專利名稱：信息變換系統(tǒng)的制作方法
(發(fā)明所屬的技術(shù)領(lǐng)域)本發(fā)明涉及的是根據(jù)包含能夠顯示對象性質(zhì)的物理量的輸入信息來自動(dòng)識別對象物的信息轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，特別是把具有三維形狀的對象物根據(jù)輸入畫像進(jìn)行自動(dòng)識別的信息轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，以及利用識別結(jié)果作為信息傳送技術(shù)或成為人工智能基礎(chǔ)的相關(guān)技術(shù)。
(現(xiàn)有技術(shù))現(xiàn)有技術(shù)中的防范監(jiān)視系統(tǒng)，使用的是監(jiān)視攝像機(jī)、紅外線感應(yīng)器等各種感應(yīng)裝置。利用監(jiān)視攝像機(jī)或感應(yīng)器的話，可以比較容易地遠(yuǎn)距離監(jiān)視、檢查是否有人侵入建筑物內(nèi)。
另外，近年來隨著畫像的數(shù)碼化，畫像處理技術(shù)有了飛躍性的進(jìn)步。其帶來的優(yōu)點(diǎn)是對畫像的特定部分可以進(jìn)行強(qiáng)調(diào)、剪切等操作，還可以對喜歡的畫像進(jìn)行合成，例如在實(shí)況轉(zhuǎn)播棒球比賽時(shí)，任意的切換放映擊球區(qū)后面的廣告畫像的技術(shù)被實(shí)際應(yīng)用。
隨著近年來通訊技術(shù)的進(jìn)步，介由國際互聯(lián)網(wǎng)等通訊線路的信息傳送量不斷增加，特別是畫像信息，它擁有文字信息所無法相比的巨大信息量，在此，為了減少畫像信息的傳送量，先將畫像信號壓縮后再發(fā)送，所以在接收端將其復(fù)原的各種畫像壓縮技術(shù)就被開發(fā)出來。
例如，就靜止畫像的壓縮符號化方式來說，JPEC(Joint Photographiccoding Experts Group)方式已作為國際標(biāo)準(zhǔn)形式被采用。JPEG方式是根據(jù)一定的法則以減少畫素?cái)?shù)量來減少畫像全體的信息量的。另外，動(dòng)態(tài)畫像的壓縮符號化方式是以MPEG(Motion Picture coding Experts Group)方式作為國際標(biāo)準(zhǔn)形式被采用，MPEG方式只是通過畫面中的動(dòng)畫部分進(jìn)行處理來減少畫像全體的信息量。
然而，對監(jiān)視攝像機(jī)畫面中發(fā)生的事故或犯罪事件進(jìn)行識別的終究還是人類，也就是說，并不是攝像機(jī)或監(jiān)視器本身在識別事故等突發(fā)狀況。所以，如果安裝了監(jiān)視器而沒有監(jiān)視員對畫面的監(jiān)視的話，還是有漏過發(fā)現(xiàn)事故等發(fā)生的可能。
另外，即使像紅外線感應(yīng)器等的防范感應(yīng)裝置檢測到有何物體入侵，也難以識別此物體究竟是什么。因此，防范感應(yīng)裝置有時(shí)也會發(fā)生錯(cuò)誤，也就是說，防范感應(yīng)裝置不但會檢測到入侵者，還會檢測到狗等動(dòng)物的闖入。
最終這些問題的起因就是無法自動(dòng)識別對象物是什么。
另外，如果要用畫像處理對數(shù)碼畫像的特定部分進(jìn)行強(qiáng)調(diào)、剪切的話，就必須由操作人員指定特定部分，然后，不論怎樣處理這些數(shù)碼畫像，畫像本身也不過只是畫素信號的集合而已。因此對畫像中的對象物“是何物”進(jìn)行識別的，與上述監(jiān)視攝像機(jī)的情況相同，還是由人類來識別。
作為畫像識別技術(shù)，光學(xué)式文字讀取裝置(optical character reader；OCR)已被實(shí)用化。OCR通常以白色無地的紙面上的文字為識別對象。且OCR會通過對輸入畫像中剪切出來的文字模式與基準(zhǔn)模式進(jìn)行比較的模式匹配方式，自動(dòng)識別文字。
但是如果是對存在于三維空間的對象物進(jìn)行畫像識別的話，對象物的背景不再限定于白色無地，而將鄰接的對象物的輪廓線連在一起的情況比較多。這樣，把每個(gè)對象物進(jìn)行剪切分離就會比較困難，因此，即使直接用OCR等現(xiàn)有的模式匹配技術(shù)，對三維對象物的識別也不是很容易的。
現(xiàn)有的畫像壓縮技術(shù)是對畫像信號進(jìn)行處理的，所以畫像在壓縮后的傳送容量也要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于文字信息的傳送容量，其結(jié)果還是有在畫像信息傳送上花大量的時(shí)間、線路的負(fù)擔(dān)也很大的問題。
但是，現(xiàn)有的畫像識別技術(shù)還不能實(shí)現(xiàn)像人類那樣從三維對象物的二維畫像信息中識別出三維對象物為何物、或從二維畫像信息中讀取對象物所含的多種三維信息來類推的功能。也就是說，雖然現(xiàn)在二維畫像識別技術(shù)有了很大進(jìn)步，可是現(xiàn)有技術(shù)所能實(shí)現(xiàn)的也只不過是識別出對象的名稱或類別的程度，要想像人類的大腦那樣將對象物與其他的對象物分離識別、或進(jìn)行對象物在包含物理量的三維測量是很困難的。
因此，只要能夠?qū)崿F(xiàn)包含對象物各種屬性、三維形狀或三維坐標(biāo)位置的真正意義上的三維識別，再通過與現(xiàn)有的電腦技術(shù)相結(jié)合，就可以實(shí)現(xiàn)像人類那樣，不是只識別名稱或種類的程度，而是從復(fù)數(shù)的對象物中選擇目標(biāo)物，對其進(jìn)行識別和計(jì)算，實(shí)現(xiàn)從與其他對象物之間的位置關(guān)系和意義關(guān)系中得出一個(gè)最終結(jié)論的人工智能技術(shù)。
(本發(fā)明所要解決的課題)本發(fā)明鑒于上述情況，以提供能夠自動(dòng)識別三維對象物的信息轉(zhuǎn)換系統(tǒng)為第1目的。
而且，不僅可以自動(dòng)識別三維對象物，更能夠?qū)⒛硨ο笪飶钠渌麑ο笪镏袇^(qū)分出來進(jìn)行識別，連看不到的部分都包含在內(nèi)決定其三維形狀、位置坐標(biāo)，再把復(fù)數(shù)的對象物用對應(yīng)的復(fù)數(shù)的三維CG連同其位置一起再構(gòu)成，并使之可以用自由視點(diǎn)來表現(xiàn)。
另外本發(fā)明以提供通過信息轉(zhuǎn)換大幅降低了畫像信息的信息容量，并能夠?qū)崿F(xiàn)畫像信息高速傳送的技術(shù)為第2目的。
而通過第1和第2目的結(jié)合，就能夠提供代替人類在遠(yuǎn)距離判斷對象物的狀況、實(shí)現(xiàn)能夠得出結(jié)論的人工智能技術(shù)。
為了達(dá)到上述的第1目的，本發(fā)明者經(jīng)過種種的檢討而得出的結(jié)果是，如果用現(xiàn)有的模式匹配方式來識別三維對象物的話，就會使得從輸入畫像中進(jìn)行對象物畫像的個(gè)別剪切處理非常困難。在此，本發(fā)明想到了在不須從輸入畫像剪切出對象物畫像的情況下，就能自動(dòng)進(jìn)行識別的技術(shù)。
根據(jù)本發(fā)明的申請權(quán)項(xiàng)1信息轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，此系統(tǒng)包括以下各部，即，擁有將各種對象物進(jìn)行模型化的部件的、表示對象性質(zhì)的數(shù)據(jù)的屬性數(shù)據(jù)及登錄有識別代碼的數(shù)據(jù)庫，從每個(gè)部件的屬性數(shù)據(jù)中生成一個(gè)或復(fù)數(shù)的比較用部件信息的比較用部件生成部，獲取包含對象信息的輸入信息的輸入部，從輸入信息中生成未將對象信息個(gè)別分離的比較用信息的比較用信息生成部，利用相互間擁有同一種數(shù)據(jù)的比較用部件信息及比較用信息來特定對應(yīng)于對象的部件的部件特定部，以及將被特定的部件的識別代碼以及屬性數(shù)據(jù)的一部分的作為上述對象的識別結(jié)果來輸出的輸出部。其中部件特定部由以下各部構(gòu)成，對于一個(gè)或復(fù)數(shù)的部件的一個(gè)或復(fù)數(shù)的比較用信息來說、能夠從比較用信息中按順序檢索出與比較用部件信息的一部分相對應(yīng)的對應(yīng)部分的檢索處理部，將比較用信息中的對應(yīng)部分作為對象來識別的識別處理部，和將含有比較用部件信息的部件作為對應(yīng)于對象的部件來特定的特定處理部。
通過上述的構(gòu)成，例如當(dāng)對象是聲音信息時(shí)，即使在因?yàn)殡s音等想把目標(biāo)聲音信息從輸入信息中提取的過程十分困難的情況下，也可以通過從部件端檢索輸入信息中的對應(yīng)部分來特定目標(biāo)聲音信息。
不單識別對象的名稱，還可以將部件特定后的處理置換成部件來進(jìn)行。其結(jié)果是，只要在特定部件中包含事先賦予的屬性數(shù)據(jù)的話，即使是未包含在輸入信息里的數(shù)據(jù)，也可以輸出。因此，通過本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)更高度的對象識別，例如畫像識別或畫像理解、乃至聲音識別、聲音理解或自動(dòng)翻譯，亦可以作為人工智能等的信息處理技術(shù)的基礎(chǔ)技術(shù)，利用在各個(gè)領(lǐng)域中。
(畫像)本發(fā)明申請權(quán)項(xiàng)2信息轉(zhuǎn)換系統(tǒng)中包括以下各部，把含有模型化的部件三維形狀數(shù)據(jù)的各種對象物屬性數(shù)據(jù)及識別代碼進(jìn)行登錄的數(shù)據(jù)庫，從每個(gè)部件的屬性數(shù)據(jù)中生成一個(gè)或復(fù)數(shù)的比較用部件信息的比較用部件生成部，獲取含有對象物畫像的輸入畫像的輸入部，對輸入畫像進(jìn)行畫像處理、并生成不須將對象物畫像個(gè)別剪切的比較用畫像信息的比較用畫像生成部，利用相互間含有同一種數(shù)據(jù)的比較用部件信息及比較用畫像信息來特定對應(yīng)于上述對象物畫像的部件的部件特定部，將被特定的部件的識別代碼及屬性數(shù)據(jù)的一部分作為對象物畫像的識別結(jié)果輸出的輸出部。其中，部件特定部由如下各部構(gòu)成，對于一個(gè)或復(fù)數(shù)的部件的一個(gè)或復(fù)數(shù)的比較用部件信息來說，能夠從比較用畫像信息中按順序檢索出與比較用部件信息一部分相對應(yīng)的對應(yīng)部分的檢索處理部，以比較用畫像信息中的對應(yīng)部分作為對象物畫像來識別的識別處理部，和將含有比較用部件信息的部件作為對應(yīng)對象的部件來特定的特定處理部。
這樣，本發(fā)明的信息轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，是通過把對象物畫像轉(zhuǎn)換成擁有屬性數(shù)據(jù)的模型化部件來識別的。此時(shí)，以比較用部件信息形式來檢索比較用畫像信息，然后，把比較畫像中的對應(yīng)部分作為對象物畫像來識別的同時(shí)，特定對應(yīng)的部件。
這樣的話，則不須從輸入畫像中剪出每個(gè)對象物畫像，就可以自動(dòng)識別對象物。因此，在從輸入畫像中個(gè)別剪出對象物畫像十分困難的情況下，也能自動(dòng)識別三維對象物。
本發(fā)明中的對象物并不一定是實(shí)際存在的物體，亦可以將假想現(xiàn)實(shí)的畫像等作為輸入畫像使用。另外，可以作為比較用畫像信息，從輸入畫像中通過傅立葉(FOURIER)轉(zhuǎn)換等方法生成積分轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的同時(shí)，也可以作為比較用部件信息，從部件的屬性數(shù)據(jù)中通過傅立葉(FOURIER)轉(zhuǎn)換等方法生成積分轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。
通過本發(fā)明，在各部件中賦予屬性數(shù)據(jù)，因此不僅要識別對象物名稱，還可以將被特定的部件的處理轉(zhuǎn)換成部件進(jìn)行。其結(jié)果是，只要在被特定的部件中事先賦予屬性數(shù)據(jù)的話，即使存在輸入畫像中沒有的數(shù)據(jù)也可以輸出，例如，可以把沒有出現(xiàn)在輸入畫像中的對象物的形狀、或?qū)ο笪锏慕痤~、重量等信息作為屬性數(shù)據(jù)予以輸出。
這樣，根據(jù)本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)更高度的畫像識別或畫像理解，并且本發(fā)明還可以作為人工智能等信息處理技術(shù)的基礎(chǔ)技術(shù)利用到各個(gè)領(lǐng)域中。
對象物包含在申請權(quán)項(xiàng)1中的對象中，比較用畫像生成部被包含在申請權(quán)項(xiàng)1中的比較用信息生成部中，而比較用畫像信息亦被包含在申請權(quán)項(xiàng)1中的比較用信息中。
(部件的特征要素)根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)3所記載的本發(fā)明的構(gòu)成中，比較用部件生成部是作為比較用部件信息，將部件的屬性數(shù)據(jù)分解成輪廓線等基本要素，生成由個(gè)別或復(fù)數(shù)的基本要素組合成的復(fù)合要素；比較用畫像生成部作為比較用畫像信息，抽出輪廓線等基本要素，生成個(gè)別基本要素或復(fù)合要復(fù)的集合；檢索處理部是從比較用畫像信息中檢索與部件基本要素和復(fù)合要素相對應(yīng)的部分。
這樣，若把屬性數(shù)據(jù)分解成基本要素，以基本要素或復(fù)合要素單位來檢索比較畫像中的對應(yīng)部分的話，就能夠提高檢索處理的效率。
在各基本要素或復(fù)合要素中，為了方便以后的處理，分別賦予各自的要素識別代碼較宜。
(部件特征要素)申請權(quán)項(xiàng)4所記載的本發(fā)明的構(gòu)成中，比較用部件生成部作為比較用部件信息，生成部件屬性數(shù)據(jù)特征部分的基本要素或復(fù)合要素；檢索處理部從比較用畫像信息中檢索對應(yīng)于特征部分的基本要素或復(fù)合要素的部分；識別處理部是在檢索到與特征部分的基本要素或復(fù)合要素相對應(yīng)的部分后，確認(rèn)該對應(yīng)部分、和同一部件的該特征部分以外的基本要素或復(fù)合要素的對應(yīng)，再將對應(yīng)部分作為對象物畫像來識別。
這樣，只要通過特征部分的基本要素或復(fù)合要素來進(jìn)行檢索處理的話，就能夠使檢索處理更有效。
(部件工作)根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)5所記載的本發(fā)明的構(gòu)成中，比較用部件生成部作為比較用部件信息，給予與基本要素或復(fù)合要素形狀一致的畫素單位以高得點(diǎn)，并生成給予偏離要素形狀的畫素單位以低得點(diǎn)的由二維矩陣或三維矩陣形成的要素抽出過濾器(以下稱“要素工作”)；檢索處理部作為上述的對應(yīng)部分，檢索出與比較用畫像信息的基本要素或復(fù)合要素一致的畫素單位的合計(jì)得點(diǎn)最高的部分。
像這樣如果使用要素抽出過濾器的話，就可以再檢索出合計(jì)得點(diǎn)最高的部分的同時(shí)，也取得最終的一致，這樣，就能夠抑制不必要的檢索，提高檢索效率。
(結(jié)合關(guān)系)根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)6記載的本發(fā)明的構(gòu)成，比較用部件生成部在復(fù)合要素中給予只特定基本要素間的結(jié)合關(guān)系的信息，部件特定部則以與結(jié)合關(guān)系的一部分相一致為條件來檢索對應(yīng)部分。
像這樣僅僅規(guī)定結(jié)合關(guān)系的話，就可以舍去復(fù)合要素的方向、大小、位置及形狀的信息。因此，即使方向、大小、位置及形狀等不一致的話，也可以檢索出與復(fù)合要素部分一致的對應(yīng)部分。其結(jié)果是，能夠通過較少種類的比較用部件信息檢索出對應(yīng)部分，使得檢索處理的效率更佳。
在向構(gòu)成復(fù)合要素的各基本要素中賦予要素識別代碼的同時(shí)，如果能再賦予將輸入畫像分解成了基本要素的比較用畫像信息的各基本要素以要素識別代碼的話，就能在要素識別代碼之間尋求一致。例如，可以將比較用部件信息端的要素識別代碼與比較用畫像信息端的要素識別代碼以桌子形狀來比較。
另外，基本要素中還包含了角、線段、面、或者三者的組合，還包含有通過傅立葉(Fourier)變換等方法進(jìn)行積分變換后的數(shù)據(jù)。
(自動(dòng)識別函數(shù))申請權(quán)項(xiàng)7記載的本發(fā)明的構(gòu)成是，使記錄在數(shù)據(jù)庫中的各部件屬性數(shù)據(jù)包含指示特定該部件的處理方法的自我特定信息，而比較用部件生成部生成指定自我特定信息的比較用部件信息，把比較用部件信息按自我特定信息的指定優(yōu)先順序向部件特定部輸出，部件特定部基于自我特定信息來特定部件。
只要讓各部件持有自我特定信息的話，就能在特定了各部件后再生成含有特征信息的比較用部件信息。通過指定比較用部件信息的種類或生成順序，還可以使得檢索處理更效率化。其結(jié)果是，在實(shí)現(xiàn)特定處理效率化的同時(shí)，還能夠提高特定的精度。
