细说明。进而，关于特异特征的提取方法等也在第2实施方 式中进行详细说明。

如图4所示，“识别符特征信息表”能以“识别符的序号”(ア)、 “特征点的序号”(イ)、“特征点的x坐标”(ウ)、“特征点的y坐标” (エ)为项目构成。

“识别符的序号”表示对1个或2个以上的识别符所分别赋予的编号。 另外，“识别符的序号”能表示区别变换前的识别符和变换后的识别符而 赋予的编号。

“特征点的序号”表示对基于识别符的1个或2个以上的特征点一个 一个赋予的编号。

“特征点的x坐标”表示规定的空间中的该特征点的x坐标。

“特征点的y坐标”表示规定的空间中的该特征点的y坐标。

该“识别符特征信息表”能在比较信息存储部12中存储1个或2个 以上。

另外，在“规定的空间”中，例如包含特征空间、不变量特征空间等。

另外，在“特征点”中，包含从识别符中提取出的特征点、配置于特 征空间中的特征点、配置于不变量特征空间中的不变特征等。

关于这些特征空间、不变量特征空间，在第3实施方式中进行详细说 明。进而，关于不变特征的提取方法，也在第3实施方式中进行详细说明。

另外，特征比较部12从比较信息存储部12中取出“特异特征信息表” 和“识别符特征信息表”。

接下来，特征比较部11参照“识别符特征信息表”，将识别符的特 征点配置于规定的空间(例如，特征空间)中。在图5、图6中示出配置 有该特征点的规定的空间。图5是表示将从识别符即QR码中提取出的特 征点配置于特征空间中的样子的图。图6是表示将配置有特征点的区划用 黑色涂满的样子的图。

接下来，特征比较部11从“特异特征信息表”中取出特异特征的坐 标。并且，特征比较部11按照该坐标来将特异特征配置于规定的空间(例 如，特征空间)中。在图7中示出配置了该特异特征的规定的空间。在图 7中，白色的区划是特异特征。

然后，特征比较部11选择与特异特征一致的识别符的特征点，并对 其数量进行计数。

该处理能通过判断图7所示的特异特征的配置与图6所示的特征点的 配置是否重叠一致来进行。另外，该判断能通过比较比对识别符的特征点 的坐标与特异特征的坐标来判断是否一致，由此进行。

即，特征比较部11在配置有特异特征的规定的空间中配置识别符的 特征点，并对在与特异特征相同的区划中配置的识别符的特征点的数量进 行计数。

在图8中示出该进行重叠的结果。图8中，以双重四角所示的区划表 示与特异特征一致的特征点所配置的区划。在图8所示的情况下，识别符 的特征点247个中的26个与特异特征一致。将该计数数量(在图8中为 26个)存储于比较信息存储部12中。

接下来，特征比较部11判断未执行与特异特征的一致处理的“识别 符特征信息表”是否存储在特征比较部12中。

在判断的结果是存在该“识别符特征信息表”时，将该“识别符特征 信息表”从比较信息存储部12中取出。

然后，特征比较部11对该“识别符特征信息表”执行上述的内容的 一致处理。进而，特征比较部11对与特异特征一致的识别符的特征点所 配置的区划的数量进行计数，并将该计数值存储在比较信息存储部12中。

比较信息存储部12存储与由特征比较部11所执行的一致处理(在规 定的空间中，对与特异特征一致的特征点的数量进行计数的处理)相关的 数据和程序。

另外，比较信息存储部12存储“特异特征信息表”、“识别符特征 信息表”、在一致处理中获得的计数值等。

计数值与对变换前或变换后的识别符所赋予的编号建立关联而存储。 该计数值也存储于标识图案存储部22中。

如图2所示，标识图案生成单元20具有标识图案生成部21、标识图 案存储部22。

标识图案生成部21从外部输入与识别符相关的数据。在该与识别符 相关的数据中包含在识别符的数据区域中表现的数据。与识别符相关的数 据存储于标识图案存储部22中。

另外，标识图案生成部21按照规定的规则来执行识别符的变换处理。 识别符的变换处理是指，对在识别符的数据区域中表现的数据，在该数据 自身维持相同的值的同时，变换排列图案的处理。

具体地，能以下面的方法来进行。

在图9(i)中示出识别符的例子。在本实施方式中，设识别符使用 QR码。但是，识别符并不限于QR码，也可以包含条形码、二维码等的 各种码。

在此，作为识别符的QR码具有定位用符号和数据区域。

定位用符号是为了决定在数据区域中示出的数据的读取方向而配置 于QR码的角部的记号。通过检测该定位用符号，能确定QR码的角部或 端部，能确定数据区域的读取范围和读取方向。

数据区域是表现数据的区域。在QR码中，定位用符号以外的绝大部 分相当于数据区域。在该数据区域中，数据通常用白单元区(cell)或黑 单元区的2值来表现。

标识图案生成部21通过从外部输入的与识别符相关的数据，能识别 该识别符具有例如图9(i)所示的数据的配置图案。

另外，标识图案生成部21从标识图案存储部22取出变换用矩阵图案。

变换用矩阵图案是变换识别符的数据配置图案时所使用的图案，例如 成为如图9(ii)所示那样的图案。

该变换用矩阵图案所示的白单元区或黑单元区的显示图案能任意的 决定，或也能按照规定的规则来决定。在后者的情况下，例如存在以2个 白单元区、1个黑单元区的顺序来反复配置的情况等(例如，参照图13)。

标识图案生成部21使用变换用矩阵图案，对识别符的数据区域的各 单元区的每一个，变换数据。即，根据变换用矩阵图案的单元区的颜色(数 据)是什么颜色来决定与该单元区对应的识别符的数据区域的一个单元区 的变换的方式。

该数据变换按照规定的规则来进行。在规定的规则中，例如能使用异 或(Exclusive-OR)等的逻辑式(图9(iii))。

具体地，例如在变换用矩阵图案的一个单元区的颜色(数据)为白色 的情况下，对应的识别符的单元区的数据保持不变，不进行变换。即，白 单元区保持白单元区，黑单元区保持黑单元区。

另一方面，在变换用矩阵图案的一个单元区的颜色(数据)为黑色的 情况下，使对应的识别符的单元区的数据反转。即，白单元区变换为黑单 元区，黑单元区变换为白单元区。

在图9(iv)中示出按照该规则将图9(i)所示的识别符的各单元区 的数据进行变换后的结果。

接下来，标识图案生成部21从变换后的识别符中提取特征点。在图 10中示出该提取出的特征点。

接下来，如图11所示，标识图案生成部21将提取出的特征点配置于 特征空间中。此外，标识图案生成部21以多个区划来划分该特征空间， 按每个区划求取所配置的特征点的数量。进而，标识图案生成部21选择 特征点的数量为规定数量以上的区划。在图11中，用黑色来显示特征点 的数量为“1”以上的区划。

然后，标识图案生成部21生成包含配置有规定数量该特征点的区划 的坐标在内的“识别符特征信息表”。标识图案生成部21将生成的“识 别符特征信息表”存储于比较信息存储部12以及标识图案存储部22中。

通过将该“识别符特征信息表”存储于比较信息存储部12中，特征 比较部11参照该“识别符特征信息表”来执行一致处理。即，在图7所 示的特征空间中配置包含从变换后的识别符中提取出的特征点在内的区 划。在图12中示出该配置的样子。然后，特征比较部11对与特异特征一 致的特征点的数量进行计数，并将该计数值存储于比较信息存储部12中。 另外，在图12中，计数值为“20”。

同样地，标识图案生成部21在标识图案存储部22中还存储有其它的 变换用矩阵图案(图13)时，将其取出，并变换为识别符的数据。在图 14中示出该变换结果。

接下来，标识图案生成部21对变换后的识别符提取特征点。在图15 中示出该提取出的特征点。

接着，标识图案生成部21将提取出的特征点配置于特征空间中，用 多个区划来划分该特征空间，按每个区划来求取配置的特征点的数量。然 后，标识图案生成部21选择特征点的数量为规定数量以上的区划。在图 16中示出该选择的样子。图16在特征点的数量为“1”以上的区划中用黑 色来显示。