有關(guān)部件的處理方法或條件，以在部件特定部中事先設(shè)定好為宜，也可以作為自我設(shè)定信息登錄到數(shù)據(jù)庫中。
例如，事先在部件特定部中，設(shè)定好可供選擇的復(fù)數(shù)處理方法，在選擇部件時(shí)，遵從此部件屬性數(shù)據(jù)中的自我特定信息的指令，從中選擇出最合適的處理辦法。
另外，例如作為自我特定信息，除上述處理方法的選擇外，在部件特定部中還有處理方法的程序，而部件特定部通過獲得此程序，可以按照自我特定信息進(jìn)行檢索處理、識別處理及特定處理。
(集合部件)申請權(quán)項(xiàng)8所記載的本發(fā)明的構(gòu)成是，在數(shù)據(jù)庫中，作為集合部件的屬性數(shù)據(jù)，先將構(gòu)成該集合部件的復(fù)數(shù)部件的識別代碼及組合條件予以登錄，而特定處理部在特定部件間滿足了此組合條件的前提下，再次對組合的特定部件后的集合部件進(jìn)行特定。
即使全體畫像是非固定的對象物，也可以將其作為對應(yīng)于此對象物各部分的部件集合來特定。
另外，作為部件間的組合條件，可以舉出部件間的配置關(guān)系。而集合部件是由復(fù)數(shù)的塊構(gòu)成，適用于識別全體形狀發(fā)生變化的對象物上。
(四維部件)申請權(quán)項(xiàng)9所記載的本發(fā)明的構(gòu)成是，數(shù)據(jù)庫作為將對象物的一系列動(dòng)作模型化的四維部件屬性數(shù)據(jù)，含有該對象物三維形狀數(shù)據(jù)的時(shí)間系列順序的集合。
這樣也可以對對象物的動(dòng)作本身進(jìn)行識別。
(一般部件)根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)10所記載的本發(fā)明的構(gòu)成，數(shù)據(jù)庫作為對象物群共通化模型化后的一般部件的屬性數(shù)據(jù)，在該對象物群的每個(gè)對象物模型化后的部件中含有共通的屬性數(shù)據(jù)。
由此能夠較容易地生成允許范圍較寬的比較用部件信息。例如，像形狀與規(guī)格化的工業(yè)制品不一樣的對象物、農(nóng)產(chǎn)物等，要對一個(gè)個(gè)形狀不同的對象物進(jìn)行識別時(shí)，作為表現(xiàn)其一般形狀的方式來使用為宜。
(部件的限定)根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)11記載的本發(fā)明來看，在數(shù)據(jù)庫中，事先將一般部件與該一般部件的屬性數(shù)據(jù)共通的部件連接起來，比較用部件生成部生成對一般部件的比較部件信息，通過特定處理部特定一般部件時(shí)，生成與此一般部件有關(guān)聯(lián)的部件的比較用部件信息。
這樣可以有效的進(jìn)行對象物的特定。
另外，像這樣分為兩個(gè)階段的對象物特定處理方法，也可以通過申請權(quán)項(xiàng)6記載的自我特定函數(shù)來指定。
(數(shù)據(jù)讀取)根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)12記載的本發(fā)明，數(shù)據(jù)庫會將從識別后的對象物畫像中得到的數(shù)據(jù)，作為特定部件的屬性數(shù)據(jù)來讀取，或與屬性數(shù)據(jù)的一部分進(jìn)行置換。
這樣，從對象物畫像中讀取屬性數(shù)據(jù)、或者進(jìn)行置換的話，就能夠得到更準(zhǔn)確的屬性數(shù)據(jù)。例如，部件被特定時(shí)，最好能讀取與對象物畫像不一致部分的屬性數(shù)據(jù)，并進(jìn)行置換。
而屬性數(shù)據(jù)的讀取等，可以用申請權(quán)項(xiàng)3記載的基本要素或復(fù)合要素單位來進(jìn)行。
(通過部件的集團(tuán)化的限定)根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)13記載的本發(fā)明，數(shù)據(jù)庫事先對每個(gè)設(shè)定情況進(jìn)行復(fù)數(shù)部件的集團(tuán)化，而比較用部件生成部在輸入畫像與某個(gè)設(shè)定情況相符合時(shí)，生成關(guān)于符合該設(shè)定狀況的集團(tuán)內(nèi)的部件的比較用部件信息。
像這樣在設(shè)定狀況的集團(tuán)內(nèi)特定部件的情況下，就能夠限定用于檢索處理的部件，可以使得檢索處理更加效率化。
(坐標(biāo)的限定)根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)14記載的本發(fā)明，檢索部對應(yīng)輸入畫像的情景，限定上述的比較用畫像信息中的檢索范圍。
像這樣限定了檢索范圍的情況下，可以更有效地進(jìn)行檢索處理。例如，在比較用畫像信息中的一部分對象物畫像已經(jīng)被識別時(shí)，可以從已識別的對象物與將要檢索的部件的關(guān)系中限定檢索處理。例如，在桌子的畫像已被識別，用杯子的部件來檢索比較用畫像信息時(shí)，可以從將檢索范圍限定在此桌子畫像的上方領(lǐng)域中。
(通過多視點(diǎn)一致來特定)根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)15記載的本發(fā)明，復(fù)數(shù)的輸入部從同一對象物的不同已知方向分別取得輸入畫像，比較用畫像生成部從各輸入部獲得的輸入畫像中，生成分別含有二維形狀數(shù)據(jù)的比較用畫像信息，比較用部件生成部生成含有把部件的三維形狀數(shù)據(jù)投影到各個(gè)已知方向的二維形狀數(shù)據(jù)的比較用部件信息，而部件特定部，對應(yīng)于各個(gè)比較用畫像信息，分別特定部件，并確認(rèn)被特定的同一部件。
像這樣能夠特定部件的情況，對于各方向的輸入畫像，被特定為同一部件。因此，部件特定的精度能夠大幅的提高，同時(shí)也提高了對對像物識別的可信賴性。
例如，在一個(gè)比較用畫像信息中與比較用部件信息的對應(yīng)不成立時(shí)，原則上在其他方向的比較用畫像信息中與比較用部件信息的對應(yīng)也不會成立，部件不會被特定。而當(dāng)一個(gè)比較用畫像信息與比較用部件信息的對應(yīng)成立的話，原則上其他方向的對應(yīng)也會成立，部件則會被特定。
而生成二維比較用畫像信息時(shí)，可以把各個(gè)多視點(diǎn)的輸入畫像分別通過傅立葉(Fourier)變換的方法用于二維積分變換后的數(shù)據(jù)。另外生成二維比較用部件信息時(shí)，假設(shè)部件放在了對象物的位置上的話，可以通過從已知方向拍攝的對象物畫像的二維積分變換數(shù)據(jù)的演算來生成。然后，在部件特定處理部，尋求二維積分變換數(shù)據(jù)間的對應(yīng)關(guān)系，若一致的話就可以進(jìn)行部件的特定了。
(通過2D-2D的特定)另外，根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)16所記載的本發(fā)明，輸入部獲取含有從單一方向拍攝的對象物畫像的輸入畫像，比較用畫像生成部從輸入畫像生成包含二維形狀數(shù)據(jù)的比較用畫像信息，比較用部件生成部生成含有部件的三維形狀數(shù)據(jù)向任意方向投影后的二維形狀數(shù)據(jù)的比較用部件信息。
由于在部件的屬性數(shù)據(jù)中含有三維形狀，因此，在投影于已知方向的比較用部件信息中，亦可以賦予三維形狀數(shù)據(jù)等屬性數(shù)據(jù)。其結(jié)果是在檢索比較用畫像信息時(shí)，通過比較用部件信息所含有的屬性數(shù)據(jù)，可以預(yù)測對應(yīng)部分對象物的三維形狀或坐標(biāo)等。
例如，部件侯補(bǔ)是桌子時(shí)，與桌子飄浮于空中的狀態(tài)、桌子倒立的狀態(tài)相比，能夠優(yōu)先檢索出桌子正立在地板上的狀態(tài)，提高了檢索效率。
(通過3D-3D的特定)根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)17所記載的本發(fā)明，輸入部分別取得從同一對象物的不同方向所拍攝的有視差的輸入畫像，比較用畫像生成部則從各個(gè)輸入畫像中生成包含有三維形狀數(shù)據(jù)的比較用畫像信息，比較用部件生成部生成含有部件的三維形狀數(shù)據(jù)的比較用部件信息。
因?yàn)轭A(yù)先賦予部件全方位的三維形狀數(shù)據(jù)，所以能生成含有三維形狀數(shù)據(jù)的比較用部件信息。另外，也能從多個(gè)輸入畫像中生成含有作為由視差產(chǎn)生的立體畫像的對象物一部分的三維形狀數(shù)據(jù)的比較用畫像信息。因此，以比較用部件信息的三維形狀，可以直接檢索比較用畫像信息的三維形狀部分，并可以在三維坐標(biāo)內(nèi)直接特定部件。據(jù)此，可以完成簡單且準(zhǔn)確的部件特定。
另外，當(dāng)三維的比較用畫像信息生成時(shí)，可以從通過把多方向拍攝的輸入畫像分別進(jìn)行傅立葉(Fourier)變換等方法的二維積分變換后所得的各方向數(shù)據(jù)中，通過三維逆積分的變換來生成。又如，假設(shè)將部件放在對象物的位置上的話，可以將由攝像機(jī)從已知方向獲得部件的三維數(shù)據(jù)通過來自屬性數(shù)據(jù)的計(jì)算來生成。
(固定)根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)18記載的本發(fā)明，部件特定部備有決定表示部件三維形狀及其配置關(guān)系的三維坐標(biāo)的固定處理部。
在決定三維坐標(biāo)時(shí)，當(dāng)在特定部件的屬性數(shù)據(jù)中遇到?jīng)]有預(yù)先持有的數(shù)據(jù)的情況下，可以把從輸入畫像中所得到的數(shù)據(jù)添加到屬性數(shù)據(jù)中。
如果像這樣固定部件的話，就不單單是畫像識別，還可以利用特定部件的三維坐標(biāo)和屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行更高的畫像處理和畫像理解。例如，從三維坐標(biāo)中，可以獲得各個(gè)對象物的對應(yīng)部件間的三維位置關(guān)系。又如，從各部件的三維坐標(biāo)和屬性數(shù)據(jù)中，將對應(yīng)于對象物的部件間的相互關(guān)系賦予意義的信息，并導(dǎo)出有關(guān)輸入畫像的表示狀況意義的、進(jìn)行綜合判斷所必需的數(shù)據(jù)。
(同一物體的區(qū)別)根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)19所記載的本發(fā)明，部件特定部在特定多個(gè)個(gè)別對象物畫像間的同一部件時(shí)，固定處理部在特定各部件的識別代碼中分別附加互不相同的識別子。
像這樣在識別代碼中附加識別子的話，即使多個(gè)對象物是相同的種類，也能對各個(gè)對象物進(jìn)行區(qū)分和識別。
(跟蹤)根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)20所記載的本發(fā)明，部件特定部在輸入畫像是由多個(gè)窗口構(gòu)成的動(dòng)畫畫像的情況下，對于一個(gè)窗口來說，特定部件，對于其他窗口來說，只對曾經(jīng)被特定的部件重復(fù)進(jìn)行固定處理。
因此，一旦特定部件，即使對象物在移動(dòng)，也沒有必要再進(jìn)行識別處理和特定處理。也就是說，不改變部件的識別代碼，只要在更新對象物畫像的位置(例如坐標(biāo)數(shù)據(jù))的同時(shí)，就能跟蹤對象物。其結(jié)果是因?yàn)槟芏啻卫貌考奶囟ńY(jié)果，所以可以實(shí)現(xiàn)高效地傳送·記錄·顯示。
例如，在VEDIO畫像等連續(xù)輸入的輸入畫像中，同一對象物的位置是連續(xù)變化的。因此，在連續(xù)變化的畫像中，能把有一定誤差范圍的對象物作為同一部件按順序特定，使得輸入畫像在每次更新時(shí)沒有必要對同一部件進(jìn)行再特定。
(自由視點(diǎn))根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)21所記載的本發(fā)明，輸出部把在部件特定部中被固定處理的復(fù)數(shù)部件以及這些部件的三維空間配置作為從任意位置視點(diǎn)看到的畫像進(jìn)行再構(gòu)成并顯示出來。
由于各部件含有三維的形狀數(shù)據(jù)，因此，即使輸入畫像只是從一個(gè)方向獲得的畫像，對于被再構(gòu)成的各部件來說，就能夠得到從任意方向所看到的畫像數(shù)據(jù)。其結(jié)果是能夠輸出表示從輸入畫像不同的視點(diǎn)所看到的部件群全體形態(tài)的畫像。
因此，把在復(fù)數(shù)的對象物以及在它們的三維空間中的配置關(guān)系，以對應(yīng)的各部件的屬性數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，可以作為模型化了的各部件的配置關(guān)系進(jìn)行再現(xiàn)。
(攝像機(jī)校準(zhǔn)和三維畫像的結(jié)合)根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)22所記載的本發(fā)明，輸入部以從互不相同的方向分別拍攝的三維形狀和位置已知的對象物時(shí)而獲得的輸入畫像中的對象物畫像為基礎(chǔ)，尋求各輸入畫像的攝像范圍在三維空間中的重疊部分，把此重疊部分矯正到三維坐標(biāo)上并使之一致后結(jié)合成畫像，尋求各輸入部的視點(diǎn)位置以及畫角。
被特定并固定的部件因含有三維形狀以及三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)，所以從拍攝到的已知對象物的對象物畫像中，通過結(jié)合其重疊部分可以將從不同的攝像機(jī)獲得的畫像進(jìn)行結(jié)合，同時(shí)，可以尋求對于此對象物的視點(diǎn)方向。另外，還可以尋求從別的方向拍攝此對象物時(shí)的視點(diǎn)方向。因此，根據(jù)對此對象物的被特定和固定的部件，可以分別尋求從各個(gè)方向拍攝同一對象物的各輸入部的視點(diǎn)方向、視點(diǎn)位置以及畫角。
復(fù)數(shù)的輸入畫像并不限于相互間同時(shí)被拍攝，例如，即使對著對象物的輸入部在移動(dòng)時(shí)，如果成為對象物基準(zhǔn)的坐標(biāo)系沒有移動(dòng)的話，就可以同樣地結(jié)合畫像，尋求視點(diǎn)位置及畫角。
(通訊)為了達(dá)成上述的第1目的和第2目的的，申請權(quán)項(xiàng)23所記載的本發(fā)明由如下各部構(gòu)成，它們是把從輸出部輸出的識別代碼向通訊回線發(fā)送的送信部，接收識別代碼的接收部，建立識別代碼和屬性數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系并保存的接收端數(shù)據(jù)庫，將對應(yīng)于識別代碼的部件屬性從上述的接收端數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行檢索并將相應(yīng)的屬性數(shù)據(jù)輸出的再構(gòu)成部。
因此，在發(fā)送端傳送被特定部件的識別代碼和位置信息的話，就可以把輸入畫像的對象物畫像變換成部件的畫像在接收端進(jìn)行再構(gòu)成。其結(jié)果是無須傳送對象物的畫像數(shù)據(jù)，因此，能夠?qū)崿F(xiàn)大幅減低傳送容量和高速傳送，同時(shí)也減輕了回線的負(fù)荷。
(異部件庫)根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)24所記載的本發(fā)明，在發(fā)送端數(shù)據(jù)庫和接收端數(shù)據(jù)庫中，同一識別代碼的部件的三維形狀數(shù)據(jù)是互不相同的。
在接收端的數(shù)據(jù)庫中登記了的部件，與在發(fā)送端的數(shù)據(jù)庫中登記的部件一致亦可不一致亦可。
例如，只想快速傳送對象物的配置狀態(tài)等信息時(shí)，這些數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容不須一定相同。又如，要進(jìn)行簡要明了的說明時(shí)，漫畫或插圖部件，即作為雖然與對象物不同但能夠象徵性地表現(xiàn)對象物的部件，也可以再生對象物。
(解析信息)根據(jù)申請權(quán)項(xiàng)25記載的本發(fā)明的構(gòu)成中，設(shè)有通過部件特定部組合特定的復(fù)數(shù)部件的屬性數(shù)據(jù)，并生成對由這些部件形成的部件群的解析信息的解析生成部。
因此，不僅是對每個(gè)對象物的個(gè)別識別，還可以識別對象群全體的狀態(tài)。例如，在每個(gè)對象物的屬性數(shù)據(jù)中，重量數(shù)據(jù)間的互相組合后，能夠把對象物全體的總重量作為解析屬性信息來生成。
組合的屬性數(shù)據(jù)并不限定在同一種類間，互不相同的部件、種類的屬性數(shù)據(jù)間也可以相互組合。
如果利用不包含在輸入畫像中的屬性數(shù)據(jù)生成解析屬性信息的話，即使對于人類在僅僅依賴輸入畫像來識別和判斷均存在困難(例如，制造年月日)的情況下，也可能進(jìn)行自動(dòng)的識別和判斷。
對于生成的解析信息，最好具備用于選擇利用解析信息的生成的部件或?qū)傩詳?shù)據(jù)的組合方式的項(xiàng)目選擇部。如果設(shè)立項(xiàng)目選擇部，可以選擇組合方式。其結(jié)果是信息轉(zhuǎn)換系統(tǒng)不只是限定于再特定的用途，而可以作為通用的系統(tǒng)來使用。
(圖的簡單說明)

圖1是說明本發(fā)明第1實(shí)施例的信息變換系統(tǒng)構(gòu)成的機(jī)能塊圖。
圖2是說明數(shù)據(jù)庫的識別代碼和屬性數(shù)據(jù)例的圖表。
圖3是說明本發(fā)明第1實(shí)施例的信息變換系統(tǒng)動(dòng)作的流程圖。
圖4表示的是在數(shù)據(jù)庫中，復(fù)數(shù)的部件進(jìn)行集團(tuán)化后進(jìn)行保存登錄的形態(tài)的模式圖。
圖5(A)是本發(fā)明第1實(shí)施例中的信息變換的對象物的斜視圖，圖5(B)是輸入畫像的畫像模式圖。
圖6是說明利用二維間的比較用畫像信息和比較用部件信息的部件特定塊圖。
圖7(A)表示的是圖5(B)中的對應(yīng)于各個(gè)對象物畫像的部件模式圖，圖7(B)是表示被識別的部件群的表示畫面。
圖8是說明部件特定部的處理的流程圖。
圖9是說明本發(fā)明第1實(shí)施例的坐標(biāo)代碼例的圖表。
圖10(A)是表示從側(cè)面視點(diǎn)看到的再構(gòu)成后的部件群的形態(tài)的表示圖，圖10(B)是表示從上方視點(diǎn)看到的再構(gòu)成后的部件群的形態(tài)的表示圖。
圖11是基本要素的比較用部件信息的模式圖。
圖12是要素過濾器的說明圖。
圖13是說明基本要素變形的模式圖。
圖14是比較用部件信息的1例。
圖15是分解成基本要素的比較用畫像信息的模式圖。
圖16(A)是特征部分的復(fù)合要素的比較用部件信息的模式圖，圖16(B)是分解成基本要素的比較用畫素的一部分的模式圖。
圖17(A)是部件角和線條的向量表示一覽表，圖17(B)是部件角和線條的對應(yīng)關(guān)系一覽表。
圖18是輸入端角和線條的向量表示一覽表。
圖19是輸入端角和線條間的對應(yīng)關(guān)系一覽表。
圖20是表示輸入畫像中的桌子部分被特定的模式圖。
圖21是第3實(shí)施例的輸入畫像。
圖22(A)是作為一般部件的影像，圖22(B)是影像的要素抽出過濾器。
圖23是輸入信息向?qū)傩詳?shù)據(jù)中進(jìn)行讀取處理的說明圖。
圖24是說明第4實(shí)施例的塊圖。
圖25是在第4實(shí)施例中，表明對象物與攝像機(jī)間的位置關(guān)系的說明圖。
圖26是第4實(shí)施例的輸入畫像。
圖27是說明第5實(shí)施例的信息變換系統(tǒng)的構(gòu)成的塊圖。
圖28是說明在接收端數(shù)據(jù)庫登錄的識別代碼和屬性數(shù)據(jù)例的圖表。
圖29(A)表示的是在第5實(shí)施例中模型化的部件的模式圖，圖29(B)表示的是被再構(gòu)成的部件群的表示畫面。
圖30是第5實(shí)施例的信息變換系統(tǒng)的詳細(xì)機(jī)能塊圖。
圖31是接著圖30的機(jī)能塊圖。
圖32表示的是在圖30所示的部件檢索用相關(guān)函數(shù)演算裝置中，與有關(guān)輸入畫像和部件的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比較識別的、將算法進(jìn)行模型化的說明圖。
圖33表示的是圖30和圖31所示的信息變換系統(tǒng)中，把系統(tǒng)構(gòu)成的信息處理程序進(jìn)行模型化表示的說明圖。
圖34是說明第6實(shí)施例的信息變換系統(tǒng)構(gòu)成的塊圖。
圖35是說明第6實(shí)施例的信息變換系統(tǒng)動(dòng)作的流程塊圖。
圖36(A)是第6實(shí)施例的輸入畫像的模式圖，圖36(B)是登錄車輛的模式圖。
圖37是說明第7實(shí)施例的信息變換系統(tǒng)構(gòu)成的塊圖。
圖38是說明第7實(shí)施例的信息變換系統(tǒng)動(dòng)作的流程塊圖。
圖39(A)是第7實(shí)施例的對象物模式圖，圖39(B)是表示模型化后的部件模式圖。
圖40是說明第8和第9實(shí)施例的信息變換系統(tǒng)構(gòu)成的塊圖。
圖41是說明第8實(shí)施例的信息變換系統(tǒng)動(dòng)作的流程塊圖。
圖42是第8和第9實(shí)施例的對象物模式圖。
圖43是說明第9實(shí)施例的信息變換系統(tǒng)動(dòng)作的流程塊圖。
(實(shí)施本發(fā)明的最佳實(shí)例)以下，參照各圖對本發(fā)明的實(shí)施例予以說明，并聲明本發(fā)明的實(shí)施例不限定于下述的實(shí)施例中。本實(shí)施例的說明參照圖1～圖10。
1.信息變換系統(tǒng)的構(gòu)成圖1是第1實(shí)施例中的信息變換系統(tǒng)的機(jī)能塊圖。如圖1所示，第一實(shí)施例中信息變換系統(tǒng)是由數(shù)據(jù)庫(DB)300、比較用部件生成部400、輸入部100、比較用圖像生成部200、部件特定部500以及輸出部600構(gòu)成。
(1)數(shù)據(jù)庫首先，對于數(shù)據(jù)庫300予以說明。
在數(shù)據(jù)庫300中，登錄有被模型化了的對象物部件。此部件中，以表示對象物的三維形狀的數(shù)據(jù)為開始，其他還包括對象物的特征，性質(zhì)，狀況等各種屬性數(shù)據(jù)。然后，各個(gè)部件的屬性數(shù)據(jù)與各個(gè)部件的識別碼相對應(yīng)，登錄到數(shù)據(jù)庫300中。
一般，在數(shù)據(jù)庫300中的登錄的部件的資料數(shù)量，總是希望盡可能多一點(diǎn)。但是，當(dāng)被認(rèn)識的對象物被限定的情況下，最好只登錄與被限定對象相對應(yīng)的部件。
另外，一般認(rèn)為，屬性數(shù)據(jù)的種類也總是希望盡可能多一點(diǎn)為好。但是，根據(jù)認(rèn)識對象物的目的以及對象物的種類，也可以對屬性數(shù)據(jù)種類做出限定。
圖2表示的是在數(shù)據(jù)庫300中登錄的識別碼以及屬性數(shù)據(jù)的一個(gè)例子。如圖2所示，在數(shù)據(jù)庫300中與識別碼(ID)相對應(yīng)的部件的名稱、三維形狀、顏色、用途等屬性數(shù)據(jù)被保存起來。此外，三維形狀以及顏色的屬性數(shù)據(jù)被作為數(shù)值數(shù)據(jù)也保存在數(shù)據(jù)庫中。
另外，在數(shù)據(jù)庫300中，作為集合部件M10的屬性數(shù)據(jù)，也可以把構(gòu)成該集合部件M10的數(shù)個(gè)部件M1的識別碼及其組合條件一起登錄。在圖3的(A)中，模式化地表示出了集合附件M10的概念。
例如，把人的臉作為一個(gè)集合部件的例子。此時(shí)，可以把眼睛、嘴巴以及鼻子等部件組合成集合部件，作為臉的部件予以登錄。另外，也可以把眼睛，嘴巴等部件的位置關(guān)系組合起來作為條件予以登錄。
還可以舉一個(gè)把小汽車作為集團(tuán)附件的例子。此時(shí)，可以把輪胎、車門等部件組合作集合部件，把小汽車模型化的部件登錄到數(shù)據(jù)庫。另外，也可以把輪胎和車門等各個(gè)部件的位置關(guān)系組合起來作為條件。
在數(shù)據(jù)庫300中，作為把對象物的一系列動(dòng)作進(jìn)行模型化的四維部件的屬性數(shù)據(jù)，可以把該對象物的三維行形狀數(shù)據(jù)的時(shí)間順序的集合登錄進(jìn)去。圖3(B)中模式化地表示了四維部件M20的概念。如果使用四維部件M20的話，就能夠認(rèn)識像人類的跑步動(dòng)作、姿勢手勢等之類的對象物的動(dòng)作。
另外，在數(shù)據(jù)庫300中，把對象物共通化，作為已模型化了的一般部件的屬性數(shù)據(jù)，并可以把該對象物群的每個(gè)已模型化了的對象物的部件中的共通屬性數(shù)據(jù)登錄到數(shù)據(jù)庫中。
如果使用一般部件的話，則比較適合于認(rèn)識農(nóng)產(chǎn)品那種形狀各異的對象物。
另外，一般部件一旦特定后，個(gè)別的部件也可以進(jìn)行特定。
另外，最好是把每個(gè)設(shè)定情況中的數(shù)個(gè)部件集團(tuán)化預(yù)先登錄到數(shù)據(jù)庫(部件庫)300中。
圖4所示的是把數(shù)個(gè)部件M1作為一個(gè)關(guān)聯(lián)商品柜301進(jìn)行集團(tuán)化的一個(gè)模式例子。作為關(guān)聯(lián)商品柜301，假如設(shè)定狀況為室內(nèi)，就可以把桌子、凳子等家具的部件集團(tuán)化登錄到數(shù)據(jù)庫中。
像這樣如果把部件集團(tuán)化，就可以把在檢索處理時(shí)用的部件限定在與設(shè)定狀況相符合的集團(tuán)之內(nèi)。其結(jié)果就是能夠提高檢索處理的效率。
因此，本實(shí)施例中，在數(shù)據(jù)庫中登錄的各個(gè)部件的屬性數(shù)據(jù)包含用來指示特定這些部件的處理方法的自我特定信息。
在這些部件的屬性數(shù)據(jù)中，自我特定信息指定比較用部件信息中所用數(shù)據(jù)種類的同時(shí)，也指定用于檢索的比較用部件信息的順序。
對于部件特定的處理方法，可以預(yù)先在部件特定部500中設(shè)定好，也可以作為自我特定信息設(shè)定。如果把處理方法作為自我特定信息來設(shè)定的話，可以參考下面兩個(gè)例子。
例一，預(yù)先在部件特定部500中設(shè)定可能選擇的數(shù)個(gè)設(shè)定方法，根據(jù)自我特定信息，把這些處理方法中最適合的方法選擇到部件特定部500中。
例二，作為自我特定信息，設(shè)定對于部件特定部500的處理方法的程式，然后把這個(gè)程式送到部件特定部500中并運(yùn)行。
此外，因?yàn)椴考蓄A(yù)先賦予了全方位的三維形狀數(shù)據(jù)，所以比較用部件生成部400就可以生成包含部件的三維形狀數(shù)據(jù)的比較用部件信息。此時(shí)，假設(shè)把部件定位于對象物的位置的話，這個(gè)部件則會被從既知方向攝影的攝像機(jī)所取得的該部件的三維數(shù)據(jù)根據(jù)屬性數(shù)據(jù)的計(jì)算而生成。
(2)比較用部件生成部接下來，比較較用部件生成部400予以說明。
比較用部件生成部400是根據(jù)每個(gè)部件中的屬性數(shù)據(jù)生成一個(gè)或者數(shù)個(gè)比較用部件信息。例如，作為比較用部件信息，可以分別生成擁有三維形狀數(shù)據(jù)的部件在各個(gè)方向投影而生成的二維圖像。此外，作為比較用部件信息，亦可根據(jù)源自部件的屬性數(shù)據(jù)的Fourier變換等方法生成積分變換數(shù)據(jù)。
生成比較用部件信息的侯補(bǔ)部件的范圍或者順序，可以預(yù)先設(shè)定好，亦可以由操作者予以指示。
另外，在部件擁有自我特定信息的情況下，比較用部件生成部400會生成指定自我特定信息的比較用部件信息。于是，比較用部件生成部400就按照自我特定信息的指定優(yōu)先順序?qū)⒈容^用部件信息向部件特定部輸出。
(3)輸入部下面，對輸入部100予以說明。
輸入部100用于獲得包含有對象物圖像的輸入圖像。在第1實(shí)施例中，輸入部100是由立體攝像機(jī)構(gòu)成，作為輸入圖像，此立體攝像機(jī)就可以獲得從不同角度、方位部攝像而捕獲的有視差效果的模擬三維圖像。
(4)比較用圖像生成部下面，比較用圖像生成部200予以說明。
比較用圖像生成部200對輸入圖像進(jìn)行處理，并生成比較用圖像信息。這些比較用圖像信息就像是把各個(gè)對象物圖像分別提取出來一樣，沒有經(jīng)過高度的圖像處理。
在本實(shí)施例中，比較用圖像生成部200生成擁有與比較用部件信息的數(shù)據(jù)的種類相同的比較用圖像信息。例如，比較用部件信息是二維圖像的情況下，就生成二維圖像的比較用圖像信息。此外，比較用部件信息僅僅提取二維圖像中的輪廓線時(shí)，就只生成從從輸入圖像中提取的輪廓線的比較用圖像信息。又例如，作為比較用圖像信息，亦可生成根據(jù)源自于輸入畫像的Fourier變換等方法的積分變換數(shù)據(jù)。
此外，比較用圖像生成部200還可以根據(jù)從輸入部100獲得的立體圖像，生成含有三維形狀數(shù)據(jù)的比較用圖像信息。此時(shí)，根據(jù)對對像物從各個(gè)方向拍攝而獲得的輸入圖像分別進(jìn)行Fourier變換等方法而生成的經(jīng)二次積分變換的各個(gè)方向數(shù)據(jù)，可以從三次積分逆變換生成比較用畫像信息。
在本實(shí)施例中，綜合含有比較用部件信息的數(shù)據(jù)的種類，生成比較用圖像信息，但是在本發(fā)明中，綜合含有比較用圖像信息的數(shù)據(jù)的種類后，比較用部件生成部400亦可以生成比較用部件信息。
(5)部件特定部下面，對部件特定部500予以說明。
部件特定部500是利用相互之間擁有同一種數(shù)據(jù)的比較用部件信息以和比較用圖像信息來特定與對象物圖像相對應(yīng)的部件。
因此，部件特定部500包含檢索處理部510、識別處理部520、特定處理部530和固定處理部540。
在本實(shí)施例中，從輸入圖像中把各個(gè)對象物圖像提取出來，而不把被提取出來的對象物圖像與部件相核對。
(5-1)檢索處理部檢索處理部510在一個(gè)或者數(shù)個(gè)部件的一個(gè)或者數(shù)個(gè)比較用部件信息中，按照順序，從比較用圖像信息中檢索與比較用部件信息相對應(yīng)的部分。于是，在比較用圖像信息中，就能判斷出是否有至少與比較用部件信息的一部分相對應(yīng)的部分存在。
對于相對應(yīng)部分的檢索，比較用圖像信息任一部分與比較用部件信息沒有必要完全一致。例如，在比較用部件信息的要素中，只要有一定比例以上的部分一致，就可以判斷為對應(yīng)部分。
(5-2)識別處理部識別處理部520是把比較用圖像信息中的對應(yīng)部分作為對象物圖像進(jìn)行識別，由此，不必從輸入圖像中把對象物分別提取出來，就能夠確定輸入圖像中對象物圖像的范圍。
另外，比較用圖像信息中各部分作為對象物圖像被識別后，在進(jìn)行其他部件的檢查處理時(shí)，可以檢索關(guān)于比較圖像中的剩余部分。
(5-3)特定處理部特定處理部530特定含有比較用部件信息的部件中與對象物圖像相對應(yīng)的部件。這樣，這些部件的識別碼(ID)及屬性數(shù)據(jù)可以從數(shù)據(jù)庫300中獲得。
由此，對象物的圖像信息轉(zhuǎn)換成部件的數(shù)據(jù)，從而，不須人類來識別對象物是何物，由計(jì)算機(jī)自身就能夠自動(dòng)識別。
(5-4)固定處理部固定處理部540中，根據(jù)被識別對象物圖像的位置來決定特定部件的位置，對于已定位置的部件的配置方向，是基于與對象物圖像相對應(yīng)的比較用部件信息的數(shù)據(jù)來決定。
對象物的位置信息中內(nèi)藏信息，可以假定作為立體圖像的視覺差來獲得。在沒有立體圖像的情況下，根據(jù)部件的特定，其結(jié)果也可以從對象物間的相對位置關(guān)系獲得。
例如，在水平的地板上放置一張桌子，當(dāng)?shù)匕?、桌子以及桌子上放置的杯子在被認(rèn)識時(shí)，部件地板、部件桌子和部件杯子都具有三維形狀數(shù)據(jù)。因此即使沒有視覺差，部件地板、部件桌子和部件杯子的位置關(guān)系都可以限定。例如，有重力存在，桌子和杯子就不會在空氣中浮起，在此合理的假定條件下，就可以把這些部件的位置關(guān)系分別限定在各自的水平面上，然后，在這些水平面的范圍內(nèi)，能夠檢索到和部件一致的圖像。如果一致的話，部件就可以被特定。然后，從被特定部件的三維形狀的大小以及方向開始逆算，就能夠得到桌子和杯子的三維位置。
另外，部件的配置方向信息通常包含有比較用部件信息的數(shù)據(jù)，例如，在生成包含由部件的三維形狀數(shù)據(jù)向二維空間投影時(shí)而得的二維形狀數(shù)據(jù)的比較用部件信息的情況下，這種比較用部件的信息包含有投影方向的信息，因此，根據(jù)對應(yīng)部分已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的比較用部件信息的投影方向的信息，來決定部件的配置方向。
固定處理部不僅可以從對象物得到位置方向，如果有必要的話，還可以最終決定有關(guān)部件的作為屬性數(shù)據(jù)所有的形狀、顏色、聲音、味道以及硬度等五感信息，甚至可以最終決定制造年月日等由人類制作出的信息等。
然而，在數(shù)個(gè)對象物圖像中相互之間有相同的部件被特定的時(shí)候，此時(shí)，各個(gè)對象物會有因相互間的位置坐標(biāo)不同而分離的可能，因此，固定處理部540在被特定的各部件的識別代碼中附加上相互間各自不同的識別子，使得被特定的同一部件的各個(gè)對象物能夠被分別認(rèn)識。
識別子的記述方法可以用任意一種合適的方法，例如，可以在識別代碼的末尾加上字母或者數(shù)字。
(5-4-1)追蹤然而，當(dāng)輸入圖像作為視頻圖像連續(xù)輸入時(shí)，同一對象物的位置則連續(xù)變位。因此，在連續(xù)的輸入圖像幀中，能夠把一定偏差范圍內(nèi)的對象物作為同一種部件按順序予以特定。此時(shí)，對于一幅幀來說一旦部件被特定的話，別的幀則僅僅進(jìn)行固定處理就完成。也就是說，在不改變部件的識別代碼的情況下，由固定處理部540將部件位置不斷更新的時(shí)候，就能夠追蹤到對象物。