然后，标识图案生成部21生成包含配置有规定数量的该特征点的区 划的坐标在内的“识别符特征信息表”。标识图案生成部21将生成的“识 别符特征信息表”存储于比较信息存储部12以及标识图案存储部22中。

通过将该“识别符特征信息表”存储于比较信息存储部12中，特征 比较部11参照该“识别符特征信息表”来执行一致处理。即，在图7所 示的特征空间中配置包含从变换后的识别符中提取出的特征点在内的区 划。在图17中示出该配置的样子。然后，特征比较部11对与特异特征一 致的特征点的数量进行计数，并将该计数值存储于比较信息存储部12中。 另外，在图17中，计数值为“17”。

进而，标识图案生成部21选择变换前的识别符和变换后的1个或2 个以上的识别符中的计数值最大的识别符。

在此，变换前的识别符的计数值为“26”(参照图8)。另外，以图 9(ii)的变换用矩阵图案进行变换的识别符的计数值为“20”(参照图12)。 并且，以图13的变换用矩阵图案进行变换的识别符的计数值为“17”(参 照图17)。其中计数值最大的是变换前的识别符。标识图案生成部21将 该变换前的识别符选择为检测用标识。

另外，在对作为识别符的QR码进行解码的情况下，在仅用单一的矩 阵图案来进行处理的情况下，虽然能立即解码但在从多个矩阵图案中进行 选择后再进行变换处理的情况下，需要判别使用了哪个单元区特征的变换 用矩阵图案。因而，将在QR码的变换处理中使用的单元区特征的变换用 矩阵图案的类别信息作为数据放入QR码内即可。由此，解码处理从QR 码内读取在变换处理中使用的矩阵图案信息，仅通过和与其对应的单元区 特征的变换用矩阵图案求取Exclusive-OR，就可以简单地变换为原始的数 据单元区。

(II)标识生成方法

接下来，参照图18来说明本实施方式的标识生成装置的动作(标识 生成方法)。

图18是表示本实施方式的标识生成方法的规定顺序的流程图。

特征比较单元10的特征比较部11从外部输入“特异特征信息表”。 比较信息存储部12存储该“特异特征信息表”(步骤10)。

另外，特征比较部11从外部或标识图案生成单元20输入“识别符特 征信息表”。比较信息存储部12存储该“识别符特征信息表”(步骤11)。

特征比较部11从比较信息存储部12中取出“特异特征信息表”(步 骤12)。另外，特征比较部11从比较信息存储部12中取出“识别符特征 信息表”(步骤13)。

进而，特征比较部11从“特异特征信息表”中取出特异特征的坐标。 然后，特征比较部11按照该坐标将特异特征配置于规定的空间中。

另外，特征比较部11将“识别符特征信息表”的“特征点的序号” 所示的特征点的每一个按照“特征点的x坐标”所示的x坐标、和“特征 点的y坐标”所示的y坐标配置于规定的空间中(步骤14)。

接下来，特征比较部11选择包含与特异特征一致的识别符的特征点 在内的区划(步骤15)。

即，特征比较部11将特异特征配置于规定的空间中，并且将包含识 别符的特征点在内的区划配置于规定的空间中，选择包含这些特征点在内 的区划中与特异特征一致的区划

然后，特征比较部11对包含与特异特征一致的识别符的特征点在内 的区划的数量进行计数(步骤16)。比较信息存储部12存储该计数数量。

在比较信息存储部12中存储计数值后，标识图案生成单元20的标识 图案生成部21判断在标识图案存储部22中是否存储有变换用矩阵图案 (步骤17)。

在判断的结果为被存储时，标识图案生成部21从标识图案存储部22 中取出该变换用矩阵图案，使用该变换用矩阵图案，对在识别符的数据区 域中表现的数据的配置图案进行变换(识别符的变换处理，步骤18)。

另一方面，在判断的结果为未被存储时，标识图案生成部21不执行 识别符的变换处理。此时，前进到步骤21。

标识图案生成部21执行了识别符的变换处理后，从变换后的识别符 中提取特征点，生成与该特征点相关的“识别符特征信息表”，并将其存 储于比较信息存储部12、标识图案存储部22中(步骤19)。

接下来，特征比较部11判断还未进行步骤14～步骤16的处理的“识 别符特征信息表”是否被存储在比较信息存储部12中，即判断由标识图 案生成部21新生成的“识别符特征信息表”是否被存储在比较信息存储 部12中(步骤20)。

在判断的结果为被存储时，从比较信息存储部12取出该“识别符特 征信息表”，并执行步骤14～步骤16的处理。

另一方面，在判断的结果为未被存储时，将与特异特征一致的识别符 的特征点的数量最多的图案的识别符选择为检测用标识(步骤21)。

通过这样的方法，能选择最适于作为检测用标识使用的识别符的图 案。

如以上所说明，根据本实施方式的标识生成装置以及标识生成方法， 按每个识别符的数据配置图案来分别提取特征点，将该特征点配置于规定 的空间中，并将与特异特征一致的特征点的数量最多的数据配置图案的识 别符作为检测用标识。由此，能选择最合适的识别符来作为检测用标识。

另外，图4所示的识别符特征信息表和图5、图6、图8所示的特征 空间表现了基于识别符单体的特征点，但并不限于识别符单体，例如，也 能从包含识别符在内的背景中提取特征点，对于该特征点作成识别符特征 信息表，并将该特征点配置于特征空间中，与特异特征进行比较。

另外，在本实施方式中，作为识别符的例子举出了QR码，但识别符 并不限于QR码，只要是按照规定的规则(程序)而将数据符号化的识别 符即可。

[第2实施方式]

接下来，参照图19来说明本发明的标识生成装置以及标识生成方法 的第2实施方式。

图19是表示本实施方式的标识生成装置的构成的框图。

本实施方式与第1实施方式比较，在新具备影像输入单元、特征提取 单元这一点上相异。其它的构成要素与第1实施方式相同。

因此，在图19中，对于与图1相同的构成部分赋予相同的符号并省 略其详细说明。

(I)标识生成装置

如图19所示，标识生成装置1b具备：特征比较单元10、标识图案生 成单元20、影像输入单元30、特征提取单元40。

在此，如图20所示，影像输入单元30具有影像输入部31和影像存 储部32。

影像输入部31拍摄或输入背景影像。

背景影像是拍摄了不存在作为判断对象的识别符(要选择作为检测用 标识而使用的数据配置图案的识别符)的环境的影像。例如，在有搬运物 体的带式运输机的情况下，相当于拍摄了搬运未带有作为其判断对象的识 别符的物体的状态下的带式运输机及其周边的影像等。

该背景影像也可以是运动图像(影像)，另外，也可以是每隔规定时 间间隔而拍摄的多张静止图像。

进而，在背景影像中，能包含实况影像、录像影像、配送影像等。

另外，影像输入部31能以单体(使用蓝色背景等)来拍摄作为判断 对象的识别符。将该拍摄到的影像设为识别符单体影像。

进而，影像输入部31也能拍摄存在作为判断对象的识别符的环境。 将该拍摄到的影像设为识别符环境影像。

另外，影像输入部31自身能具有摄像设备。这种情况下，影像输入 部31能拍摄设置有该标识生成装置1b的场所的周围的样子作为背景影 像。

进而，影像输入部31也能经由通信网络或通信电缆等来输入用该标 识生成装置1b以外的装置所取入的背景影像。

在图21中示出该影像输入部31所输入的背景影像的例子。

影像存储部32将构成背景影像的静止图像帧作为被数字化的帧图像 而存储。构成背景影像的静止图像帧例如是指在图21所示那样的图像有 多张的情况下，这些图像的一张一张。