(6)輸出部輸出部600是把被特定的識別代碼和屬性數(shù)據(jù)中的至少一部分作為對象物圖像的識別處理、特定處理以及固定處理的結(jié)果予以輸出。
另外，輸出部600亦可以表示出將數(shù)個(gè)部件及這些部件的空間配置從任意的位置視點(diǎn)來看所見到圖像的再構(gòu)成。那樣，數(shù)個(gè)部件及這些部件的配置關(guān)系則可以根據(jù)對應(yīng)部件的屬性數(shù)據(jù)，使模型化的各部件配置關(guān)系得以再現(xiàn)，因此會較容易作成反應(yīng)現(xiàn)實(shí)空間狀態(tài)的計(jì)算機(jī)圖像(CG)。
另外，如果必要的話，輸出部600除了CG以外，還可以輸出包含部件的屬性數(shù)據(jù)的聲音或者制造年份等信息。
各個(gè)部件及其配置關(guān)系，可根據(jù)特定部件的識別代碼和在屬性數(shù)據(jù)中追加的位置數(shù)據(jù)，在固定處理部來決定并輸出。
這樣，本實(shí)施例中，在所附屬性數(shù)據(jù)的部件中能夠?qū)ο笪镒儞Q并輸出。其結(jié)果是，若在特定的部件中含有事先賦予的屬性數(shù)據(jù)的話，即使輸入圖像中不包含此數(shù)據(jù)亦能夠輸出。例如，輸入圖像中未顯示的桌子的內(nèi)部形狀、或者桌子及椅子的重量信息作為屬性數(shù)據(jù)亦可輸出。
由于特定了部件，部件被特定后的處理不單單是識別對象物名稱，還能夠在各種屬性數(shù)據(jù)被登錄的部件中進(jìn)行置換。因此，可以實(shí)現(xiàn)高度的圖像識別和圖像理解，使得作為人工智能等信息處理技術(shù)的基礎(chǔ)技術(shù)利用于各個(gè)方面。
2.處理例下面是根據(jù)圖5的(A)所示，說明識別室內(nèi)家具等的例子。
圖5的(A)中所示的是在室內(nèi)的對象物桌子31、椅子32、滅火器33以及垃圾箱34的配置圖。
(1)輸入圖像的取得首先，圖5(A)所示的室內(nèi)家居等經(jīng)輸入部100的立體攝像機(jī)攝像，取得輸入圖像Im1(圖6)。
所拍攝的立體圖像40a和40b如圖5所示。在立體圖像40a和40b中，桌子的圖像41、椅子的圖像42、滅火器的圖像43和垃圾箱的圖像44分別進(jìn)行有視差攝影。
在圖5(B)中、為了強(qiáng)調(diào)有圖像數(shù)據(jù)，為了方便，在輸入圖像中的桌子的圖像41等圖像上實(shí)行陰影線表示。
(2)比較用圖像信息的生成其次，經(jīng)比較用圖像生成部200，對立體圖像40a或者40b進(jìn)行圖像處理，然后不須對對象物圖像加以切割生成比較用圖像信息Im2(圖6)。
在本實(shí)施例中，可以用現(xiàn)有公開的任意合適的方法，抽出輸入圖像中的輪廓線生成比較用圖像信息。對于比較用圖像信息來說，將鄰接的對象物輪廓加以連接，不用對每個(gè)對象物圖像進(jìn)行切割提出。例如，圖5(B)中所示將桌子41的輪廓線和椅子42的輪廓線進(jìn)行連接，將滅火器43的輪廓線和垃圾箱44的輪廓線進(jìn)行連接。
(3)比較用部件信息的生成在比較用部件生成部400中，如圖6所示，把含有三維形狀數(shù)據(jù)的部件M1在各個(gè)方向投影的二維圖像作為比較用部件信息M2，并分別生成。
在這里，圖7(A)中所示的是部件桌子51、部件椅子52、部件滅火器53以及部件垃圾箱54的比較用部件信息M2的一例。在圖7的(A)中，顯示了每個(gè)部件均附比較用部件信息，但實(shí)際上，生成了各個(gè)部件所附的復(fù)數(shù)的比較用部件信息。例如，作為部件桌子51的比較用部件信息，分別生成了從各個(gè)方向看到桌子的比較用部件信息。另外，關(guān)于圖7(A)中所示的家具等以外的部件，也分別生成了比較用部件信息。
比較用圖像信息和比較用部件信息中，任何一個(gè)都可以先生成。另外，比較用部件信息可以事先將各個(gè)部件匯總后生成，也可以針對必要情況生成。
(4)部件的特定于是，根據(jù)部件特定部500，使用相互間含有相同種類數(shù)據(jù)的比較用部件信息M2和比較用圖像信息Im2，特定與對象物圖像41～44相對應(yīng)的部件。
(4-1)檢索處理在這里，參照圖8的程序方框圖，對部件特定部500中的處理予以說明。
首先，檢索處理部510是從比較用部件生成部400獲得比較部件(圖8的STEP S1)。
其次，檢索處理部510從比較用圖像信息Im2中檢索與比較用部件信息M2相對應(yīng)的對應(yīng)部分(圖8的STEP S2)。
再其次，檢索處理部510在比較用圖像Im2中，判斷與比較用部件信息M2相對應(yīng)的部分是否存在(圖8的STEP S3)。
于是，檢索處理部510在對應(yīng)部分被找到之前，分別按照一個(gè)或者數(shù)個(gè)部件的比較用部件信息的順序，重復(fù)STEP S1～S3的處理(圖8的STEP S8～S10)。于是，如圖5所示，當(dāng)部件合適時(shí)，從此部件生成的各個(gè)比較用部件信息M2中，把從任意方向看到的二維形狀數(shù)據(jù)與比較用部件信息、比較用圖像信息的對象物圖像的部分相對應(yīng)。
另外，即使檢索了所定部件的全部所定比較用部件信息，亦找不到對應(yīng)部分的情況時(shí)，可判斷為無對應(yīng)部件(圖8的步驟S7)從而停止處理。
(4-2)識別處理找到對應(yīng)部分的時(shí)候，識別處理部520就會把比較用圖像信息中的對應(yīng)部分作為對象物圖像來識別(圖8的步驟S4)，因此，不用逐個(gè)從輸入圖像中抽出對象物圖像來，就能夠確定輸入圖像中對象物圖像的范圍。
(4-3)特定處理接下來，特定處理部530來特定擁有比較用部件信息的部件與對象物圖像相對應(yīng)的部件(圖8的STEP S5)。然后，從數(shù)據(jù)庫300中獲得此部件的識別代碼(ID)和屬性數(shù)據(jù)。
原則上，直到比較用圖像信息所定部分的全部對象物圖像得到特定時(shí)，STEPS1～S5的處理要一直重復(fù)執(zhí)行。
(4-4)固定處理本實(shí)施例中，與特定處理(STEP S5)同時(shí)，在固定處理部540中，以被識別的對象物圖像的位置來決定特定部件的位置。而且，固定處理部540將按照與對象物圖像對應(yīng)的比較用部件信息的數(shù)據(jù)來對已被決定位置的部件的配置方向予以確定。
此處，圖9中顯示了一例位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)。如圖所示，作為各部件的位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)，生成各部件位置的XYZ軸坐標(biāo)以及各部件方向的XYZ軸坐標(biāo)。
(5)讀取屬性數(shù)據(jù)另外，在特定部件的時(shí)候，可以把對象物圖像的色調(diào)、陰影等圖像信息讀取至部件的屬性數(shù)據(jù)中，然后，就可以將輸入信息的一部分?jǐn)?shù)據(jù)與部件的固有屬性數(shù)據(jù)組合起來輸出，例如，可以原封不動(dòng)地將輸入信息中的聲音信息或亮度等信息進(jìn)行再現(xiàn)并輸出。
另外，還可以將固有各種形狀的自然造型物的形狀等數(shù)據(jù)附加在部件的屬性數(shù)據(jù)中。另外，對于像被破壞的護(hù)欄等的形狀的變形，此變形后的形狀數(shù)據(jù)亦可以置換成屬性數(shù)據(jù)。
圖23是就輸入圖像中的數(shù)據(jù)置換成部件的屬性數(shù)據(jù)例的說明。
圖23(A)所示的是盆栽的輸入圖像，圖23(B)所示的是特定部件的盆栽。在輸入圖像的盆栽和部件的盆栽中，花盆圖像46和部件花盆56的形狀基本一致，可是，樹木部分的圖像47和部件的樹木部分57的形狀卻不盡相同。于是，可以從輸入圖像中生成部件的樹木部分57a，從而生成新的部件盆栽，更新的部件盆栽如圖23(C)所示。
(6)輸出如圖7的(B)所示，作為與椅子圖像42部分相對應(yīng)的部件，部件椅子52被特定。此外，作為與滅火器圖像43部分相對應(yīng)的部件，部件滅火器53被特定。以此類推，作為與桌子圖像41部分相對應(yīng)的部件，部件桌子51亦被特定，而作為與垃圾箱圖像44部分相對應(yīng)的部件，部件垃圾箱54被特定。
另外，如果事先保存各部件51～54的識別代碼或者位置信息的話，就能夠很容易地利用儲存在數(shù)據(jù)庫300中的屬性數(shù)據(jù)構(gòu)成圖7(B)中所示的表示圖像50。因此，就沒有必要保存圖5(B)中所示的立體圖像40a及40b。其結(jié)果可以使得有關(guān)對象物信息的記憶容量大幅減少。
(6-1)自由視點(diǎn)的表示各部件還擁有三維形狀數(shù)據(jù)，所以，即使輸入圖像僅為一個(gè)方向的圖像，亦能夠得到關(guān)于各部件51～54的全角度的數(shù)據(jù)。其結(jié)果是，可以輸出表示與從輸入圖像不同的視點(diǎn)獲取的部件群全體的圖像。并能夠?qū)⒏鲗ο笪锏娜S空間中的配置關(guān)系作為部件的配置關(guān)系進(jìn)行再構(gòu)成。
例如，如圖10(A)中所示的再構(gòu)成圖像50a，可以表示部件群51～54從部件桌子51的側(cè)面所視的配置關(guān)系。此外，也可以如圖10(B)的再組合圖像50b所示，表示出部件群51～54從上方看的配置關(guān)系。下面參照圖11～圖20，予以說明第2實(shí)施例。
第2實(shí)施例中，信息變換系統(tǒng)的構(gòu)成基本上與圖1所示的第1實(shí)施例的構(gòu)成相同。
(1)比較用部件信息然而，在第2實(shí)施例中，和第1實(shí)施例不同的是，作為比較用部件信息，比較用部件生成部400把部件的屬性數(shù)據(jù)分解成輪廓線等基本要素，再將個(gè)別的基本要素或者復(fù)數(shù)的基本要素組合生成復(fù)合要素。
基本要素在此包含了作為輸入畫像的構(gòu)成要素的、從輸入圖像中盡可能抽取的全部要素。所謂基本要素，舉例說便是輪廓線直線部分的線條、曲線部分、角部分等等。所謂基本要素的角部分，還包括輪廓的直角部分或丁字部分。而且，這些基本要素可以用向量描述。
另外，所謂復(fù)合要素，舉例說便是將復(fù)數(shù)的直線部分或角部分中規(guī)定的平面、曲面、同一構(gòu)造面、色調(diào)等連續(xù)的面，以及收于同一點(diǎn)的線段的集合即無限圓點(diǎn)線群。
在這些基本要素和復(fù)合要素中，就需要給各要素附加上識別代碼。其結(jié)果是，輸入圖像由要素識別代碼來記述。
在此，圖11則表示了分解成基本要素的比較用部件信息的一個(gè)例子。圖11(A)中，表示了把部件桌子51的輪廓線分解成直線部分的線段及角部分的情形。圖11(B)則表示了抽取基本要素主要部分的比較用部件信息。
(1-1)要素抽取過濾各基本要素由要素抽取過濾來記述。要素抽取過濾是由給予與基本要素或者復(fù)合要素的形狀一致的像素高點(diǎn)、而給予與要素形狀偏離較遠(yuǎn)的像素低點(diǎn)的二維矩陣或者三維矩陣組成。
圖12(A)所示的是二維要素矩陣的一例。此要素矩陣是與L字形狀的角部分的基本要素相對應(yīng)。與基本要素的形狀一致的部分，給與[5]，而隨著與L字形狀的偏離，得點(diǎn)也會以[3]、[1]、[-1]、[-3]逐漸遞減。
另外，得點(diǎn)的值或分布可以任意設(shè)定。
然后，運(yùn)用要素抽取過濾時(shí)，檢索處理部將把與比較用圖像信息的基本要素或者復(fù)合要素相一致的像素的合計(jì)得點(diǎn)最高得部分作為對應(yīng)部分來檢索。
比如在圖12(B)所示的例子中，就表示了比較用圖像信息中的輪廓線的L字部分C與要素抽取過濾相重疊的形態(tài)。L字部分與要素抽取過濾的基本要素在本質(zhì)上相一致時(shí)，合計(jì)得點(diǎn)為[5×15＝275]。因此，圖12(B)所示的合計(jì)得點(diǎn)則為[1×3+3×3+5×5+3×4＝49]。因此，與比較用圖像信息上使要素抽取過濾回轉(zhuǎn)或者移動(dòng)相比，檢索出合計(jì)得點(diǎn)的最高值部分為好。
而且，可以根據(jù)使用要素抽取過濾來擴(kuò)大檢索處理時(shí)的允許范圍。圖13(A)所示的是把轎車輪廓線分解成基本要素的比較用部件信息。在圖13(A)中，輪廓線的直線部分和曲線部分的基本要素均由兩端為箭頭的線段來表示的。
另外，圖13(B)則表示，通過在每個(gè)基本要素的長度上所給的允許范圍，也可能檢索出類似形狀的轎車。
此外，作為基本要素或復(fù)合要素的比較用部件信息，使用的不僅是上述輪廓線的各個(gè)線段，還能夠使用如圖14(A)所示的外周輪廓信號、如圖14(B)所示的投影信號。
在第2實(shí)施例中，比較用圖像生成部200作為比較用圖像信息，抽取輪廓線等基本要素，生成一個(gè)個(gè)基本要素或者復(fù)合要素的集合；檢索處理部則從比較用圖像信息中檢索與部件的基本要素或者復(fù)合要素相對應(yīng)的部分。
(2)比較用圖像信息在此，圖15所示的是用輪廓線等的基本要素的集合來表示比較用部件信息的一例。圖15中，表示了把部件桌子41、部件椅子42、部件滅火器43以及部件垃圾箱44的輪廓線分別分解成直線部分的線段和角部分形態(tài)的模式。
在本實(shí)施例中，檢索時(shí)，比較用部件生成部400作為比較用部件信息，僅生成部件屬性數(shù)據(jù)的特征部分的復(fù)合要素。例如，把部件桌子51分解成基本要素時(shí)，如圖16(A)所示，僅用規(guī)定桌面的基本要素生成復(fù)合要素。桌面的復(fù)合要素由四個(gè)角部分、和與這些角部分的視點(diǎn)共有的四個(gè)直線部分來規(guī)定。給各個(gè)角部分付與要素識別代碼(c-1～c-4)，給各個(gè)直線部分亦賦予要素識別代碼(I-1～I(xiàn)-4)。
另外，此桌面的復(fù)合要素僅由基本要素之間的結(jié)合關(guān)系來規(guī)定。即，消除各個(gè)基本要素的方向、距離及形狀的信息，意義只在于基本要素的結(jié)合順序。
本實(shí)施例中，如圖15所示，檢索處理部510是以基本要素或復(fù)合要素單位來檢索比較用圖像中與桌面的復(fù)合要素相對應(yīng)的部分。
在圖15中，說明的是從所示的輪廓線的各個(gè)基本要素中的桌子圖像41的輪廓線的基本要素中(角落c-01～c-11、線條I-01～I(xiàn)-07)，檢索與桌面的復(fù)合要素(角落c-1～c-4)、線條I-1～I(xiàn)-4)相對應(yīng)的基本要素的例子。
在此，圖17(A)所示的是部件角及線的向量表示一覽表。圖17(B)所示的則是部件角和線的對應(yīng)關(guān)系，在圖17(B)中表示了角和線共有向量，結(jié)合順序正好為一周。
圖18所示的亦是部件角及線的向量表示一覽表。圖19所示的是在圖18中所示的部件角及線當(dāng)中，與變動(dòng)的復(fù)合要素?fù)碛型唤Y(jié)合關(guān)系的角及線。由此，就可以判定在圖16(B)中所示的基本要素中，由四個(gè)角(c-03～c-06)及四條線(I-04～I(xiàn)-07)所規(guī)定的部分為對應(yīng)部分。
不過，角及線的對應(yīng)關(guān)系也不必完全一致。例如，一定比率以上的角及線對應(yīng)時(shí)，即可判定對應(yīng)部分。
其次，特征部分的基本要素或復(fù)合要素的對應(yīng)部分待檢索完畢后，認(rèn)識處理部520確認(rèn)該對應(yīng)部分和同一部件的該特征部分以外的基本要素或復(fù)合要素的對應(yīng)，并將對應(yīng)部分作為對象物圖像來識別。具體的說，在找到桌面復(fù)合要素的對應(yīng)部分時(shí)，如圖16(B)所示，認(rèn)識處理部520進(jìn)一步確認(rèn)同一部件的桌面部分以外的基本要素或復(fù)合要素是否對應(yīng)，然后再把此對應(yīng)部分作為桌子的對象物圖像來認(rèn)識。
(3)特定處理另外，特定處理部530還要從檢出的桌面部分形狀來尋找桌面的方向。然后，進(jìn)一步尋找桌子的方向，確認(rèn)部件的輪廓、投影及色調(diào)與對象物圖像的對應(yīng)，然后特定該部件。在圖20中，僅模擬表示了輸入圖像中桌子部分得到特定的形態(tài)。
這樣，就能夠根據(jù)部件特微部分的基本要素或復(fù)合要素，有效地進(jìn)行檢索處理，從而特定部件。
另外，在本實(shí)施例中，比較用部件信息的指定及檢索處理方法最好在部件的屬性數(shù)據(jù)中作為自身特定信息事先登記好。下面參照圖21和圖22具體說明第3實(shí)施例。
在第3實(shí)施例中，信息變換系統(tǒng)的構(gòu)成基本上與圖1所示的第1實(shí)施例相同。
可是，在第2實(shí)施例中，與第1實(shí)施例有所不同，在數(shù)據(jù)庫300中記錄的是人類的一般部件。所謂一般部件就是，將對象物群共通化后，作為模式化后的一般部件的屬性數(shù)據(jù)，賦予該對象物群的每個(gè)對象物以與模式化后的部件共通的屬性數(shù)據(jù)。在此，如圖22(A)所示，作為人類的一般部件，對各種投影賦予屬性數(shù)據(jù)。
在本實(shí)施例中，如圖21(A)所示，輸入圖像中包含了人物像45。此時(shí)，對于桌子圖像41和椅子圖像42來說，與上述第1實(shí)施例或第2實(shí)施例一樣，可以特定部件桌子51及部件椅子52。這些部件被特定后，則如圖21(B)所示，只有人物像45作為未特定部分保留下來。