另外，影像存储部32存储赋予了多个帧图像的每一个的编号(例如， 序号)。

进而，影像存储部32也能在拍摄帧图像的时刻，存储用于确定拍摄 了帧图像的装置的信息(在帧图像是外部输入的情况下)等。

如图20所示，特征提取单元40具有背景特征提取部41、识别符特征 提取部42、特征存储部43。

背景特征提取部41从影像存储部32中取出帧图像。然后，背景特征 提取部41提取包含取出的帧图像中的特征性的图案在内的图像特征。

图像特征例如能使用将特征性的特性数值化为图形的特征。

其中，例如能使用1998年IEEE计算机视觉/图形识别会议摘要稿集 所公开的由Tommasini等提出的“Making good features track better”中所 记载的方法。该方法能在图像中的物体形状中提取顶点、线状的物体的交 叉点、端点等。然后，能将这些点在图像上的位置坐标信息的系列作为图 形上的特征。例如，若对图21的帧图像以该方法来提取特征点，则如图 22所示，配置有多个特征点。特征点的一个一个都能通过坐标来管理。

另外，将配置有特征点的空间称作特征空间。该特征空间既可以是二 维空间，另外，也可以是三维空间。另外，本实施方式的特征空间设为二 维空间。

另外，作为其它的方法，例如有Montanari提出的1971年 Communication of ACM，第14卷所记载的“On the option detection of curves  in noisy pictures”中记载的方法。该方法能将存储距基准点的距离、相对 角度的R表的内容作为特征来使用。此时，相对于全部的特征位置设定基 准点，通过广泛地提取特征，相对于部分的特征的缺损，标识的检测变得 强健。

进而，作为其它的特征提取方法，例如有将图像上的各像素的亮度值 或色差值作为特征的方法。

接下来，如图23所示，背景特征提取部41将序号赋予特征点的每一 个。该序号例如能够从位于最上部的特征点开始依次赋予为t1、t2、t3、 t4、……。

接下来，背景特征提取部41求取每个特征点的坐标。如图23所示， 坐标在特征空间中设定X轴和Y轴，能设距Y轴的距离为X坐标，设距 X轴的距离为Y坐标。

然后，背景特征提取部41将这些特征点的序号和坐标存储于特征存 储部43中。如图24所示，特征存储部43将这些序号等作为“特征点信 息表”而存储。

如图24所示，“特征点信息表”能以“帧图像的序号”(ア)、“特 征点的序号”(イ)、“特征点的x坐标”(ウ)、“特征点的y坐标”(エ) 为项目构成。

“帧图像的序号”表示赋予提取了特征点的帧图像的编号。

“特征点的序号”表示分别赋予多个特征点的每一个的编号。具体地， 相当于图23的“t1”和“t15”等。

“特征点的x坐标”表示特征空间中的该特征点的x坐标。

“特征点的y坐标”表示特征空间中的该特征点的y坐标。

接下来，如图25所示，背景特征提取部41在特征空间中添加格子状 的网格，分为多个区划。

此时，背景特征提取部41计算各区划的坐标。该各区划的坐标能以 划分各区划的线(区划线)的坐标来表示。

如图26所示，例如设划分线的坐标为x1、x2、x3、……、y1、y2、 y3、……。

另外，设各区划的名称为区划(1，1)、区划(1，2)、区划(1，3)、……、 区划(2，1)、区划(2，2)、区划(2，3)、……。其中，区划(1，1) 是由坐标(0，0)-(x1，0)-(x1，y1)-(0，y1)-(0，0)所围 成的范围。

在此，x1是X方向的第1条区划线的x坐标。另外，y1是Y方向的 第1条区划线的y坐标。由此，如图27所示，区划(1，1)的坐标能表 示为(x1，y1)。

同样地，区划(2，1)的坐标能表示为(x2，y1)，区划(3，1)的 坐标能表示为(x3，y1)，区划(1，2)的坐标能表示为(x1，y2)，区 划(2，2)的坐标能表示为(x2，y2)。

在图27中示出这些各区划的名称和坐标之间的关系。将这些各区划 的名称和坐标作为区划坐标表而存储于特征存储部43中。

另外，能任意地设定一个区划的大小。其中，一个区划的大小期望按 照不存在特征点的区划在特征空间中至少存在2～3个以上的方式来确定。

接下来，背景特征提取部41按每个区划来求取特征点的数量。

该每个区划的特征点的数量的计算能使用各区划的坐标和各特征点 的坐标来进行。

如图28所示，计算出的每个区划的特征点的数量能表示为特征点数 量分布图(频率分布)。该特征点数量分布图存储于特征存储部43中。

另外，在图28中，为了易于理解，在存在1个以上特征点的区划中 添加灰阴影来显示。

另外，背景特征提取部41将特征点的数量为0或规定数量以下的区 划选择为特异特征。例如，在如图28所示的特征点数量分布图中，选择 (x1，y1)，(x2，y1)，(x3，y1)等作为特异特征。

然后，特征提取部21作成表示选择的特异特征的坐标的“特异特征 信息表”(参照图3)。将该特异特征信息表存储于特征存储部12中。

识别符特征提取部42根据由影像输入部31所拍摄或输入的识别符的 影像来提取特征点。

例如，设该输入的识别符为图9(i)所示那样的数据的配置。识别符 特征提取部42从该识别符中提取特征点。该提取的方法与背景特征提取 部41所执行的提取方法相同。

识别符特征提取部42从图20所示的识别符中提取出的特征点如图29 所示那样被表示。

另外，识别符特征提取部42将提取出的特征点配置于特征空间中。 在图30中表示配置有该特征点的特征空间。

然后，识别符特征提取部42计算特征空间中的各特征点的坐标。识 别符特征提取部42将该计算出的特征点的坐标汇总为“识别符特征信息 表”(参照图4)。将该“识别符特征信息表”存储于特征存储部12中。

特征存储部43存储“特征点信息表”、“区划坐标表”、“特征点 数量分布图”。

如图20所示那样，特征比较单元10具有特征比较部11和比较信息 存储部12。

特征比较部11将“识别符特征信息表”中所示的特征点配置于特征 空间中。另外，特征比较部11在配置有识别符的特征点的特征空间中添 加区划线来分成多个区划。进而，特征比较部11对特征点为规定数量(在 本实施方式中为“1”)以上的区划进行确定。在图6中示出该确定的区 划。在图6中，黑色涂满的区划是特征点为规定数量以上的区划。

另外，特征比较部11将“特异特征信息表”中所示的特异特征配置 于特征空间中。进而，特征比较部11在该特征空间中配置包含识别符的 特征点在内的区划。在图8中示出它们被配置的样子。

在图8中，白色的区划是配置有特异特征的区划，灰色表示未配置特 异特征的区划，黑色表示配置有识别符的特征点的区划，双重四角表示包 含特征点在内的区划与特异特征重叠而成的区划。

进而，特征比较部11选择与特异特征一致的识别符的特征点。

在图8中，相当于双重四角所示的区划。然后，特征比较部11对该 区划的数量进行计数。在图8中为26个。

比较信息存储部12存储计数数量。

标识图案生成单元20执行与第1实施方式的标识图案生成单元20相 同的处理。

(II)标识生成方法

接下来，参照图31来说明标识生成装置的动作顺序(标识生成方法)。

图31是表示标识生成方法的处理顺序的流程图。

在标识生成装置1b中，影像输入单元30的影像输入部31拍摄(或 输入)背景影像(步骤30)。能用多张帧图像来构成该背景影像。影像输 入单元30的影像存储部32将由影像输入部31所输入的背景影像存储为 帧图像。

另外，影像输入部31拍摄(或输入)作为判断对象的识别符来作为 影像(步骤31)。影像存储部32存储由影像输入部31所输入的识别符的 影像。

特征提取单元40的背景特征提取部41从影像存储部32取出帧图像， 从该帧图像中提取特征点(步骤32)。

另外，背景特征提取部41将这些特征点配置在特征空间中。然后， 背景特征提取部41计算特征空间中的特征点的坐标。该计算出的坐标被 汇总为“特征点信息表”，存储于特征存储部43中。

接下来，背景特征提取部41在特征空间上添加格子状的网格，来分 为多个区划。接着，背景特征提取部41按每个区划来求取特征点的数量， 将特征点为0或规定数量以下的区划选择为特异特征(步骤33)。