在此，第3實(shí)施例中，要判斷此部分的投影是否與一般部件的投影相對應(yīng)。判斷對應(yīng)時(shí)，則如圖22(B)所示使用投影的要素抽取過濾(要素操作)即可。
另外，在圖22(B)中，省略了要素抽取過濾的像素。
圖22(B)的要素抽取過濾中，設(shè)定與一般部件的投影一致的部分的像素得點(diǎn)為[5]，此投影旁邊的像素得點(diǎn)為[3]，而偏離投影的部分的像素得點(diǎn)為[-1]。
然后，再整理一下與未特定部分的投影重合的像素合計(jì)得點(diǎn)達(dá)到最高的要素抽取過濾的種類或位置，特定一般部件。
另外，一般部件被特定時(shí)，根據(jù)需要，可以特定與這個(gè)一般部件建立關(guān)聯(lián)的具體部件。這樣，分成兩個(gè)階段來特定對象物的話，就能夠有效地進(jìn)行對象物的特定。下面參照圖24至圖26，對第4實(shí)施例予以說明。
第4實(shí)施例中的信息變換系統(tǒng)的構(gòu)成基本上與圖1所示的第1實(shí)施例相同。
可是，與第1實(shí)施例不同，在第4實(shí)施例中，復(fù)數(shù)的輸入不100是分別取得的同一對象物從不同的既知方向拍攝成的輸入圖像Im1。圖25所示的是用攝像機(jī)100a～100c分別從三個(gè)方向拍攝作為對象部的椅子48的形態(tài)。另外，圖26(A)～(C)所示的是用照相機(jī)100a～100c分別拍攝的輸入圖像。
而且，比較用圖像生成部200是從各個(gè)輸入部100取得的輸入圖像中，分別生成包含二維形狀數(shù)據(jù)的比較用圖像信息Im2。
另一方面，比較用部件生成部400生成含有把部件M1的三維形狀數(shù)據(jù)投影到各種不同的既知方向的二維形狀數(shù)據(jù)的比較用部件信息M2。
另外，對于各比較用圖像信息Im2來說，部件特定部500分別特定部件M1。在這種情況下，每個(gè)比較用圖像信息中均包含同樣的椅子圖像，所以同一部件必須被特定。在此，對于各比較用圖像信息Im2來說，部件特定部500確認(rèn)部件椅子是否被特定。
這樣，對于從不同方向看到的椅子來說，只要同一部件能夠特定，就能夠提高部件特定的精度。其結(jié)果是提高了對對象物認(rèn)識的可靠性。
另外，在各輸入圖像拍攝范圍中的三維空間之間重合的同時(shí)，輸入部100a～100c則能夠根據(jù)三維形狀和位置把既知的對象物從不同的方向分別拍攝的輸入圖像中的對象物圖像來尋求各輸入部的視點(diǎn)位置。被特定、固定的部件均含有三維形狀數(shù)據(jù)和三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)。因此，可以從拍攝的既知對象物的對象物圖像中，尋求對于此對象物的視點(diǎn)方向。另外，還能尋求從別的方向拍攝此對象物時(shí)的視點(diǎn)方向。所以，可以根據(jù)有關(guān)此對象物被特定及固定的部件，來分別尋求以各種方法拍攝的同一對象物的各輸入部的視點(diǎn)方向和視點(diǎn)位置。例如，如圖26所示，在既知位置上預(yù)先設(shè)置三個(gè)標(biāo)記P1～P3的話，可以根據(jù)此標(biāo)記來尋找到攝像機(jī)100b的位置。
當(dāng)然，對于同時(shí)拍攝的復(fù)數(shù)的輸入圖像并沒有限定。例如，即使把一個(gè)輸入部按順序移動(dòng)，并從不同方向拍攝對象物時(shí)，同樣也能尋求到視點(diǎn)位置。接下來參照圖27～圖29，就本發(fā)明的第5實(shí)施例進(jìn)行說明。
首先，參照圖27的機(jī)能方塊圖就第5實(shí)施例的信息變換系統(tǒng)的構(gòu)成予以說明。如圖27所示，第5實(shí)施例的信息變換系統(tǒng)將發(fā)信端和收信端兩個(gè)部分予以分離。
第5實(shí)施例的信息變換系統(tǒng)除了包含第1實(shí)施例的構(gòu)成外，還有發(fā)信部810、收信部820、收信端數(shù)據(jù)庫310以及再構(gòu)成部900。
發(fā)信部810將從輸出部600輸出的識別代碼發(fā)信至通訊回線830，收信部802則接收識別代碼，另外，在收信端數(shù)據(jù)庫310中，注冊有相互對應(yīng)的識別代碼和屬性數(shù)據(jù)，而再構(gòu)成部900會從收信端數(shù)據(jù)庫中檢索出與識別代碼相對應(yīng)的部件屬性數(shù)據(jù)，并將該屬性數(shù)據(jù)輸出。由此，只要傳送出各個(gè)部件的識別代碼，就能大幅地消減畫像信息的信息容量，從而實(shí)現(xiàn)畫像信息的高速傳送。
圖28所示的是收信端數(shù)據(jù)庫310的數(shù)據(jù)構(gòu)成例。
如果以畫像的忠實(shí)再現(xiàn)為目的的話，收信端數(shù)據(jù)庫310的內(nèi)容能和發(fā)信端的數(shù)據(jù)庫300的內(nèi)容相一致是較理想的。但是，要實(shí)現(xiàn)其他的目的時(shí)，例如僅僅想盡快傳遞對象物的配置狀態(tài)等信息的話，這些數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容則不須一致，另外，若以小孩為對象，以簡單易懂的說明為目的時(shí)，可以用漫畫或插圖等(也就是使用雖與對象物不同但卻可以象征性的表現(xiàn)出對象物的部件)來再生對象物亦可。
圖29所示的是，對于第1部件庫400和第2部件庫410來說，同一識別代碼的部件屬性數(shù)據(jù)不同時(shí)的各個(gè)部件及再構(gòu)成的實(shí)例。圖29(A)的各個(gè)部件61～64中，均為與圖7(A)中所示的部件51～54的識別代碼相對應(yīng)的同樣代碼的部件。
但是，如圖29(A)所示，部件61～64的形態(tài)與部件51～54的形態(tài)有所不同。例如，與圖7(A)所示的部件桌子51是一個(gè)兩旁各有3層抽屜的桌子相對應(yīng)，圖29(A)所示的部件桌子61卻在桌子下設(shè)2個(gè)左右并列的抽屜。另外，部件椅子52與部件椅子62的形態(tài)也有所差異。
圖29(B)所示的是附加上位置信息后再構(gòu)成的各部件61～64的再構(gòu)成畫像60。如再構(gòu)成畫像60所示，各部件61～64的配置關(guān)系與圖7所示的再構(gòu)成畫像50相同。
另外，參照圖30～圖33來詳細(xì)說明與第5實(shí)施例相關(guān)的具體實(shí)例。圖30所示的是，取代人力部100的對著旋轉(zhuǎn)的對象物的單視點(diǎn)攝像機(jī)1和多視點(diǎn)攝像機(jī)、或者是視點(diǎn)可移動(dòng)的動(dòng)態(tài)視點(diǎn)攝像機(jī)3(時(shí)間差多視點(diǎn)攝像機(jī))的兩個(gè)系統(tǒng)。攝像機(jī)1和3均要拍攝對象物的畫像。攝像機(jī)1還能夠以對象物的一次旋轉(zhuǎn)來完成360°全方位的攝影。另一方面，攝像機(jī)3則可以通過聯(lián)機(jī)獲取三維畫像。即可以得到通過全方位的二維攝影的拍攝獲得物體的三維畫像。然后，將由攝像機(jī)1和3拍攝的畫像作為畫像信息分別保存為二維畫像文件2和擬似三維畫像文件4。
攝像機(jī)1的畫像的取得是從對象物的三維的信息空間中作為二維信息而取得的。此時(shí)，可以通過數(shù)字記錄的方式將三維空間變換成二維數(shù)據(jù)，而對于對象物來說，在獲取其有視差(視點(diǎn)不同)的復(fù)數(shù)畫像時(shí)，能夠獲取到被視點(diǎn)方向所限定的作為模擬的三維畫像來識別所得的三維信息。另一方面，通過攝像機(jī)3而獲得的畫像則可以從對象物的三維信息空間直接作為三維信息來獲取。對于轉(zhuǎn)動(dòng)的有運(yùn)動(dòng)視差的動(dòng)態(tài)畫像或者無視差的靜止畫像來說，與前述相同，獲取對象物的畫像并處理，保存至畫像文件2和4中。
這樣，如圖30所示，作為被保存的對象物的畫像信息，通過相當(dāng)與部件特定部500的信息代碼變換裝置10，解析對象物信息后，將此信息的種類、數(shù)量、如與對象物的大致位置、線段方向、顏色、材質(zhì)等內(nèi)容相對應(yīng)并賦予關(guān)聯(lián)、變換成ID(Key)化、代碼化的信息代碼。即此信息代碼變換裝置10分別有下述各部構(gòu)成將位置信息數(shù)據(jù)庫11A作為基礎(chǔ)來分析的位置分析用相關(guān)函數(shù)演算裝置11；從此位置分析用相關(guān)函數(shù)演算裝置11的演算結(jié)果中以三維坐標(biāo)代碼數(shù)據(jù)庫12A作為基礎(chǔ)分析并生成畫像中最合適坐標(biāo)的最佳坐標(biāo)生成裝置12；在已獲取的畫像中分析而使得各對象物的輪廓清晰的、并能夠?qū)ψ鳛閷ο笪锏奈锲坊蛭矬w、以及其他輪廓等進(jìn)行處理的前處理裝置13；以及根據(jù)上述11、12、13裝置而得到的數(shù)據(jù)將物品等變換成物品排列代碼的同時(shí)，生成與此排列代碼組合的信息代碼的部件檢索用相關(guān)函數(shù)演算裝置14。
在由上述裝置構(gòu)成的信息代碼變換裝置10中，分別以由上述前處理裝置13而得的輪廓等數(shù)據(jù)、上述位置分析用相關(guān)函數(shù)演算裝置11獲得的位置數(shù)據(jù)、以及最佳坐標(biāo)生成裝置12所得的最佳坐標(biāo)數(shù)據(jù)等為基礎(chǔ)，將各數(shù)據(jù)在部件檢索用相關(guān)函數(shù)演算裝置14中變換成物品排列代碼。然后，在上述部件檢索用相關(guān)函數(shù)演算裝置14中，將變換后的排列代碼分別與有關(guān)認(rèn)識各類對象物的信息相對應(yīng)并建立關(guān)聯(lián)，然后，把在作為第1部件庫的三維部件庫(數(shù)據(jù)庫)14A內(nèi)預(yù)先登錄、制作并保存的有關(guān)對象物的數(shù)據(jù)(參照圖3中的保存數(shù)據(jù)例A)，進(jìn)行比較、對照，選擇有關(guān)相應(yīng)對象物的數(shù)據(jù)，生成能夠與排列代碼組合的信息代碼。
在上述位置分析用相關(guān)函數(shù)演算裝置11中的位置信息數(shù)據(jù)庫11A中，先將對象物的塊分類數(shù)據(jù)化，例如，可以在對作為畫像獲取的有關(guān)對象的畫像信息進(jìn)行頻率分析時(shí)，設(shè)定成頻率成分高的復(fù)雜的一方作為上或下，明朗的一方作為上或下來認(rèn)識等的上下認(rèn)識方式。另外，若將頻率高的一方作為復(fù)雜、遠(yuǎn)距離來認(rèn)識等進(jìn)行設(shè)定的話，就能夠進(jìn)行遠(yuǎn)近距離的識別。例如可以區(qū)分屋外、屋內(nèi)、空中、海中等空間，可以對區(qū)分后各空間所存在的部件進(jìn)行限制，并可以將這些作為部件存儲，同時(shí)亦可以進(jìn)行早、晚、季節(jié)等時(shí)間的區(qū)分。
另外，當(dāng)產(chǎn)生不可能或矛盾的配置時(shí)，只要重新進(jìn)行對象物和部件的檢索就可以了。
上述前處理裝置13中，為了識別作為畫像獲得的對象物，可以尋找邊緣抽出輪廓等，將對象物的排列放至容易的坐標(biāo)系中，制作成有效的三維網(wǎng)，然后將部件變換成邊線來比較。例如，通過查出水平面和垂直面等來注目一個(gè)部件并決定其方位坐標(biāo)，此方位坐標(biāo)決定的部件在獲得三維坐標(biāo)的同時(shí)，此方位坐標(biāo)在任何時(shí)候均可以與正方(垂直)坐標(biāo)系(三維靜止坐標(biāo)系)相互變換，并可以求得變換式。
成立三維畫像的第1方法是，如果能夠特定部件，則可以決定在不同的取得畫像中的同一部件，因此，通過對部件位置的合成(畫像的結(jié)合)，可以生成并結(jié)合成三維畫像。另外，作為第2方法，是通過移動(dòng)及旋轉(zhuǎn)攝像機(jī)的視點(diǎn)，使方位坐標(biāo)系追蹤攝像機(jī)視點(diǎn)并隨之變化。因此，如果從再現(xiàn)部件排列上看方位坐標(biāo)系的話，就可以擴(kuò)大畫像的視野，反之，攝像機(jī)的移動(dòng)量和旋轉(zhuǎn)角度的大小則可以根據(jù)部件的移動(dòng)和變形，即方位坐標(biāo)系的變形來算出。
畫像的結(jié)合，未必需要攝像機(jī)的位置或移動(dòng)、旋轉(zhuǎn)，只要能夠特定部件，則可以從被特定的部件的變形確定唯一的方位坐標(biāo)。也就是說，即使獲得的畫像不同，只要追蹤一個(gè)部件的方位坐標(biāo)，就能夠進(jìn)行畫像的結(jié)合。所以，當(dāng)攝像機(jī)的視點(diǎn)移動(dòng)時(shí)，就可以得出方位坐標(biāo)系的坐標(biāo)變換式。
上述部件檢索用相關(guān)函數(shù)演算裝置14中，可以從獲得的對象物的畫像中，由位置分析用相關(guān)函數(shù)演算裝置11、最佳坐標(biāo)生成裝置12、前處理裝置13等，將被解析和識別后的對象物作為部件畫像來特定，同時(shí)與存儲在對應(yīng)于此部件畫像的三維部件庫14A中作為關(guān)于對象物數(shù)據(jù)的各種部件的有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較和對照，選擇相應(yīng)得部件。如果沒有相對應(yīng)的部件，則會檢索相近的部件，或者是可以更精確地測量部件，并將其作為新部件保存。
這種情況下，如圖2所示，在三維部件庫14A中，假設(shè)對象物被認(rèn)知為[桌子-1]的話，其形狀數(shù)值數(shù)據(jù)為[25694458]，色調(diào)數(shù)值數(shù)據(jù)為[2685696]，并將其他屬性的各種數(shù)據(jù)作為特定數(shù)值數(shù)據(jù)建立關(guān)聯(lián)，其ID(識別代碼)或被稱作Key的信息代碼，被特定為。
同樣，如果有[桌子2]則為，[桌子3]為，依此類推，其他被識別地各種對象物作為信息代碼的特定數(shù)值被分別對應(yīng)地保存下來。然后，其屬性如形狀、色彩及其他等，也同樣作為特定數(shù)值被數(shù)據(jù)化，使之與分析識別畫像的結(jié)果相對應(yīng)，并將被識別的對象物的ID(Key)、和在與這些對象物中的各種屬性相關(guān)的數(shù)據(jù)等，與識別結(jié)果對應(yīng)、組合，則能夠生成信息代碼。
有關(guān)三維部件庫14A中的對象物的數(shù)據(jù)，在送信端附屬于部件檢測用相關(guān)函數(shù)演算裝置14，作為與信息代碼對應(yīng)的數(shù)據(jù)而設(shè)置。另外，像這樣對象物數(shù)據(jù)與信息代碼的對應(yīng)，附屬于后述的接受端中的部件排列處理裝置24中，與把作為第2部件庫的三維部件庫(數(shù)據(jù)庫)24A的再現(xiàn)對象物的數(shù)據(jù)和信息對應(yīng)起來的構(gòu)成基本相同。例如，對象物數(shù)據(jù)和再現(xiàn)對象物的數(shù)據(jù)，如果把再現(xiàn)對象物的信息變換、再現(xiàn)成與輸入的對象物信息完全相同的信息的話，這些信息則可作為構(gòu)成同一數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)。
上述的三維部件14A中，通過所謂的信息輸入裝置攝像機(jī)1或3而獲得的各種畫像信息，使將預(yù)知的對象物物體模型化并作為部件來保存的。因此，將有關(guān)對象物的屬性一一如物理特性方面的大小、角度、曲面或圓弧等外形特征、色調(diào)、材質(zhì)、重量、對稱性、表面反射率、光澤、氣味、音譜、壽命等分別予以數(shù)據(jù)庫化。甚至，可以將數(shù)值化后的危險(xiǎn)性或愛好的條件、制造年月日、制造廠家、屋外或屋內(nèi)等的對象物所存在的位置條件等，以及其他方面的各種屬性予以數(shù)據(jù)庫化。
另外，像有關(guān)與其他部件的親和性或排他性等這樣的與其他物體的關(guān)系、像有關(guān)用于識別物體的各種特性等的其他物體的關(guān)系、用于識別物體的各種特性或其他屬性及與其他物體的關(guān)系等的優(yōu)先順序、均根據(jù)其他的特征分別整理。
對于部件的結(jié)合，亦是作為一個(gè)部件存在的，例如，部件汽車由于是由車身、車輪、方向盤、引擎等各種部件結(jié)合而成的，所以即使部件汽車由這些部件構(gòu)成，亦可設(shè)定成一個(gè)部件來識別。
此三維部件庫14A在部件檢索用相關(guān)函數(shù)演算裝置14中，可以連接、附設(shè)用于學(xué)習(xí)有關(guān)未被代碼化的對象物信息的學(xué)習(xí)裝置15。此學(xué)習(xí)裝置15的構(gòu)成既可以將新的對象物自身作為新部件登錄，也可以登錄有關(guān)對象物的新屬性。對于沒有被數(shù)據(jù)庫化的對象物信息，作為存在概率高的部件，將其變成與之近似的信息代碼，同時(shí)學(xué)習(xí)此變換動(dòng)作。
將獲取的對象物畫像等通過部件檢索用相關(guān)函數(shù)演算裝置14，連同代碼化進(jìn)行連鎖，設(shè)置對此對象物的排列狀況進(jìn)行坐標(biāo)解析的部件排列生成裝置16。此裝置16中，能夠進(jìn)行對象物排列的平面/向量的變換，并能夠與三維部件庫14A中的部件ID進(jìn)行連鎖。