然后，背景特征提取部41作成表示选择的特异特征的坐标的“特异 特征信息表”。特征比较单元10的比较信息存储部12存储“特异特征信 息表”(步骤34)。

特征提取单元40的识别符特征提取部42从影像存储部32中取出识 别符的图像，并从该识别符的图像中提取特征点(步骤35)。

另外，识别符特征提取部42将这些特征点配置于特征空间中。然后， 识别符特征提取部42计算特征空间中的特征点的坐标。该计算出的坐标 被汇总为“识别符特征信息表”，并存储于特征比较单元10的比较信息 存储部12中。

以后的处理与图18的步骤12～步骤21相同。

以上，如所说明那样，根据本实施方式的标识生成装置以及标识生成 方法，从作为判断对象的识别符中提取特征点，将该特征点配置于特征空 间中，对与特异特征一致的特征点的数量进行计数，对识别符的数据配置 图案进行变换，每当进行该变换时都对与特异特征一致的特征点的数量进 行计数，将计数值最大的识别符选择为检测用标识。由此，能选择最适当 的识别符来作为检测用标识。

另外，图29表示从识别符中提取出的特征点，图30表示配置有该特 征点的特征空间，特征点的提取并不限于识别符单体，例如，也能从包含 识别符在内的背景中提取特征点。这种情况下，针对从这些识别符以及背 景中提取出的特征点，作成识别符特征信息表，将这些特征点配置于特征 空间中，判断是否与特异特征一致。在判断的结果为与特异特征一致的特 征点的数量为规定数量以上时，能判断为能将该识别符作为检测用标识来 使用。

另外，在本实施方式中，作为识别符的例子举出了QR码，但识别符 并不限于QR码，只要是按照规定的规则(程序)而将数据符号化的识别 符即可。

[第3实施方式]

接下来，参照图32来说明本发明的标识生成装置以及标识生成方法 的第3实施方式。

图32是表示本实施方式的标识生成装置的构成的框图。

本实施方式与第1实施方式比较，不同点在于新设了影像输入单元、 特征提取单元、不变特征变换单元。其它的构成要素与第2实施方式相同。

因此，在图32中，对与图1相同的构成部分赋予相同的符号，并省 略其详细的说明。

(I)标识生成装置

如图32所示，标识生成装置1c具备特征比较单元10、标识图案生成 单元20、影像输入单元30、特征提取单元40、不变特征变换单元50。

在此，如图33所示，特征提取单元40具有背景特征提取部41、识别 符特征提取部42、和特征存储部43。

背景特征提取部41从影像存储部32中取出帧图像，提取包含该帧图 像中的特征性的图案在内的图像特征。

接下来，如图23所示，背景特征提取部41对特征点的每一个赋予序 号。接着，背景特征提取部41求取每个特征点的坐标。

然后，背景特征提取部41将这些特征点的序号和坐标汇总为“特征 点信息表”，并存储于特征存储部43中。

识别符特征提取部42还根据由影像输入部31所输入的识别符的影像 来提取特征点。另外，识别符特征提取部42将提取出的特征点配置于特 征空间中。例如在图5中示出配置有该特征点的特征空间。

进而，识别符特征提取部42计算特征空间中的各特征点的坐标。识 别符特征提取部42将该计算出的特征点的坐标汇总为“识别符特征信息 表”(参照图4)。该“识别符特征信息表”被存储于特征比较单元10 的比较信息存储部12中。

特征存储部43存储“特征点信息表”。

如图33所示，不变特征变换单元50具有第1不变特征变换部51、第 2不变特征变换部52、不变特征存储部53、特异特征选择部54。

第1不变特征变换部51将特征点变换为不变特征。该第1不变特征 变换部51从特征提取单元40的特征存储部43中取出“特征点信息表”， 将该特征点变换为不变特征，并存储于不变特征存储部53中。

提取图像的特征性的部位，在使该图像上的位置坐标信息的系列为图 形的特征的情况下(例如，从图21所示的背景影像中提取图22所示的特 征点的处理的情况下)，将这些特征点变换为不变特征的变换例如能如下 来进行。为了方便，在此，将位置坐标信息的系列称作特征点群。在此， 为了简单，说明背景位于远方的情况下的几何学的不变特征。其中，考虑 到由于光学失真的影响而图像受到剪切变形失真的情况下特征点也不发 生变化。另外，在与背景不位于远方的情况等相比自由度高的不变特征中 容易扩展。几何学上的不变特征即在照相机与拍摄对象的场景发生相对的 旋转、平行移动，受到剪切变形失真的情况下，不依赖其相对的位置关系 的变化，根据特征点群的位置关系来生成不变的特征量的方法被作为一例 来进行说明。

从特征点群中选择任意的3个点的特征点。另一方面，将不变量特征 空间定义为以正交的2轴所形成的二维平面。将从特征点群中选择的特征 点中的1个点与不变量特征空间中的原点建立对应。将其它的2个点分别 与不变量特征空间中的位置坐标(1，0)以及(0，1)建立对应。将这3 个点称为基底。此时，从原图像空间向不变量特征空间的一对一的线性映 射能定义为仿射变换。若使用通过基底而被添加了特征的同一仿射变换来 将除了基底以外的全部的特征点群映射到不变特征空间，则这些特征点群 不依赖于照相机与场景的相对的位置关系而成为不变。但是，实际上，由 于从场景中并不一定总是能选择相同的基底，因此需要从特征点群的全部 的3个点的排列组合中来进行基底选择，将相对于各基底的非基底特征点 映射到不变量特征空间中。

由此而作出的全部基底、和对不变量特征空间的全部特征点的映射作 为不变特征而存储在不变特征存储部53中。这些特征点群相对于几何变 形不变化的原因是在包含其它物体在内的影像中，根据从标识选择的基底 而获得的不变特征总是一致的。

在此说明的方法为将基底设为3个点的情况，但基底并不限于3个点， 可以是1个点、2个点或4个点以上。接下来，说明将基底设为1个点的 情况。

如图22所示，从某帧图像中提取出的特征点是配置于特征空间中的 特征点。另外，如图23中所示，对各特征点赋予序号。

第1不变特征变换部51将1个特征点定为基底，该基底按照来到不 变量特征空间的坐标(0，0)处的方式来移动，求取该移动量，关于其它 的全部的特征点，也以该移动量在不变量特征空间中移动。

例如，如图34所示，以序号5号的特征点为基底，按照使该5号的 特征点在不变量特征空间中来到坐标(0，0)处的方式来平行移动全部的 特征点。由此，在不变量特征空间中，如图34右边所示那样来配置特征 点。另外，将配置于不变量特征空间中的特征点称作不变特征。

另外，如图35所示，若以序号第15号的特征点为基底，按照该15 号的特征点在不变量特征空间中来到坐标(0，0)处的方式来平行移动全 部特征点，则如图35右边的不变量特征空间所示那样来配置不变特征群。

进而，如图36所示，若以序号第89号的特征点为基底，按照该89 号的特征点在不变量特征空间中来到坐标(0，0)处的方式来平行移动全 部特征点，则如图36右边的不变量特征空间所示那样来配置不变特征群。

并且，如图37所示，若以序号第91号的特征点为基底，按照该91 号的特征点在不变量特征空间中来到坐标(0，0)处的方式来平行移动全 部特征点，则如图37右边的不变量特征空间所示那样来配置不变特征群。

如此，将1个特征点定为基底，伴随着将该基底移动到不变量特征空 间的原点，将各特征点依次定为基底，每当此时，进行按照与该移动量相 同的移动量来使全部的特征点移动的处理，将这些移动后的特征点重叠， 由此将特征点映射到不变量特征空间中。

将图22所示的特征点映射到不变量特征空间中的结果，成为图38所 示的结果。这是不变量特征空间中的不变特征进行配置的状态。

另外，在本实施方式中，将特征点映射到不变量特征空间的方法为图 34～图38所示的方法，但映射方法并不限于该方法，也可以使用各种方 法。

例如，也可以将多个特征点中的一个定为第1基底，将其它的一个定 为第2基底，将第1基底移动到不变量特征空间的坐标(0，0)，将第2 基底移动到(0，1)，伴随于此，按照与该移动规则相同的变换规则来使 全部的特征点移动，存储不变量特征空间中的移动后的各特征点(不变特 征)的坐标。接着，将其它的2个特征点定为第1基底以及第2基底，伴 随这些第1基底以及第2基底的移动，按照相同变换规则来使全部的特征 点移动，存储不变量特征空间中的不变特征的坐标。将全部的特征点定为 第1以及第2基底，并完成不变量特征空间中的不变特征的坐标的积蓄后， 结束对不变量特征空间的映射。

另外，上述的说明与几何学的不变量相关，但除了几何学的不变量以 外，还能使用各种的不变量。

例如，能使用物体颜色来作为不变量。

物体颜色即使是同一物体也依赖于在拍摄环境中存在的光源色，而会 以不同的颜色被拍摄下来。若能从图像上剥离并消除光源色变动的影响， 则能获得实际的物体颜色。也可以将获得的实际的物体颜色作为物体颜色 不变量来使用。由于进行镜面反射的部位，光源色的影响是支配性的，且 亮度值易于在光源色成分中饱和，因此，也可以将其视作光源色，选择与 饱和部位对应的颜色成分作为不变特征。

其它的，在根据图像来估计物体颜色的方法中，也可以使用由Robby  T.Tan and Katsushi Ikeuchi提出的、在IEEE TRANSACTIONS ON  PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE、VOL.27、 NO.2、FEBRUARY 2005、pp.178-193中记载的“Separating Reflection  Components of Textured Surfaces Using a Single Image”；和Graham D. Finlayson、Steven D.Hordley、Cheng Lu、and Mark S.Drew提出的、 在IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND  MACHINE INTELLIGENT、VOL.28、NO.1、JANUARY 2006、pp.59-68 中记载的“On the Removal of Shadows from Images”等。

进而，能使用纹理(texture)作为不变量。

将对图像的部分区域的亮度分布实施了数值运算而获得的数值或矢 量作为特征量。与图形的不变量相同，纹理不变量容易受到照相机与拍摄 对象的相对位置关系的影响，因此计算难以受到该影响的特征量，将其作 为纹理不变量。例如，照相机与对象的距离或变焦率不变的特征量能通过 对正在关注的部分图像进行极坐标变换，在向量径方向上取功率谱(power  spectrum)，由此来安装。进而，若对上述功率谱在方位角方向上再度求 取功率谱，则成为相对于照相机的绕光轴的旋转而不变的特征量。其它， 也能使用Chi-Man Pun and Moon-Chuen Lee提出的、在IEEE  TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE  INTELLIGENCE、VOL.25、NO.5、MAY 2003记载的“Log-Polar Wavelet  Energy Signatures for Rotation and Scale Invariant Texture Classification”等 的方法。

另外，关于几何学上的不变量，也可以使用Richard Hartley and Andrew  Zisserman提出的、在“Multiple View Geometry in Computer Vision”等所 记载那样的其它的几何学上的不变量。在用多个照相机观测同一场景的情 况下，通过上述文献所记载的方法，能获得距离或纵深方向的相对位置关 系的信息，但在这种情况下，若将不在同一平面上的4个点选择为基底， 使不变量特征空间为三维，则能制作三维的几何学上的不变量。此时，将 从特征点群中选择的基底的4个点中的1个点作为不变量空间的原点，来 求取其它的基底的特征点与不变量空间中的位置坐标(1，0，0)以及(0， 1，0)、(0，0，1)建立对应的变换映射，使用该变换映射来将其他的 特征映射到不变量空间中。

如图39所示，将特征点映射到不变量特征空间中的第1不变特征变 换部51在不变量特征空间中添加格子状的网格，将其划分为多个区划。

接着，第1不变特征变换部51按每个区划来求取不变特征的数量。 在图40中示出该计算结果。图40是在不变量特征空间中在不变特征的数 量为1个以上的区划中添加灰阴影的图。

第2不变特征变换部52将识别符的特征点映射到不变量特征空间中。

该映射的方法与第1不变特征变换部51将背景影像的特征点映射到 不变量特征空间的方法相同。

例如，在将图10所示的特征点映射到不变量特征空间中的情况下， 不变特征成为图41所示的配置。

另外，第2不变特征变换部52关于不变量特征空间中的不变特征， 作成“识别符特征信息表”(参照图4)。该作成的“识别符特征信息表” 存储于特征比较单元10的比较信息存储部12中。

不变特征存储部53保持规定的存储区域。该不变特征存储部53存储 由第1不变特征变换部51所求取的各种数据。在各种数据中，例如包含 配置于不变量特征空间中的各不变特征的坐标、各区划的坐标(范围)、 每个区划的不变特征数量等。

如图42所示，特异特征选择部54将在不变量特征空间中进行标识图 案的生成的范围(对判定对象的识别符是否能作为检测用标识来使用进行 判定的范围)决定为标识图案生成范围。该标识图案生成范围能与静止图 像帧的大小为相同的大小。

接下来，特异特征选择部54从不变特征存储部53中取出该标识图案 生成范围中的每个区划的不变特征数量。在图43中示出该取出的每个区 划的不变特征数量。

另外，图43是在标识图案生成范围中，对不变特征的数量为1以上 的区划添加灰阴影的图。

接下来，特异特征选择部54将标识图案生成范围中的每个区划的不 变特征数量中的0或规定值以下的区划选择为特异特征。

并且，特异特征选择部54关于选择的特异特征作成“特异特征信息 表”(参照图3)，并将其存储于比较信息存储部12中。

(II)标识生成方法

接下来，参照图44来说明本实施方式的标识生成装置的动作(标识 生成方法)。

图44是表示本实施方式的标识生成方法的处理顺序的流程图。

在标识生成装置1c中，影像输入单元30的影像输入部31拍摄(或 输入)背景影像(步骤40)。该背景影像能由多张帧图像构成。影像输入 单元30的影像存储部32将由影像输入部31所输入的背景影像存储为帧 图像。

另外，影像输入部31拍摄(或输入)作为判断对象的识别符的影像 (步骤41)。影像存储部32存储由影像输入部31所输入的识别符的影像。

特征提取单元40的背景特征提取部41从影像存储部32中取出帧图 像，从该帧图像中提取特征点(步骤42)。

另外，背景特征提取部41将这些特征点配置于特征空间中。然后， 背景特征提取部41计算特征空间中的特征点的坐标。该计算出的坐标被 汇总为“特征点信息表”，并存储于特征存储部43中。

接下来，不变特征变换单元50的第1不变特征变换部51将背景影像 的特征点映射到不变量特征空间中(步骤43)。

接下来，第1不变特征变换部51对不变量特征空间添加格子状的网 格，将其划分为多个区划。进而，第1不变特征变换部51按每个区划来 求取不变特征的数量，将不变特征为0或规定数量以下的区划选择为特异 特征(步骤44)。

然后，第1不变特征变换部51作成表示选择的特异特征的坐标的“特 异特征信息表”。特征比较单元10的比较信息存储部12存储“特异特征 信息表”(步骤45)。

特征提取单元40的识别符特征提取部42从影像存储部32中取出识 别符的图像，从该识别符的图像中提取特征点(步骤46)。

另外，识别符特征提取部42将这些特征点配置于特征空间中。

接下来，第2不变特征变换部52将识别符的特征点映射到不变量特 征空间中(步骤47)。

并且，第2不变特征变换部52计算不变量特征空间中的识别符的不 变特征的坐标。该计算出的坐标被汇总为“识别符特征信息表”，并被存 储在特征比较单元10的比较信息存储部12中(步骤48)。

以后，执行与步骤12～步骤21相同的处理。

以上，如说明那样，根据本申请发明的标识生成装置以及标识生成方 法，从作为判断对象的识别符中提取特征点，将该特征点映射到不变量特 征空间中，在该不变量特征空间中，对包含与特异特征一致的特征点(不 变特征)在内的区划的数量进行计数，每当对识别符的数据配置图案进行 变换时，执行这些处理并对包含与特异特征一致的不变特征在内的区划的 数量进行计数，将计数数量最大的数据配置图案的识别符选择为检测用标 识。由此，能将最适当的识别符选择为检测用标识。