也就是說，通過部件檢索用相關(guān)函數(shù)演算裝置14變換的信息代碼，例如上述[桌子1]、[桌子2]、[桌子3]等的信息代碼，分別在畫像上的坐標(biāo)、方向等被ID化或關(guān)鍵字(keyword)化。即將方向等附加到部件上。坐標(biāo)化時(shí)，將沿X、Y、Z各軸的位置數(shù)值化，假設(shè)為[12.236]等，其方向也同樣將X、Y、Z各軸的方向數(shù)值化，定為
等，這些分別被數(shù)據(jù)化的排列代碼被保存在三維部件排列數(shù)據(jù)庫16A中。
如圖9所示，把[桌子1]、[桌子2]、[桌子3]等的解析及識別后的畫像上的對象物坐標(biāo)、方向、分別進(jìn)行解析，再通過能將這些數(shù)值化的坐標(biāo)數(shù)據(jù)庫12A，數(shù)據(jù)化為排列代碼。然后，將此排列代碼分別與每個(gè)對象物中所設(shè)定的信息代碼相對應(yīng)，它們的坐標(biāo)、方向等表示為坐標(biāo)-X、坐標(biāo)-Y、坐標(biāo)-Z、方向-X、方向-Y、方向-Z等內(nèi)容，并與排列代碼等各數(shù)據(jù)等相組合，作為坐標(biāo)代碼數(shù)據(jù)庫保存起來。
這樣，在信息代碼變換裝置10中，對用攝像機(jī)1或3獲取的畫像信息來說，其畫像中的對象物的內(nèi)容被解析和識別，并使之與三維部件庫14A內(nèi)的對象物數(shù)據(jù)相對照，分別對每個(gè)部件進(jìn)行ID化變換成信息代碼。另外，部件的排列狀況也在三維部件數(shù)據(jù)庫16中被數(shù)據(jù)化變換排列代碼。于是，在上述的信息代碼和排列代碼組合后被保存的同時(shí)，這些數(shù)據(jù)容量在經(jīng)過一系列處理變?yōu)闃O少狀態(tài)時(shí)記錄下來并進(jìn)行發(fā)送。
在送信端作成的被數(shù)據(jù)化的信息代碼，例如與畫像相關(guān)的信息代碼等被發(fā)送后，在接受它的接受端，如圖31所示，通過能夠執(zhí)行與送信端所執(zhí)行的處理相反的反處理所構(gòu)成的信息再現(xiàn)變換裝置20，將輸入的對象物變換成再現(xiàn)的畫像信息。如果存在與通過信息代碼變換裝置10變換的對象物信息相一致信息的話，就要通過與信息代碼變換裝置10中的第1三維部件庫(數(shù)據(jù)庫)14A基本相同的第2三維部件庫(數(shù)據(jù)庫)24A，將此信息再現(xiàn)變換裝置20，變換成再現(xiàn)對象物的畫像信息后，再再現(xiàn)對象物，同時(shí)與此再現(xiàn)處理連鎖，并隨著送信端發(fā)送的排列代碼來排列部件，再現(xiàn)畫像。
也就是說，信息再現(xiàn)變換裝置20，從被發(fā)送的信息代碼——例如畫像信息代碼，把與之相對應(yīng)關(guān)聯(lián)的部件變換為再現(xiàn)的畫像，另外，由于連鎖此部件的畫像并發(fā)送的坐標(biāo)、方向等關(guān)鍵字的排列代碼(參照圖9)，裝置20設(shè)有用于排列再次再現(xiàn)部件的畫像的部件排列處理裝置24，也是排列再次再現(xiàn)被排列后部件的畫像的部件排列處理裝置24。再現(xiàn)被排列后部件的畫像的構(gòu)成是，通過作為輸出裝置的畫像再生裝置27，由電視監(jiān)視器等顯示裝置28，表示出對象物的再生畫像。
因?yàn)椴考碛腥S立體形狀的屬性數(shù)據(jù)，所以如果有三維顯示器的話，就可以顯示出三維效果，但一般情況下，只顯示出自由視點(diǎn)的次元畫像。
部件排列處理裝置24的構(gòu)成是，把部件檢索用相關(guān)函數(shù)演算裝置14以第1三維部件庫14A的對象物數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將識別后的部件畫像內(nèi)容變換成特定的信息碼，再通過與上述第1三維部件庫14A基本對應(yīng)的有數(shù)據(jù)庫構(gòu)成的第2三維部件庫24A進(jìn)行反向再變換，然后從含有形狀、色調(diào)等屬性的信息代碼中選擇出可再現(xiàn)相當(dāng)于原畫像內(nèi)容部件的畫像并進(jìn)行變換。即，根據(jù)與三維坐標(biāo)代碼數(shù)據(jù)庫22A的數(shù)據(jù)一起再現(xiàn)部件畫像的坐標(biāo)的平面/向量變換以及與再現(xiàn)部件畫像的連鎖，對通過攝像機(jī)1或3獲得的輸入對象物的畫像進(jìn)行再構(gòu)成。
這時(shí)，對于部件排列的變換數(shù)據(jù)——即排列代碼，與部件排列生成裝置16中的三維部件排列數(shù)據(jù)庫16A的代碼以完全相同的樣式形成(如圖31、圖9所示)。然后，可以隨著與每個(gè)信息代碼分別相關(guān)聯(lián)的被發(fā)送了的排列代碼，通過三維部件排列數(shù)據(jù)庫26A，對再現(xiàn)此特定部件的畫像的坐標(biāo)沿X、Y、Z各軸予以定位，其方向也同樣以X、Y、Z各軸的方向?yàn)闇?zhǔn)，分別排列再現(xiàn)。
對于再現(xiàn)部件時(shí)的排列，是在求得靜止坐標(biāo)系后，與作為部件而登錄好的地面、水面、地板、墻壁、桌子等支配部件連接，將部件按順序粘貼好。在粘貼過程中，付與部件的旋轉(zhuǎn)、移動(dòng)向量等，檢測出在獲取對象物畫像時(shí)攝像機(jī)1的視點(diǎn)信息即方向、視野范圍、移動(dòng)向量等，亦可設(shè)定為根據(jù)畫面的接合將畫像的三維結(jié)合。
另外，再現(xiàn)部件的排列時(shí)間中，設(shè)定為即使是何時(shí)、何地、誰、與誰、何物、為何、如何做等相關(guān)信息，也能夠進(jìn)行輸出。這種情況下，最好考慮到與其他部件的關(guān)系、存在條件等等，檢測出其矛盾所在，并能夠很好地與其他部件進(jìn)行比較及選擇程序的試行。另外，在這種場合下，與部件檢索用相關(guān)函數(shù)演算裝置14中的三維部件庫基本數(shù)據(jù)14A同樣，對于部件的畫像、與其相關(guān)的部件的登錄、修正、刪除等方面的學(xué)習(xí)，也能夠不問其方法，即不論是強(qiáng)制性的(一次性的強(qiáng)制學(xué)習(xí))還是經(jīng)驗(yàn)性的(統(tǒng)計(jì)處理學(xué)習(xí))方法，均可進(jìn)行。
另外，在信息代碼變換裝置10中，可根據(jù)三維部件庫(數(shù)據(jù)庫)14A中的有關(guān)對象物數(shù)據(jù)等的不足等——即使在輸入的對象物信息沒有全部被信息代碼化的情況下，只要其未變換的部分是畫像就可以直接傳送其映像信息，也可以把傳送量減到極小。
上述的有關(guān)本發(fā)明的信息變換系統(tǒng)的實(shí)施例中，輸入信息輸入裝置中的輸入信號經(jīng)過畫像處理后，成為比較信號(輸入畫像)，并與比較判斷裝置中的有關(guān)部件的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。此時(shí)，輸入信號(畫像信號)的處理，最好能夠按那個(gè)時(shí)代的最高水準(zhǔn)進(jìn)行。
但是，不管怎樣處理也不可能將其變換為輸出信號。輸出信息不是被處理后的信息，而通常是根據(jù)比較一致而得到的部件本身，或是附加了新屬性的部件及其ID代碼。輸入信號與部件之間一般是次元或物理量有所不同。例如輸入信號是二維畫像時(shí)，輸入信號則為二維輸出信號，部件則是三維信號。
如圖30所示，也可以把三維信號或擬似三維信號輸入到比較判斷裝置(部件特定部)中。
另一方面，對部件進(jìn)行的比較時(shí)，作為各個(gè)部件的屬性，要事先決定正面、上、下、對稱軸、中心軸等。另外，如果能從輸入信號也能決定正面、上、下、對稱軸的話，其比較就可以限定在非常窄的范圍內(nèi)有效。坐標(biāo)系表示是決定接地面、垂直面、水平面的，將對比部件的侯補(bǔ)用接地面切取。另外，有關(guān)對比部件，應(yīng)事先決定假設(shè)的正面、上、下、對稱軸、中心軸等。在實(shí)際的比較時(shí)，接近正面、上、下、對稱軸，尋找一致度最高的點(diǎn)。并不是隨便地比較，而是利用像吸附相似面那樣的算法來接近，求得一致點(diǎn)，評價(jià)一致度，并使一致度向提高的方向旋轉(zhuǎn)移動(dòng)，得到最終的一致點(diǎn)。有關(guān)在比較判斷上的比較項(xiàng)目及比較優(yōu)勢順序的信息，可作為屬性來保持部件。
下面，對于比較時(shí)的一部件、二部件的屬性和三部件集合的關(guān)系予以說明。
此時(shí)，雖然構(gòu)成對象物的物體群分解成了部件群，但每個(gè)部件通常各有一個(gè)意義的塊(如人、車等)。另外，雖然各部件還有可能分別分解成更小的小部件(手、腳等；車輪、保險(xiǎn)杠等)，但那只是作為部件所持的屬性來處理。另外，具有各種意義的塊被分解成部件，然后作為復(fù)數(shù)意義塊的部件的集團(tuán)位置關(guān)系來決定。
作為獨(dú)立的復(fù)數(shù)部件的組合，還可能構(gòu)成新的部件。此新構(gòu)成的部件被賦予新的屬性和識別數(shù)據(jù)，并作為新部件保存。
作為上述的識別數(shù)據(jù)，擁有屬性優(yōu)先順序數(shù)據(jù)、履歷數(shù)據(jù)、經(jīng)歷(場所、時(shí)刻、季節(jié)、周邊狀況、參數(shù)、其他)、識別部件所需的必要數(shù)據(jù)等，并持有學(xué)習(xí)功能。另外，識別數(shù)據(jù)是把此部件與其他部件分離并識別的必要數(shù)據(jù)，原則上是各部件自身所持。還有，識別數(shù)據(jù)會通過經(jīng)歷與學(xué)習(xí)不斷進(jìn)化，因此，履歷成為識別的重要數(shù)據(jù)。
關(guān)于比較信號，并非要全體才行。即，因?yàn)閷ο笪锸侨S部件，一般只能夠觀測到一部分，而對象物成為物體的陰影，也經(jīng)常是只能看到一部分而已。在此，與部件的比較是將對象物的一部分與部件的一部分進(jìn)行比較，只判定其一致的部分。例如，由于部件是三維結(jié)構(gòu)(對象物)，所以使部件與其一部分的二維投影(取得信息)一致成為可能。另外，還可以將三維部件與對象物中三維化的一小部分進(jìn)行比較，并根據(jù)一致的部分選擇目標(biāo)部件。
即使只有作為輸入信號的二維畫像(或者對二維畫像進(jìn)行處理后所得的模擬三維畫像)的一部分，亦可成為比較用畫像信息(以下稱[比較信號])。
下面，就與部件屬性一致的判定基準(zhǔn)予以說明。
部件的比較不僅是形狀，其屬性均成為比較的對象侯補(bǔ)。例如，畫像中不只是形狀和物體的坐標(biāo)，色調(diào)、分布特性、質(zhì)地、其他的綜合信息(聲音、氣味、硬度等)均成為對象。對象物被分解成部件作為復(fù)數(shù)的部件配置被信號化，通過再配置，把輸出信號組合后再生。另外，由于部件將自身的判斷基準(zhǔn)作為屬性的一部分，即各個(gè)部件均持有與部件自身的一致判定相稱的基準(zhǔn)，因此其精度明顯提高。
本發(fā)明的信息變換系統(tǒng)中，在把有關(guān)上述部件的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較時(shí)，如下所述的比較器(部件特定部)的機(jī)能種類較為理想。
A.優(yōu)先進(jìn)行形狀比較。
B.優(yōu)先進(jìn)行色調(diào)分布比較。
C.優(yōu)先進(jìn)行空間頻率成分的分布比較以上分別編組后被進(jìn)行比較判斷。
優(yōu)先進(jìn)行上述機(jī)能時(shí)，作為比較器有以下的(1)～(3)三種類型。(1)優(yōu)先進(jìn)行形狀比較時(shí)，其構(gòu)成是對輸入的二維畫像與部件庫中的三維畫像、或輸入的三維畫像與部件庫中的三維畫像進(jìn)行比較，可以將一致的部分作為輸出信號輸出。
a)此時(shí)，使用輸入的二維畫像中有視差的連續(xù)畫像時(shí)，則可以從輸入畫像中獲得經(jīng)畫像處理的模擬三維畫像。這樣，對象物的分離和與部件的比較則會較容易。另外，在比較時(shí)由于是將三維畫像直接進(jìn)行比較，就會有極高的判斷精度。
b)另外，不管輸入畫像有無視差，將從多個(gè)攝像機(jī)拍攝的多方向輸入畫像保持二維不變，將三維部件分解成與攝像機(jī)對應(yīng)的多個(gè)方向并投影成二維畫像，通過尋求此部件多方向的二維投影與多方向的輸入畫像(有45度差的八方向二維畫像)同時(shí)一致的部件配置，來判斷一致。
c)還有，當(dāng)只有一枚二維畫像時(shí)也可以進(jìn)行部件的二維投影比較。也就是說，對象物的種類少或較單純的對象物時(shí)亦完全可以進(jìn)行比較。
d)通過對輸入畫像的輪廓與部件的三維輪廓的比較，可以先尋求大致輪廓的一致點(diǎn)。這時(shí)，部件輪廓的允許度可以分別以不失去部件特性的前提各自設(shè)定。所說的輪廓是作為獲取三維的極值點(diǎn)的復(fù)數(shù)軌跡。在粗略的輪廓一致機(jī)能中還有部件的擴(kuò)大和縮小。
接著，進(jìn)入到尋求一致面的程序，同時(shí)特定場所和方向。在確定一致的基礎(chǔ)上的下一程序是，將部件的三維輪廓在輸入畫像中進(jìn)行擴(kuò)大、縮小并對應(yīng)調(diào)和。這就是制作新部件數(shù)據(jù)的方法。
(2)在如果是優(yōu)先進(jìn)行色調(diào)的分布比較時(shí)，其構(gòu)成是在大致的形狀中優(yōu)先進(jìn)行顏色和色調(diào)分成分布的比較和判斷，以尋求一致。這時(shí)，對自然的物體如山、樹木等是有效的。
(3)在優(yōu)先進(jìn)行空間頻率成分分布的比較時(shí)，其構(gòu)成是在大致的形狀中將比較空間頻率的分布進(jìn)行比較以尋求一致。此時(shí)，與上述的(2)一樣，對自然物體也十分有效。
另一方面，本發(fā)明的信息變換系統(tǒng)中，部件的選擇就意味著識別部件的屬性。但是，如果是一個(gè)部件或者僅僅是相互間有緊密關(guān)聯(lián)的復(fù)數(shù)的部件的話，就不適宜作為本發(fā)明的系統(tǒng)的完整部件進(jìn)行分離。在此，(1)要將全部的對象物分解成部件，就意味著要識別所有構(gòu)成對象物的物體的名稱和屬性，同時(shí)還要理解其全部。即，在完全理解了每個(gè)部件的屬性后，再把對象物全體分解成部件，而每個(gè)對象物與每個(gè)部件能夠?qū)?yīng)，意味著系統(tǒng)已經(jīng)識別了每個(gè)對象物。另外，所說的決定各部件的配置是指能夠理解由一個(gè)個(gè)對象物構(gòu)成的對象物全體。
(2)如果找不到與對象物相對應(yīng)的部件的話，就說明不能識別此對象物。對這種情況的處理是①?zèng)]有識別的必要，以此對象物不存在的狀況來判斷。
②為數(shù)據(jù)庫的部件庫中若不存在與此對象物相對應(yīng)的部件的話，可以做成新的部件后再重新識別，或者以不識別的形狀直接表示從輸入畫像獲得的此未知物體的容量及占有空間。
通過把對象物分解成部件，使得每個(gè)對象物所有的一般性質(zhì)(屬性)和分別持有的特殊性，作為新的屬性移植到部件中，成為輸出信號。即，分解后各部件所有的一般性質(zhì)分別作為屬性包含于部件中，而只有特殊性才被作為部件的新屬性附加到輸出信號中。
以上所述的本發(fā)明信息變換系統(tǒng)的實(shí)施例，只是說明了經(jīng)對象物畫像的分析、識別等而變換的信息代碼被遠(yuǎn)距離發(fā)送后，在接收端接收，或者直接在其他機(jī)器中輸出，再分別將輸入的信息代碼逆向變換，來獲得再現(xiàn)對象物的畫像的過程。但是，獲得的有關(guān)對象物的信息并不僅限于畫像。
也就是說，如果只要是能夠變換成一般物理量的話，就可以把取得的與各種對象物相關(guān)的信息分別以信息代碼發(fā)送后，在接收端再現(xiàn)各種對象物，例如，與五感相關(guān)的視覺、聽覺、嗅覺、味覺、觸覺亦可，各物體的質(zhì)、重量、表面反射率的物理性等，或者壽命、危險(xiǎn)性、喜好等，對一切信息的變換作相應(yīng)的對稱。
圖32是將本發(fā)明信息變換系統(tǒng)中與對象相關(guān)的輸入畫像、以及部件庫(第1部件庫14A及第2部件庫24A)中存有的有關(guān)部件屬性數(shù)據(jù)庫，在如圖30所示的部件檢索用相關(guān)函數(shù)演算裝置14中，通過比較識別裝置(識別驅(qū)動(dòng)器)，分別進(jìn)行比較、識別，并將比較、識別時(shí)的算法進(jìn)行模型化的說明圖。
把到此為止的說明予以整理如圖32所示。圖中表示了本發(fā)明的系統(tǒng)循環(huán)從開始至終了的經(jīng)過。首先，進(jìn)行作為畫像信息的畫像及其屬性的輸入，對這些畫像及其屬性的輸入，通過檢索數(shù)據(jù)庫的位置確定和優(yōu)先順序的決定，并對第1部件庫14A進(jìn)行位置確定和實(shí)行分類部件棚的選擇命令。然后，再以此選擇命令為基礎(chǔ)，對部件庫中的位置和分類部件棚分別進(jìn)行各部件屬性數(shù)據(jù)庫的檢索。
另外，對于上述的畫像輸入及屬性輸入，分別就各自的Zkey(內(nèi)存信號)、色調(diào)及空間頻率分布等進(jìn)行前處理，輸入到識別驅(qū)動(dòng)器中。然后，對于此識別驅(qū)動(dòng)器，根據(jù)在上述第1部件庫14A中的檢索結(jié)果，將以按順序存取的部件單的輸出以及優(yōu)先順序的決定為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)，伴同部件屬性的優(yōu)先順序、識別算法的選擇以及參數(shù)的取得，進(jìn)入比較驅(qū)動(dòng)器(比較部)中，與輸入信號相比較，將一致的部件和分別對應(yīng)的部件進(jìn)行數(shù)據(jù)輸出，構(gòu)成全部部件齊備的部件群。這樣，由各部件的數(shù)據(jù)輸出構(gòu)成的輸出部件群可根據(jù)目的要求，進(jìn)行發(fā)送、記錄和顯示。