另外，图41示出识别符的特征点被映射的不变量特征空间，但被映 射到该不变量特征空间中的特征点并不限于从识别符单体中提取出的特 征点，例如能映射从包含识别符在内的背景中提取出的特征点。这种情况 下，从识别符以及背景中提取特征点，将这些特征点映射到不变量特征空 间中，判断是否与特异特征一致。在判断的结果为与特异特征一致的特征 点的数量为规定数量以上时，能判断为可以将该识别符作为检测用标识来 使用。

另外，在本实施方式中，作为识别符的例子举出了QR码，但识别符 并不限于QR码，只要是按照规定的规则(程序)而将数据符号化的识别 符即可。

[标识检测装置以及标识检测方法]

(标识检测装置)

接下来，参照图45、图46来说明标识检测装置。

图45是表示标识检测装置的构成的框图。图46是表示标识检测装置 的详细构成的框图。

如图45所示，标识检测装置100具备影像输入单元110、特征提取单 元120、标识存储单元130、比对单元140、通知单元150。

在此，如图46所示，影像输入单元110具有影像输入部111和影像 存储部112。

影像输入部111拍摄(输入)有存在标识的可能性的环境作为检测对 象影像。例如，如图47所示，影像输入部111能输入包含标识在内的检 测对象影像。

影像存储部112将构成检测对象影像的静止图像帧存储为被数字化的 帧图像。

如图46所示，特征提取单元120具有特征提取部121和特征存储部 122。

特征提取部121从影像存储部112中取出帧图像。然后，特征提取部 121提取包含所取出的帧图像中的特征性的图案在内的图像特征。

例如，在检测对象影像是如图47所示那样的图像的情况下，特征提 取部121从该检测对象影像中提取如图48所示那样的特征点。

特征存储部122存储由特征提取部121所提取出的特征点的各坐标。

标识存储单元130存储与由标识生成装置1所判定的标识图案相关的 数据。该标识存储单元130例如能存储基于标识图案的特征点。

如图46所示，比对单元140具有比对部141和比对结果存储部142。

比对部141从特征存储部122中取出基于检测对象影像的特征点的各 坐标，并且从标识存储单元130中取出基于标识图案的特征点的各坐标， 将它们进行比对。然后，比对部141判断与基于标识图案的特征点一致的 特征点是否在基于检测对象影像的特征点中。

例如，也可以是：将标识图案的特征的1个与根据检测对象影像生成 的特征的一个进行比较，在特征空间中的欧几里德距离为既定值以下的情 况下，认为这些特征一致，将一致的特征的数量作为得分(score)而累计， 若分数达到阈值，允诺标识的检测。另外，也可以附加前述的欧几里德距 离的累计值为既定值以下的条件。

另外，例如，标识生成装置1a的特征提取部21在量子化的特征空间 中执行特异特征的决定的情况下，标识存储单元130预先存储该特异特征 的坐标。然后，比对部141在对标识设计时频率为0的网格中投影即使1 次来自检测对象影像的特征时，也能确定检测为是来自标识图案的贡献。 据此，能高速地进行标识检测。

为了避免由于噪声或特征提取计算的误差引起的错误对应，也可以将 允诺的投影的频率设定为1次以上的既定值。或者，在能根据标识图案来 生成量子化的特征空间的情况下，也可以利用该特征空间。这种情况下， 也可以在从检测对象影像中获得的特异特征在标识图案的被投影的特征 空间网格中1次或既定次数一致的情况下，允诺标识图案检测。

在它们的比对结果为与基于标识图案的特征点一致的特征点在基于 检测对象影像的特征点之中时，比对部141检测检测对象影像中的该特征 点的坐标，并将其存储于比对结果存储部142中。另外，比对部141向通 知单元150发送通知信号。

另一方面，在与基于标识图案的特征点一致的特征点不在基于检测对 象影像的特征点之中时，比对部141不进行特征点的坐标的检测以及通知 信号的送出。

具体地，比对部141从图48所示的特征点群中找出与基于从标识存 储单元130中取出的标识图案的特征点一致的特征点。此时，比对部141 放大或缩小基于标识图案的特征点群，并将其与特征空间中的特征点群比 对。

其结果，若从图48所示的特征点群中找到与基于从标识存储单元130 中取出的标识图案的特征点一致的特征点，则比对部141检测图48所示 的特征空间中的该特征点的坐标，并将其存储于比对结果存储部142中。

比对结果存储部142存储与由比对部141进行的比对相关的数据。

例如，比对结果存储部142存储基于检测对象影像的特征点中的与基 于标识图案的特征点一致的特征点(在图48中为由左方的椭圆围起的特 征点)的各坐标。

通知单元150从比对部141接受到通知信号后，将与基于标识图案的 特征点一致的特征点在基于检测对象影像的特征点之中的情况向外部通 知。在该通知方法中，例如有声音输出、画面显示等。

(标识检测方法)

接下来，参照图49来说明本实施方式的标识检测方法。

标识存储单元130预先存储与在标识生成装置1中被作为判定对象的 标识相关的数据(步骤50)。该标识存储单元130例如也能存储基于标识 图案的特征点。

影像输入单元110的影像输入部111将有存在标识的可能性的环境作 为检测对象影像输入(步骤51)。

影像存储部112将构成检测对象影像的静止图像帧作为被数字化的帧 图像而存储。

特征提取单元120的特征提取部121从影像存储部112中取出帧图像。 然后，特征提取部121提取包含所取出的帧图像中的特征性的图案在内的 图像特征(步骤52)。

另外，特征提取部121计算提取出的特征点的坐标(步骤53)。

特征存储部122存储由特征提取部121计算出的特征点的各坐标。

比对单元140的比对部141从特征存储部122中取出基于检测对象影 像的特征点的各坐标，并且从标识存储单元130中取出基于标识图案的特 征点的各坐标，并将它们进行比对(步骤54)。然后，比对部141判断与 基于标识图案的特征点一致的特征点是否在基于检测对象影像的特征点 之中。

在判断的结果为与基于标识图案的特征点一致的特征点在基于检测 对象影像的特征点之中时，比对部141检测检测对象影像中的该特征点的 坐标，并将其存储于比对结果存储部142中。另外，比对部141将通知信 号发送到通知单元150。

另一方面，在与基于标识图案的特征点一致的特征点不在基于检测对 象影像的特征点之中时，比对部141不进行特征点的坐标的检测以及通知 信号的送出。

通知单元150在从比对部141接受到通知信号后，将与基于标识图案 的特征点一致的特征点在基于检测对象影像的特征点之中的情况通知到 外部(步骤55)。

之后，判断是否结束(步骤56)，在未结束时，反复进行步骤51～ 步骤56的处理。

如以上说明，根据本实施方式的标识检测装置以及标识检测方法，用 由标识生成装置判定为能作为检测用标识使用的识别符，能可靠地检测显 示在检测对象影像中的标识。

另外，在本实施方式中，设为在特征空间中进行标识的检测，但标识 的检测并不限于在特征空间中，例如也能在不变量特征空间中进行。这种 情况下，在标识判定阶段，预先存储选择了特异特征的特异特征配置图， 在标识检测阶段，从检测对象影像中提取特征点，将该特征点映射到不变 量特征空间中并使其成为不变特征，重叠该不变量特征空间与前述的特异 特征配置图，在特异特征配置图中所示的特异特征中显现有不变量特征空 间中所示的不变特征时，能检测出该不变特征作为基于标识的不变特征。

进而，在检测用标识的判定中，在使用物体颜色不变量或纹理不变量 的情况下，在标识检测中，使用这些物体颜色不变量或纹理不变量来进行 标识检测。这种情况下，在标识判定阶段，从背景影像中提取物体颜色不 变量或纹理不变量，选择基于它们的特异特征并予以存储，在标识检测阶 段，从检测对象影像中提取物体颜色不变量或纹理不变量，在这些物体颜 色不变量或纹理不变量与特异特征一致时，能检测出这些物体颜色不变量 或纹理不变量作为标识。

[标识生成检测装置以及标识生成检测系统]

(表示生成检测装置)

接下来，参照图50来说明标识生成检测装置。

图50是表示标识生成检测装置的构成的框图。

如图50所示，标识生成检测装置1000具备标识生成装置1和标识检 测装置100。

在此，标识生成装置1能使用前述的第1实施方式～第3实施方式任 意之一中的标识生成装置1。

标识检测装置100能使用前述的图45所示的标识检测装置100。

如此，标识生成检测装置1000能使标识生成装置1和标识检测装置 100一体化构成。

另外，由于标识生成装置1和标识检测装置100具有能共有的功能， 因此，也能设为图51所示的构成。

例如，标识生成检测装置1000具有：影像输入单元30、特征提取单 元40、不变特征变换单元50、特征比较单元10、标识图案生成单元20、 标识存储部60、比对单元140、通知单元150。

其中，影像输入单元30、特征提取单元40、不变特征变换单元50、 特征比较单元10、标识图案生成单元20、和标识存储部60具有作为标识 生成装置的功能。

另一方面，影像输入单元30、特征提取单元40、标识存储部60、比 对单元140、和通知单元150具有作为标识检测装置的功能。

并且，影像输入单元30、特征提取单元40、标识存储部60是在标识 生成装置和标识检测装置中共有的部分。

标识生成装置中的标识生成方法与前述的第1～第3实施方式中的标 识生成方法相同。

另外，标识检测装置中的标识检测方法与前述的实施方式中的标识检 测方法相同。

(标识生成检测系统)

接下来，参照图52来说明本实施方式的标识生成检测系统。

如图52所示，标识生成检测系统2000具备标识生成装置1和标识检 测装置100。标识生成装置1和标识检测装置100通过通信网络或通信电 缆300等而连接。

标识生成装置1具有：影像输入单元30、特征提取单元40、不变特 征变换单元50、特征比较单元10、标识图案生成单元20、标识存储部60 和通信单元70。

通信单元70取出存储于标识存储部60中的与标识相关的数据，并将 其发送到标识检测装置100。

标识检测装置100具有：影像输入单元110、特征提取单元120、标 识存储部130、比对单元140、通知单元150、通信单元160。

通信单元160接收从标识生成装置1发送来的与标识相关的数据。另 外，通信单元160将该接收到的与标识相关的数据存储到标识存储部130 中。

如以上所说明那样，根据标识生成检测装置以及标识生成检测系统， 能判定已有的识别符或决定了设计的识别符能否作为标识检测装置的检 测对象。

[标识生成程序以及标识检测程序]

接下来，说明标识生成程序以及标识检测程序。

上述的各实施方式中的计算机(标识生成装置、标识检测装置、标识 生成检测装置、标识生成检测系统)的标识判定功能(用于执行标识生成 方法的功能)、标识检测功能(用于执行标识检测方法的功能)通过存储 于存储单元(例如，ROM(Read only memory)或硬盘等)中的标识生成 程序或标识检测程序来实现。

标识生成程序以及标识检测程序通过被计算机的控制单元(CPU  (Central Processing Unit)等)读入，而向计算机的构成各部发送指令使 控制单元进行规定的处理，例如进行标识生成装置的影像输入处理、特征 提取处理、特异特征选择处理、一致判断处理、标识判定处理、不变特征 变换处理、标识检测装置的影像输入处理、特征提取处理、比对处理、通 知处理等。

由此，标识判定功能或标识检测功能能通过作为软件的标识生成程序 和作为硬件资源的计算机(标识生成装置、标识检测装置、标识生成检测 装置、标识生成检测系统)的各构成单元等联动来实现。

另外，用于实现标识判定功能或标识检测功能的标识生成程序除了存 储在计算机的ROM或硬盘等中以外，还能容纳在计算机可读的记录介质 中，例如容纳在外部存储装置中以及可移动记录介质等中。

外部存储装置是指内置CD-ROM(Compact disk-read only memory) 等记录介质、并与标识生成装置外部连接的存储器增设装置。另一方面， 可移动记录介质是指能安装在记录介质驱动装置(驱动器装置)中且能随 身携带的记录介质，例如软盘、存储卡、光磁盘等。

并且，存储于记录介质中的程序被载入到计算机的RAM(Random  access memory)等中，通过CPU(控制单元)来执行。通过该执行而实现 了上述的各实施方式的标识生成装置的功能。

进而，在由计算机载入标识生成程序的情况下，能利用通信线路将由 其它的计算机所保有的标识生成程序下载到自己所有的RAM或外部存储 装置中。该下载的标识生成程序也通过CPU而被执行，由此实现了上述 各实施方式的标识生成装置的标识判定功能。

如以上说明那样，根据本实施方式的标识生成装置、标识生成检测系 统、标识生成检测装置、标识、标识生成方法以及标识生成程序，能选择 最适当的数据配置图案的识别符来作为检测用识别符。

以上，说明了本发明的标识生成装置、标识生成检测系统、标识生成 检测装置、标识、标识生成方法以及标识生成程序的优选的实施方式，但 本发明所涉及的标识生成装置、标识生成检测系统、标识生成检测装置、 标识、标识生成方法以及标识生成程序并不仅限于上述的实施方式，能在 本发明的范围中进行各种的变更实施，这是不言而喻的。

例如，在上述的实施方式中，说明了将1个识别符作为判定对象的识 别符来进行判定的方法，但并不限于1个识别符，也可以一次对多个识别 符进行判定。

另外，在标识生成装置中能具备通知单元。通知单元在从特征比较部 接受了通知信号后，将能否使用判定对象的识别符来作为检测用标识的判 定结果通知到外部。该通知方法中，有例如声音输出、画面显示等。

进而，在背景影像随时间变化的情况下，在特征空间或不变量特征空 间中，在识别符的特征点与特异特征在时间上不重叠时，特征比较部能判 断为能将该识别符作为检测用标识来使用。

另外，本发明的标识生成装置、标识生成检测系统、标识生成检测装 置、以及标识生成方法也可以是第1实施方式、第2实施方式以及第3实 施方式的各自中的标识生成装置或标识生成方法的任意的组合。

另外，上述的实施方式的内容能如下来表现。

(追记1)一种标识生成装置，具有：

特征比较单元，其将从图像中提取出的特征点配置于规定的空间中， 将该规定的空间中的所述特征点为规定数量以下的部分作为特异特征，将 从识别符中提取出的特征点配置于规定的空间中，对与所述特异特征一致 的特征点的数量进行计数；和

标识图案生成单元，其对所述识别符的构成进行变换，从该变换后的 识别符中提取所述特征点，

所述特征比较单元将从变换后的所述识别符中提取出的特征点配置 于所述规定的空间中，对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数， 将变换前的识别符以及变换后的1个或2个以上的识别符中所述计数数量 最多的识别符选择为检测用标识。

(追记2)一种追记1中所述的标识生成装置，其中，所述标识生成 装置还具有：

影像输入单元，其拍摄所述图像；

特征提取单元，其从所述图像中提取特征点；和

特异特征选择单元，其将所述特征点配置于特征空间中，将该特征空 间中的所述特征点为规定数量以下的部分选择为所述特异特征，

所述特征比较单元将从识别符中提取出的特征点配置于规定的空间 中，对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数，

所述标识图案生成单元对所述识别符的构成进行变换，从该变换后的 识别符中提取所述特征点，

所述特征比较单元将从变换后的所述识别符中提取出的特征点配置 于所述规定的空间中，并对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计 数，将变换前的识别符以及变换后的1个或2个以上的识别符中的所述计 数数量最多的识别符选择为检测用标识。

(追记3)一种追记1中所述的标识生成装置，其中，所述标识生成 装置还具有：

影像输入单元，其拍摄所述图像；

特征提取单元，其从所述图像中提取特征点；和

不变特征变换单元，其将从所述图像中提取出的特征点映射到不变量 特征空间中，将该不变量特征空间中的所述特征点为规定数量以下的部分 选择为所述特异特征，

所述特征比较单元将从识别符中提取出的特征点配置于规定的空间 中，并对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数，

所述标识图案生成单元对所述识别符的构成进行变换，从该变换后的 识别符中提取所述特征点，

所述特征比较单元将从变换后的所述识别符中提取出的特征点配置 于所述规定的空间中，并对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计 数，将变换前的识别符以及变换后的1个或2个以上的识别符中所述计数 数量最多的识别符选择为检测用标识。