此時(shí)，對于存有與上述第1部件庫14A同樣的部件屬性數(shù)據(jù)庫的第2部件庫24A來說，在對再現(xiàn)對應(yīng)畫像信息而獲得的部件進(jìn)行檢索的同時(shí)，可以進(jìn)行部件的再配置，并遵循適宜的判斷，進(jìn)行畫像信息的活用及表示等。
對于前述的輸出部件群，可以將重新判斷的結(jié)果作為適宜的記錄數(shù)據(jù)保存，同時(shí)亦可以作為決定位置及優(yōu)先順序的信息而使用，并在檢索數(shù)據(jù)庫中作為新數(shù)據(jù)保存。
圖33是將圖30及圖31所示的系統(tǒng)構(gòu)成的信息處理過程進(jìn)行模型化的說明圖。
圖33中，步驟(STEP)S1是，對由攝像機(jī)的輸出而獲得的畫像信息進(jìn)行全部的理解和位置決定的選擇工程。即，在此工程中，選擇對畫像輸入的位置，并通過畫像檢索，從數(shù)據(jù)庫中參考履歷后決定概要，并決定部件庫的位置整理棚。
步驟(STEP)S2是表示對象群內(nèi)部的Zkey等的分離工程。此工程是以將畫像全體粗略地分解成三維對象群，不須將對應(yīng)的部件完全分離即可，例如，部件的塊或大型部件的一部分均可。
步驟(STEP)S3是通過色調(diào)分布、空間頻率分布、無限遠(yuǎn)點(diǎn)、材質(zhì)等制作畫像圖的工程。這時(shí)，將一個(gè)對象群在數(shù)個(gè)領(lǐng)域內(nèi)分解，其分解不須完全亦可，進(jìn)行同性質(zhì)領(lǐng)域的涂抹。另外通過對應(yīng)部件在較小領(lǐng)域亦可，即使不完全，作為一個(gè)識別的線索信息是非常有效的。
接著，步驟(STEP)S4是根據(jù)垂直、水平、接地面來決定坐標(biāo)系部件關(guān)聯(lián)的工程。即，首先根據(jù)畫像內(nèi)的垂直線、垂直面、水平線、水平面、接地面等基本構(gòu)成，決定對象畫像的構(gòu)成要素。
步驟(STEP)S5是對靜止對象物(圖33中記載的靜止對象部件)的關(guān)聯(lián)，進(jìn)行上下、正面的決定和對稱軸、視覺重心的檢測的工程。這時(shí)，從步驟(STEP)S2的對象部件群和步驟(STEP)S3的示意圖中，可以尋求對象物的上下、正面、對稱軸及視覺重心，并參照這些，就能夠用比較識別裝置限定部件的位置和姿勢。
步驟(STEP)S6是檢測動(dòng)體對象物的速度矢量的工程。此時(shí)，動(dòng)體的處理與靜止體不同，動(dòng)體是要求得速度矢量以及加速度矢量(包括往復(fù)運(yùn)動(dòng))。
另外，步驟(STEP)S20是尋求其他對象物的形態(tài)，并與部件屬性相比較或付與屬性的工程。
步驟(STEP)S7是記錄對象群以及位置決定的部件對應(yīng)關(guān)系的工程。此時(shí)，記錄再構(gòu)成的三維畫像，并被利用到輸入畫像檢索中。
步驟(STEP)S8是附加判定條件的工程，此步驟(STEP)是向識別算法提供條件的。由于能把識別結(jié)果進(jìn)行反饋，使得位置設(shè)定變得簡單，部件的侯補(bǔ)范圍也會縮小，因此會加快比較識別的演算。
步驟(STEP)S9是設(shè)定比較條件的工程。此時(shí)，首先通過比較對象物的輪廓與部件的輪廓的比較，能夠?qū)崿F(xiàn)高速比較，接著再進(jìn)行面的比較，決定詳細(xì)內(nèi)容。
步驟(STEP)S10是通過聚焦相關(guān)攝動(dòng)接近法進(jìn)行比較判斷的工程。此聚焦攝動(dòng)接近法是通過縮減對象群的視覺體積以及部件的視覺體積二者不一致部分的體積ΔV，通過移動(dòng)部件的視野位置，而尋求一致點(diǎn)的手法。即，并不是在極大的三維空間中胡亂進(jìn)行相關(guān)的演算，而是從對象附近，逐漸朝接近一致的方向進(jìn)行相關(guān)的演算，并提供此信息的工程。因此可以飛快地進(jìn)行演算。
步驟(STEP)S11是運(yùn)行識別驅(qū)動(dòng)器的工程。此識別驅(qū)動(dòng)器持有各式各樣的識別算法，根據(jù)給予部件屬性的選擇權(quán)，選擇部件固有的算法，在對部件進(jìn)行判定的同時(shí)，獲取部件自身所有的自我識別函數(shù)，進(jìn)行比較照合演算。
也就是說，比較識別的算法的選擇及其參數(shù)是從部件中提取。對持有自我識別函數(shù)的部件，就從部件自身具有的算法中提取算法。
步驟(STEP)S12是決定判定算法的工程(對沒有自我識別函數(shù)的部件)。
步驟(STEP)S13是從部件中獲取部件的判定及屬性轉(zhuǎn)移、部件優(yōu)先順序、新算法的選擇及參數(shù)的取得，并從自我識別函數(shù)中獲得算法的工程。
步驟(STEP)S14是按順序傳送部件的工程。這時(shí)從部件庫的位置整理棚中，按優(yōu)先順序傳送出部件。
步驟(STEP)S15是進(jìn)行部件輸出的工程。
步驟(STEP)S16是再構(gòu)成部件的工程。
步驟(STEP)S17是進(jìn)行狀況判斷的工程?？梢詮膹?fù)數(shù)的部件所持有的屬性及其分布中，理解狀況的持有位置，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)、異常、危險(xiǎn)、安全、喜好、討厭、美、丑等判斷。
最后步驟(STEP)S18是進(jìn)行行動(dòng)和表示的工程。根據(jù)接收的步驟(STEP)S17的判斷結(jié)果，可以選擇合適的行動(dòng)。另外，即使只是單純表示前述的結(jié)果，也可以自動(dòng)判斷并選擇合適的視角。下面，結(jié)合圖34～圖36，詳細(xì)說明本實(shí)施例。
本實(shí)施例說明的是把本發(fā)明的信息變換系統(tǒng)作為合同停車場的監(jiān)視系統(tǒng)來使用的例子。
合同停車場通常是無人看管的。因此，除簽約了的車輛以外，未簽約的車輛也會私自進(jìn)來私自停泊。在此，作為防止這種私自停車方法，則會考慮讓巡邏人員在停車場內(nèi)巡邏，或者安裝監(jiān)視器予以監(jiān)視。但是，為了安排人員一整天巡邏或者監(jiān)視攝像畫像，需要人工費(fèi)較高。因此，若要以更低的成本來防止私自停車的現(xiàn)象是很困難的。
下面說明的是通過信息變換系統(tǒng)來監(jiān)視停車場的例子。
首先，參照圖34的功能塊圖，對第6實(shí)施例的系統(tǒng)構(gòu)成進(jìn)行說明。如圖34所示，本系統(tǒng)由輸入部100、比較用畫像生成部200、部件特定部500、數(shù)據(jù)庫(DB)400、解析信息生成部700以及輸出部600構(gòu)成。
其中輸入部100是由能夠監(jiān)視到整個(gè)停車場的監(jiān)視攝像機(jī)構(gòu)成的。
數(shù)據(jù)庫300中，是存儲作為屬性數(shù)據(jù)的各種車輛的車種和外形。并且，數(shù)據(jù)庫300中，作為各個(gè)劃分合約停車場內(nèi)車輛的屬性數(shù)據(jù)，登錄簽約車輛的車種、外形等數(shù)據(jù)。
此外，比較用畫像生成部200生成包含監(jiān)視攝像機(jī)所拍到的停泊車輛畫像的比較用畫像信息。
部件特定部500是通過特定監(jiān)視畫像中的與停泊車輛相吻合的部件，識別出停泊車輛的車種。
解析信息生成部700是把互不相同的部件的屬性數(shù)據(jù)中所特定的各個(gè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)組合起來，生成由這些部件構(gòu)成的部件群的解析信息。在第6實(shí)施例中，解析信息生成部700把停泊車輛的屬性數(shù)據(jù)中的特定項(xiàng)目的數(shù)據(jù)——車種與停車區(qū)域的屬性數(shù)據(jù)中的特定項(xiàng)目數(shù)據(jù)——簽約車輛的車種進(jìn)行比較對照。于是，解析信息生成部700則會生成停泊的車輛是簽約車輛還是私自停泊車輛的解析信息。
當(dāng)解析信息顯示出是私自停泊的車輛時(shí)，輸出部600就發(fā)出通知或者警報(bào)。
接著，參照圖35對把本發(fā)明作為專用停車場的監(jiān)視系統(tǒng)時(shí)的處理予以說明。
首先，如圖36(A)所示，通過輸入部100的監(jiān)視攝像機(jī)，獲取合約停車場的全部畫像畫面。
在圖36(A)中，顯示有停車場的第1～第3區(qū)域71～73、以及第2區(qū)域72中停泊的輕型卡車70的畫像。因?yàn)楫嬅嬷杏熊囕v70顯示出來(圖35的STEP S2在YES的情況下)，所以接下來，部件特定部500就依據(jù)數(shù)據(jù)庫300中的屬性數(shù)據(jù)來識別所停車輛的車種(圖35的STEP S3)。
接著，提取車輛70的停車位置(圖35的STEP S4)，并提取停車位置即第2停車區(qū)域72。
部件特定部500就從數(shù)據(jù)庫300中檢索讀取在第2停車區(qū)域72的簽約車輛75的屬性數(shù)據(jù)(圖35的STEP S5)。在此，如圖36(B)中所示，作為屬性數(shù)據(jù)中“車輛”這個(gè)項(xiàng)目，讀出部件箱型面包車75。
接著，通過解析信息生成部700，把畫面中所示的車輛70的車輛種類與被登錄的簽約車輛75的車種進(jìn)行比較對照(圖35的STEP S6)。
對于比較對照，可以直接比較車輛全體的形狀、顏色、也可以從構(gòu)成車輛的部件形狀或者其配置關(guān)系來特定車輛的種類。
例如，1，首先，先特定車輛的輪胎、前燈、擋泥板、門、窗、方向燈、車牌號等構(gòu)成車輛的部件。
2，然后，再構(gòu)成組成此車輛的部件間的配置關(guān)系。
3，然后，如果條件適合的話，可以再從各個(gè)構(gòu)成部件的三維位置關(guān)系識別車輛，還可以特定車輛的種類名稱。
像這樣的方法，特別適合識別沒有固定形狀的對象物，或者容易變形的對象物。
本實(shí)施例中，由于所停車輛是輕型卡車70，而簽約車輛是箱型面包車75，因此車種不一致(圖35的STEP S7中NO的情況)。
這種情況下，解析信息生成部700就判斷出第2停車區(qū)域72處所停車輛70是私自停泊的車輛(圖35的STEP S9)。
即，解析信息生成部700基于從畫像被特定的停泊車輛70的車種是“輕型卡車”的屬性數(shù)據(jù)、和在第2停車區(qū)域72的簽約車輛75的車輛是“箱型面包車”的屬性數(shù)據(jù)，重新生成“區(qū)域中所停車輛是私自停泊的車輛”的解析信息。
接著，輸出部600則會輸出把由私自停泊的車輛這個(gè)信息通報(bào)給管理者，或者在停車場內(nèi)通過播放警告廣播來禁止等。
當(dāng)停泊車輛的車種與被登錄的簽約車輛的車種一致時(shí)，解析信息生成部700就會生成“所停車輛和簽約車輛一致”的解析信息(圖35的STEP S8)。
這樣，本實(shí)施例中，僅在停車場內(nèi)放置一臺監(jiān)視攝像機(jī)，就能夠監(jiān)視整個(gè)停車場的私自停車現(xiàn)象。這樣的自動(dòng)監(jiān)視系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了能夠識別停泊車輛車種的功能。
在此，考慮一下對照車輛的車牌號(NUMBER PLATE)的方法，特別在大的停車場中，用一臺或者很少數(shù)據(jù)的監(jiān)視攝像機(jī)來攝取整個(gè)停車場所停車輛的車牌號(NUMBRER PLATE)是很困難的。
不僅是車種，若在判斷要素種附加上車輛的色彩等的要素的話，其判斷精度則會提高。
另外，停車場的地面一般是平面或者是斜面，停泊車輛的輪胎則會與這些平面接觸，因此，就能夠根據(jù)從監(jiān)視器看到的車輛方向和車輛與平面的交點(diǎn)，求得車輛的位置。下面，參照圖37～圖39，對本發(fā)明的第7實(shí)施例進(jìn)行說明。
第7實(shí)施例中，主要對本發(fā)明的系統(tǒng)在用于商店的自動(dòng)收銀系統(tǒng)的例子的說明。
在便利商店中，為了方便商品的管理或結(jié)算等，在每個(gè)商品上均貼有條形碼?，F(xiàn)在，在結(jié)算處能夠通過讀取條形碼來識別各個(gè)商品、并把每個(gè)商品的合計(jì)金額自動(dòng)顯示出來的條形碼系統(tǒng)已普及了。
條形碼系統(tǒng)，并不是在所有商品或者包裝上預(yù)先附加條形碼。因此，在商品出售的每個(gè)商品上必須分別一個(gè)個(gè)貼上條形碼的情形較多，其結(jié)果，特別是在大型超市等大商店中，為了在大量的商品上分別一張一張地貼條形碼，其龐大的工作量是可想而知的。
此外，在結(jié)算時(shí)，向來都是由店員把商品一件一件拿起，并使之通過固定的條形碼掃描機(jī)上掃描，讀取條形碼。這樣，店員的手腕和腰部的負(fù)擔(dān)很大。于是，就開發(fā)了手提式條形碼掃描儀，用條形碼掃描儀讀取商品的條形碼的方式由此開始普及。但是，這種方式并沒有改變店員必須一件一件逐個(gè)掃描商品的條形碼的工作方式。
實(shí)際上，條形碼系統(tǒng)所識別內(nèi)容無外乎商品上貼著的條形碼，即不是直接識別商品本身。因此，若是在商品上貼錯(cuò)條形碼的話，結(jié)帳時(shí)就會對商品進(jìn)行錯(cuò)誤識別，其金額的表示亦會出現(xiàn)誤差。
本實(shí)施例是把信息變換系統(tǒng)適用于自動(dòng)收銀系統(tǒng)的例子。
首先，參照圖37的機(jī)能塊圖，對本實(shí)施例的系統(tǒng)的構(gòu)成進(jìn)行說明。如圖37表示，第7實(shí)施例的信息變換系統(tǒng)由輸入部100、比較用畫像生成部200、部件特定部500、數(shù)據(jù)庫(DB)400、解析信息生成部700以及輸出部600構(gòu)成。
其中，輸入部100由攝像機(jī)110和重量秤120構(gòu)成。攝像機(jī)110能夠拍攝處在結(jié)帳時(shí)所放的裝有商品的籃子C的整個(gè)外形。另外，重量秤120則能夠測量出裝有商品的該籃子C的重量。
另外，最好設(shè)置多臺攝像機(jī)，使之能夠從相互間不同的方向拍攝到籃子C。
此外，作為商店中被販賣的盒裝牛奶、香波等各商品的屬性數(shù)據(jù)，商品的形態(tài)、金額以及重量的數(shù)據(jù)都被儲存在數(shù)據(jù)庫300中。
部件特定部500根據(jù)攝像機(jī)100拍攝到的籃子C內(nèi)的商品的畫像，識別出各個(gè)商品。
解析信息生成部700由總計(jì)部710以及判斷部720構(gòu)成。總計(jì)部710計(jì)算通過部件特定部500所識別出的各個(gè)商品的總金額，生成合計(jì)金額這個(gè)解析信息。總計(jì)部710還可以計(jì)算出各個(gè)部件商品和籃子C的合計(jì)重量，生成合計(jì)重量這個(gè)解析信息。
判斷部720是將通過重量秤120所測出的裝有商品的籃子C的總測定重量，與由總計(jì)部710算出的合計(jì)重量進(jìn)行比較對照，在允許的范圍內(nèi)判斷重量是否一致。如果一致，則判斷出對籃子C內(nèi)的所有商品的識別是正確的，如果不一致，則表明在籃子C中有被識別錯(cuò)誤的商品。判斷部720就是這樣根據(jù)測定重量和合計(jì)重量，生成判斷的解析信息。
當(dāng)判斷部720判斷識別正確時(shí)，輸出部600就顯示出總計(jì)部710算出的總金額。反之，當(dāng)判斷部720判斷識別錯(cuò)誤時(shí)，輸出部600就輸出判斷出錯(cuò)的信息。
接著，參照圖38對本發(fā)明用于自動(dòng)收銀機(jī)時(shí)的處理予以說明。
首先，如圖39(A)所示，根據(jù)輸入部100的攝像機(jī)110獲得裝有商品的籃子C的全體畫像(圖38的STEP S1)。在圖39(A)中，模式化地顯示出在籃子C中裝有的液體洗滌劑容器81、豆腐盒82以及牛奶盒83。
在獲得畫像的同時(shí)，通過重量秤120測量出籃子C的總重量G1(圖38的STEPS2)。
接下來，通過部件特定部500，特定與攝像機(jī)110拍攝到的畫像中的各個(gè)對象物相對應(yīng)的部件(圖38STEP S3)。
圖39(B)中，模式化的顯示了作為商品對應(yīng)物被特定的部件，即，在此，部件液體洗滌劑81a、部件豆腐盒82a、以及部件牛奶盒83a被特定。
于是，在確認(rèn)畫像中的所有對象物被提取后(圖38STEP S4)，通過總計(jì)部710計(jì)算出被特定的各個(gè)部件81a～83a的金額，并算出其合計(jì)金額(圖38STEP S5)。
接著，合計(jì)各個(gè)部件81a～83a以及籃子C的重量，算出合計(jì)重量G2(圖38STEP S6)。
然后，將由重量秤120測量出的重量G1與由總計(jì)部710算出的合計(jì)重量G2在判斷部720進(jìn)行比較對照(圖38STEP S7)。
當(dāng)測量重量G1和合計(jì)重量G2一致時(shí)(圖38STEP S8中YES的情況)，輸出部600就顯示出合計(jì)金額(圖38STEP S9)。
當(dāng)測量重量G1和合計(jì)重量G2不一致時(shí)(圖38STEP S8中NO的情況)，輸出部600就顯示出錯(cuò)誤的提示信息(圖38STEP S10)。