(追记4)一种追记1至追记3中任一项所述的标识生成装置，其中， 所述标识生成装置还具有：

通知单元，其向外部通知所述特征比较单元的判断的结果。

(追记5)一种标识生成检测系统，具有标识生成装置和标识检测装 置，其中，

所述标识生成装置具有：

第1影像输入单元，其输入图像；

第1配置单元，其从由该第1影像输入单元输入的所述图像中提取特 征点，并将该提取出的特征点表现在规定的空间中；

特异特征选择单元，其将所述空间中的所述特征点为规定数量以下的 部分选择为特异特征；

特征比较单元，其将从识别符中提取出的特征点配置于规定的空间 中，并对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数；和

标识图案生成单元，其对所述识别符的构成进行变换，从该变换后的 识别符中提取所述特征点，

所述特征比较单元将从变换后的所述识别符中提取出的特征点配置 于所述规定的空间中，对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数， 并将变换前的识别符以及变换后的1个或2个以上的识别符中的所述计数 数量最多的识别符选择为检测用标识，

所述标识检测装置具有：

第2影像输入单元，其输入图像；

第2配置单元，其基于由该第2影像输入单元输入的所述图像来提取 特征点，并将该提取出的特征点表现在规定的空间中；和

比对单元，其在表现在所述规定的空间中的特征点群的配置之中，判 断是否有基于所述检测用标识的特征点的配置。

(追记6)一种追记5中所述的标识生成检测系统，其中，

所述第1配置单元将提取出的所述特征点配置于特征空间中，

所述特异特征选择单元将所述特征空间中的所述特征点为规定数量 以下的部分选择为特异特征。

(追记7)一种追记5中所述的标识生成检测系统，其中，

所述第1配置单元将提取出的所述特征点映射到不变量特征空间中，

所述特异特征选择单元将所述不变量特征空间中的所述特征点为规 定数量以下的部分选择为特异特征。

(追记8)一种标识生成检测装置，具有：

第1影像输入单元，其输入图像；

第1配置单元，其从由该第1影像输入单元输入的所述图像中提取特 征点，并将该提取出的特征点表现在规定的空间中；

特异特征选择单元，其将所述空间中的所述特征点为规定数量以下的 部分选择为特异特征；

特征比较单元，其将从识别符中提取出的特征点配置于规定的空间 中，并对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数；

标识图案生成单元，其对所述识别符的构成进行变换，从该变换后的 识别符中提取所述特征点；

标识存储单元，其存储所述标识；

第2影像输入单元，其输入图像；

第2配置单元，其基于由该第2影像输入单元输入的所述图像来提取 特征点，并将该提取出的特征点表现在规定的空间中；和

比对单元，其在表现在所述规定的空间中的特征点群的配置之中，判 断是否有与所述标识对应的特征点的配置，

所述特征比较单元将从变换后的所述识别符中提取出的特征点配置 于所述规定的空间中，对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数， 并将变换前的识别符以及变换后的1个或2个以上的识别符中的所述计数 数量最多的识别符选择为检测用标识。

(追记9)一种追记8所述的标识生成检测装置，其中，

所述第1配置单元将提取出的所述特征点配置于特征空间中，

所述特异特征选择单元将所述特征空间中的所述特征点为规定数量 以下的部分选择为特异特征。

(追记10)一种追记8所述的标识生成检测装置，其中，

所述第1配置单元将提取出的所述特征点映射到不变量特征空间中，

所述特异特征选择单元将所述不变量特征空间中的所述特征点为规 定数量以下的部分选择为特异特征。

(追记11)一种标识，是如下的识别符：

从图像中提取特征点，将该提取出的特征点表现在规定的空间中，将 在所述规定的空间中所述特征点为规定数量以下的部分选择为特异特征， 从识别符中提取特征点，将该特征点配置于所述规定的空间中，对与所述 特异特征一致的特征点的数量进行计数，对所述识别符的构成进行变换， 从变换后的识别符中提取特征点，将该特征点配置于规定的空间中，对与 所述特异特征一致的特征点的数量进行计数，将变换前以及变换后的识别 符的各计数数量中最大的计数数量的识别符选择为检测用标识时的该被 选择的识别符。

(追记12)一种追记11所述的标识，其中，

将提取出的所述特征点配置于特征空间中，将该特征空间中的所述特 征点为规定数量以下的部分选择为特异特征。

(追记13)一种追记11所述的标识，其中，

将提取出的所述特征点映射到不变量特征空间中，将所述不变量特征 空间中的所述特征点为规定数量以下的部分选择为特异特征。

(追记14)一种标识生成方法，具有：

输入图像的步骤；

从所述图像中提取特征点，并将该提取出的特征点表现在规定的空间 中的步骤；

将所述空间中的所述特征点为规定数量以下的部分选择为特异特征 的步骤；

将从识别符中提取出的特征点配置于规定的空间中，并对与所述特异 特征一致的特征点的数量进行计数的步骤；

对所述识别符的构成进行变换，并从该变换后的识别符中提取所述特 征点的步骤；

将从变换后的所述识别符中提取出的特征点配置于所述规定的空间 中，对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数，并将变换前的识别 符以及变换后的1个或2个以上的识别符中所述计数数量最多的识别符选 择为检测用标识的步骤。

(追记15)一种追记14所述的标识生成方法，其中，所述标识生成 方法还具有：

将从所述识别符中提取出的特征点配置于所述特征空间中，在与所述 特异特征一致的特征点的数量为规定数量以上时，判断为能将已有的所述 识别符作为能从所述图像中检测出的标识来使用的步骤。

(追记16)一种追记14所述的标识生成方法，其中，所述标识生成 方法还具有：

将从所述识别符中提取出的特征点配置于所述不变量特征空间中，在 与所述特异特征一致的特征点的数量为规定数量以上时，判定为能将已有 的所述识别符作为能从所述图像中检测出的标识来使用的步骤。

(追记17)一种标识生成程序，使信息处理装置执行如下处理：

输入图像的处理；

从所述图像中提取特征点，并将该提取出的特征点表现在规定的空间 中的处理；

将所述空间中的所述特征点为规定数量以下的部分选择为特异特征 的处理；

将从识别符中提取出的特征点配置于规定的空间中，对与所述特异特 征一致的特征点的数量进行计数的处理；

对所述识别符的构成进行变换，并从该变换后的识别符中提取所述特 征点的处理；

所述特征比较单元将从变换后的所述识别符中提取出的特征点配置 于所述规定的空间中，对与所述特异特征一致的特征点的数量进行计数， 并将变换前的识别符以及变换后的1个或2个以上的识别符中所述计数数 量最多的识别符选择为检测用标识的处理。

(追记18)一种追记17所述的标识生成程序，其中，所述标识生成 程序还使信息处理装置执行如下处理：

将从所述识别符中提取出的特征点配置于所述特征空间中，在与所述 特异特征一致的特征点的数量为规定数量以上时，判断为能将已有的所述 识别符作为能从所述图像中检测出的标识来使用的处理。

(追记19)一种追记17所述的标识生成程序，其中，所述标识生成 程序还使信息处理装置执行如下处理：

将从所述识别符中提取出的特征点配置于所述不变量特征空间中，在 与所述特异特征一致的特征点的数量为规定数量以上时，判断为能将已有 的所述识别符作为能从所述图像中检测出的标识来使用的处理。

本申请以2009年7月23日提出的日本申请特愿2009-171841号为 基础来主张优先权，并将其公开全部引入到本说明书中。

产业上的利用可能性

本发明是与标识的生成相关的发明，因此能在进行标识生成的装置或 设备中利用，进一步在以物品管理、物理安全为首的影像监视、机器人视 觉、复合现实感UI、内容生成应用的用途中利用。

符号的说明

1标识生成装置

10特征比较单元

20标识图案生成单元

30影像输入单元

40特征提取单元

50不变特征变换单元

60标识存储部

100标识检测装置

110影像输入单元

120特征提取单元

130存储单元

140比对单元

1000标识生成检测装置

2000标识生成检测系统