像這樣把本發(fā)明適用于自動(dòng)收銀系統(tǒng)，因?yàn)槟軌蛱囟ǜ鱾€(gè)商品相對應(yīng)的部件，所以不需要條形碼。為此，店員不需要將一個(gè)一個(gè)的商品上所貼的條形碼進(jìn)行讀取，就能夠在短時(shí)間內(nèi)算出商品的合計(jì)金額。其結(jié)果是加快了結(jié)算處的處理速度，縮短了結(jié)帳的等待時(shí)間。而且在結(jié)帳時(shí)店員拿起掃描每個(gè)商品，所以亦減輕了店員的體力負(fù)擔(dān)。下面參照圖40～圖42，對本發(fā)明的第8實(shí)施例予以說明。
第8實(shí)施例是將信息變換系統(tǒng)用作交通流量調(diào)查的例子。
迄今為止，交通流量數(shù)據(jù)的收集都是通過動(dòng)員臨時(shí)工等，將通勤車輛按照種類區(qū)別，一輛一輛地進(jìn)行計(jì)數(shù)的。
但是依靠人力來統(tǒng)計(jì)的話，很容易發(fā)生誤差，因此，很難驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)信息數(shù)據(jù)的可靠性。特別是在交通流量很大的交叉路口，在信號燈變換的同時(shí)很多車輛一起啟動(dòng)行走地情況下，很可能會發(fā)生遺漏。
另外，雇用臨時(shí)工還要花費(fèi)工錢，使得調(diào)查成本上升。特別是在深夜和凌晨，很難保證調(diào)查人員的數(shù)量能夠滿足需要。
下面，就第8實(shí)施例中把信息變換系統(tǒng)適用于交通流量調(diào)查的例子予以說明。
首先，參照圖40的機(jī)能塊圖，對第8實(shí)施例的構(gòu)成予以說明。如圖40所示，第8實(shí)施例的信息變換系統(tǒng)由輸入部100、比較畫像生成部200、部件特定部500、數(shù)據(jù)庫(DB)300、比較用部件生成部400、解析信息生成部700、項(xiàng)目選擇部800以及輸出部600構(gòu)成。
其中，如圖42所示，輸入部100是由拍攝通過大橋90的車輛的攝像機(jī)構(gòu)成。這臺監(jiān)視攝像機(jī)的視野，可以是把整個(gè)大橋90都拍攝進(jìn)去的較廣視野，也可以是僅能拍到通過的一輛汽車的較窄視野。此外，此監(jiān)視攝像機(jī)可以設(shè)置成從正面拍攝通過大橋90的車輛，也可以設(shè)置成從側(cè)面拍攝。
在數(shù)據(jù)庫300中存儲有各種車輛的種類和外形的屬性數(shù)據(jù)。
部件特定部500可以特定與輸入部100的攝像機(jī)拍攝到的車輛畫像相對應(yīng)的部件。
項(xiàng)目選擇部800，對應(yīng)于解析信息生成部生成的解析信息，選擇出組合屬性數(shù)據(jù)的部件以及/或者該部件的特定項(xiàng)目。
解析信息生成部700對應(yīng)選擇部800的選擇結(jié)果，生成解析信息。本實(shí)施例是將部件車輛的種類進(jìn)行分類，再按照車種計(jì)算合計(jì)通過車輛的數(shù)量。
然后，輸出部600輸出各種類型車輛的通過數(shù)量。
下面參照圖41對說明本發(fā)明用作交通流量調(diào)查時(shí)的處理。
首先，通過輸入部100的監(jiān)視攝像機(jī)，把拍攝到的通過橋的車輛畫像輸入(圖41STEP S1)。
然后，由部件特定部500特定與車輛相對應(yīng)的部件。根據(jù)被特定部件的屬性數(shù)據(jù)來決定車輛種類(圖41STEP S2)。
車輛種類的分類方法，可以根據(jù)交通流量調(diào)查的目的進(jìn)行設(shè)定。例如，可以單單以“大型車”和“非大型車”來分類，也可以根據(jù)車輛的制造品牌來進(jìn)行分類。
接下來，在解析信息生成部700中對車種進(jìn)行分類(圖41STEP S3)，再計(jì)算各個(gè)車種的通過數(shù)量(圖41STEP S4)。
于是，輸出部600就會輸出各個(gè)車種通過數(shù)量的總數(shù)(圖41STEP S5)。
像這樣的能夠自動(dòng)統(tǒng)計(jì)各個(gè)車種車輛的通過數(shù)量的系統(tǒng)，可以使得具有很高可靠性的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在低成本的情況下進(jìn)行收集。像這樣分類后再進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)，是通過特定通行車輛的車種而實(shí)現(xiàn)的。下面參照圖40、圖42以及圖43，詳細(xì)說明本發(fā)明的第9實(shí)施例。
在第9實(shí)施例中，使用于與第8實(shí)施例相同的系統(tǒng)構(gòu)成，即進(jìn)行大橋安全管理的例子。
如圖43所示，第9實(shí)施例和上述的第8實(shí)施例一樣，要輸入通過大橋的車輛的畫像(圖43STEP S1)。但是，在第9實(shí)施例中，不僅要拍攝橋上行駛的車輛，還要拍攝臨到大橋的車輛畫像。
然后，與第8實(shí)施例一樣，識別畫像中各個(gè)車輛91、92、93、(圖43STEP S2)。
但在第9實(shí)施例中，項(xiàng)目選擇部800是指示用于大橋安全管理的解析信息的生成的。因此，解析信息生成部700算出在大橋90上行駛的車輛91、92重量g1、g2以及臨到大橋的車輛93的重量g3的合計(jì)重量G(＝g1+g2+g3)(圖43STEPS3)。
也就是說，此合計(jì)重量G是各車輛91、92以及93的解析信息。
另外，各種車輛的重量最好設(shè)定成附加裝載物后的值。例如，如果是卡車的話，就應(yīng)加上這輛卡車的最大載重量。
通過解析信息生成部700將合計(jì)重量G同大橋90的最大負(fù)荷重量Gh進(jìn)行比較(圖43STEP S5)。
于是，當(dāng)卡車合計(jì)重量G小于大橋最大負(fù)荷重量Gh時(shí)，可以判斷為安全(圖43STEP S6)。
即，解析信息生成部700把解析信息的合計(jì)重量G與大橋90的屬性數(shù)據(jù)的最大負(fù)荷重量Gh組合起來，生成表示安全判斷的各車輛91、92、93、和大橋90的全部新的解析信息。
反之，如果合計(jì)重量G超過了大橋的最大負(fù)荷重量Gh的話，就判斷為危險(xiǎn)(圖43STEP S7)。
也就是說，解析信息生成部700把解析信息的合計(jì)重量G與大橋90的屬性數(shù)據(jù)的最大負(fù)荷重量Gh組合起來，生成表示危險(xiǎn)判斷的各車輛91、92、93和大橋90的全部新的解析信息。
在被判斷為危險(xiǎn)時(shí)，從輸出部600立即向信號機(jī)94發(fā)送變換成紅色信號的控制信號。
根據(jù)這些，大橋的安全管理就能夠自動(dòng)進(jìn)行。
但是，在第9實(shí)施例中，車輛的重量是不能從監(jiān)視畫像中直接獲得。因此，單單由人來監(jiān)視攝像畫像的話，在本實(shí)施例是很難判斷其安全或者危險(xiǎn)的。對此，本實(shí)施例中，由于是對畫像中的車輛進(jìn)行識別、對作為擁有屬性數(shù)據(jù)的部件車輛進(jìn)行識別，所以不包含輸入畫像，就能夠利用各種車輛的重量數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)行安全管理。因此，在第9實(shí)施例中，僅僅通過人工監(jiān)視就可以實(shí)現(xiàn)高度的安全管理。
以上所講的各個(gè)實(shí)施例中，說明了由特定的條件構(gòu)成本發(fā)明的例子，但本發(fā)明還可以進(jìn)行各種變更。例如，在上述的實(shí)施例中，說明的是把對象物的影像作為輸入信息的例子，但在本發(fā)明中，輸入信息并不只限定于畫像信息，例如，在畫像中附加上對象物的聲音信息、或者對象物的溫度等信息，并可以將其組合起來作為輸入信息予以利用。
此外，作為輸入信息，也可以利用對象物質(zhì)量、電氣、磁氣等各種物理量的測試結(jié)果，還可以利用對象物的動(dòng)作模型等。
輸入畫像也不只限定于可見光的畫像。例如，作為輸入畫像，可以利用紅外線畫像、或者X光、中子射線等放射線的曝光畫像、或者電子線畫像，此外，還可以利用超聲波或者電波的發(fā)射波畫像、乃至衍射畫像。
另外、本發(fā)明中，如果把文章、單詞的發(fā)音作為部件予以登錄，獲取聲音信息來代替畫像信息的話，就可以進(jìn)行聲音識別。聲音識別中，輸入的聲音信息是通過麥克風(fēng)捕捉到的聲音電子信號。因此，作為比較用聲音信息，考慮到作為時(shí)間的函數(shù)的頻率光譜、聲音強(qiáng)度、乃至語言特性，可以生成FM成分和AM成分兩重分析對象。另一方面，作為比較用聲音部件信息，只要有語言，提供單詞和文章的頻率光譜、聲音強(qiáng)度、FM成分、AM成分即可。于是，在部件特定部中可以調(diào)查比較用聲音信息和比較用聲音部件信息的對應(yīng)狀況。
上述各實(shí)施例中，說明了為實(shí)現(xiàn)一個(gè)或者數(shù)個(gè)特定的目的而進(jìn)行信息變換的例子，但是本發(fā)明的信息變換系統(tǒng)能夠作為不須特定用途的通用系統(tǒng)使用。例如，把對象物的畫像等信息輸入后，對于與此對象物相對應(yīng)的部件的各種屬性數(shù)據(jù)輸出的電子百科詞典的功能，能夠通過數(shù)據(jù)庫、輸入部和部件特定部的構(gòu)成來實(shí)現(xiàn)。本發(fā)明適合用于可利用防范監(jiān)視系統(tǒng)等中的畫像識別技術(shù)的各種領(lǐng)域中。此外，也適用于工業(yè)自動(dòng)化(FA)中的畫像處理技術(shù)，以可以作為人工智能等信息處理技術(shù)的基礎(chǔ)技術(shù)用于各個(gè)方面。
此外，本發(fā)明還適用于傳送實(shí)況轉(zhuǎn)播等畫像信息的各種領(lǐng)域。
權(quán)利要求
1.一種信息變換系統(tǒng)，它包括下述各部即，擁有將各種對象物進(jìn)行模型化的部件的、表示對象性質(zhì)的數(shù)據(jù)的屬性數(shù)據(jù)及登錄有識別代碼的數(shù)據(jù)庫，從每個(gè)部件的屬性數(shù)據(jù)中生成一個(gè)或復(fù)數(shù)的比較用部件信息的比較用部件生成部，獲取包含對象信息的輸入信息的輸入部，從輸入信息中生成未將對象信息個(gè)別分離的比較用信息的比較用信息生成部，利用相互間擁有同一種數(shù)據(jù)的比較用部件信息及比較用信息來特定對應(yīng)于對象的部件的部件特定部，以及將被特定的部件的識別代碼以及屬性數(shù)據(jù)的一部分的作為上述對象的識別結(jié)果來輸出的輸出部；其特征在于所說的特定部由下述各部構(gòu)成，即，對于一個(gè)或復(fù)數(shù)的部件的一個(gè)或復(fù)數(shù)的比較用信息來說、能夠從比較用信息中按順序檢索出于比較用部件信息的一部分相對應(yīng)的對應(yīng)部分的檢索處理部，和將比較用信息中的對應(yīng)部分作為對象來識別的識別處理部，以及將含用比較用部件信息的部件作為對應(yīng)于對象的部件來特定的特定處理部。
2.如權(quán)利要求1所述的信息變換系統(tǒng)，它包括以下各部，即，把含有模型化的部件三維形狀數(shù)據(jù)的各種對象物屬性數(shù)據(jù)及識別代碼進(jìn)行登錄的數(shù)據(jù)庫，從每個(gè)部件的屬性數(shù)據(jù)中生成一個(gè)或復(fù)數(shù)的比較用部件信息的比較用部件生成部，獲取含有對象物畫像的輸入畫像的輸入部，對輸入畫像進(jìn)行畫像處理、并生成不須將對象物畫像個(gè)別剪切的比較用畫像信息的比較用畫像生成部，利用相互間含有同一種數(shù)據(jù)的比較用部件信息及比較用畫像信息來特定對應(yīng)于上述對象物畫像的部件的部件特定部，將被特定的部件的識別代碼及屬性數(shù)據(jù)的一部分作為對象物畫像的識別結(jié)果輸入的輸出部；其中，部件特定部由如下各部構(gòu)成，即，對于一個(gè)或復(fù)數(shù)的部件的一個(gè)或復(fù)數(shù)的比較用部件信息來說，能夠從比較用畫像信息中按順序檢索出于比較用部件信息一部分相對應(yīng)的對應(yīng)部分的檢索處理部，以比較用畫像信息中的對應(yīng)部分作為對象物畫像來識別的識別處理部，和將含有比較用部件信息的部件作為對應(yīng)對象物畫像的部件來特定的特定處理部。
3.如權(quán)利要求2所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于所說的比較用部件生成部是作為比較用部件信息，將部件的屬性數(shù)據(jù)分解成輪廓線等基本要素，生成由個(gè)別或復(fù)數(shù)的基本要素組合成的復(fù)合要素；比較用畫像生成部作為比較用畫像信息，抽出輪廓線等基本要素，生成個(gè)別基本要素或復(fù)合要素的集合；檢索處理部是從比較用畫像信息中檢索與部件基本要素和復(fù)合要素相對應(yīng)的部分。
4.如權(quán)利要求3所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于所說的比較用部件生成部作為比較用部件信息，生成部件屬性數(shù)據(jù)特征部分的基本要素或復(fù)合要素；檢索處理部從比較用畫像信息中檢索對應(yīng)于特征部分的基本要素或復(fù)合要素的部分；識別處理部是在檢索到與特征部分的基本要素或復(fù)合要素相對應(yīng)的部分后，確認(rèn)該對應(yīng)部分、和同一部分的該特征部分以外的基本要素或復(fù)合要素的對應(yīng)，再將對應(yīng)部分作為對象物畫像來識別。
5.如權(quán)利要求3或4所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于比較用部件生成部作為比較用部件信息，給予與基本要素或復(fù)合要素形狀一致的畫素單位以高得點(diǎn)，并生成給予偏離要素形成的畫素單位以低得點(diǎn)的由二維矩陣或三維矩陣形狀的要素抽出過濾器；檢索處理部作為上述的對應(yīng)部分，檢索出與比較用畫像信息的基本要素或復(fù)合要素一致的畫素單位的合計(jì)得點(diǎn)最高的部分。
6.如權(quán)利要求3、4或5所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于比較用部件生成部在復(fù)合要素中給予只特定基本要素間的結(jié)合關(guān)系的信息，部件特定部則以與結(jié)合關(guān)系的一部分相一致為條件來檢索對應(yīng)部分。
7.如權(quán)利要求2～6中的任意一項(xiàng)所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于記錄在上述數(shù)據(jù)庫中的各部件屬性數(shù)據(jù)包含指示特定該部件的處理方法的自我特定信息；而比較用部件生成部生成指定上述自我特定信息的比較用部件信息，把上述比較用部件信息按自我特定信息的指定優(yōu)先順序向部件特定部輸出；部件特定部基于自我特定信息來特定部件。
8.如權(quán)利要求2～7中的任意一項(xiàng)所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于在數(shù)據(jù)庫中，作為集合部件的屬性數(shù)據(jù)，先將構(gòu)成該集合部件的復(fù)數(shù)部件的識別代碼及組合條件予以登錄，而特定處理部在特定部件間滿足了此組合條件的前提下，再次對組合的特定部件后的集合部件進(jìn)行特定。
9.如權(quán)利要求2～8中的任意一項(xiàng)所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于所說的數(shù)據(jù)庫作為將對像物的一系列動(dòng)作模型化的四維部件屬性數(shù)據(jù)，含有該對象物三維形狀數(shù)據(jù)的時(shí)間系列順序的集合。
10.如權(quán)利要求2～9中的任意一項(xiàng)所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于所說的數(shù)據(jù)庫作為對象物群共通化模型化后的一般部件的屬性數(shù)據(jù)，在該對象物群的每個(gè)對象物模型化后的部件中含有共通的屬性數(shù)據(jù)。
11.如權(quán)利要求10所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于在所說的數(shù)據(jù)庫中，事先將一般部件與該一般部件的屬性數(shù)據(jù)共通的部件連接起來，比較用部件生成部生成對一般部件的比較用部件信息，通過特定處理部特定一般部件時(shí)，生成與此一般部件有關(guān)聯(lián)的部件的比較用部件信息。
12.如權(quán)利要求2～11中的任意一項(xiàng)所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于在所說的數(shù)據(jù)庫會將從識別后的對象物畫像中得到的數(shù)據(jù)，作為特定部件的屬性數(shù)據(jù)來讀取，或與屬性數(shù)據(jù)的一部分進(jìn)行置換。
13.如權(quán)利要求2～12中的任意一項(xiàng)所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于在所說的數(shù)據(jù)庫事先對每個(gè)設(shè)定情況進(jìn)行復(fù)數(shù)部件的集團(tuán)化，而比較用部件生成部在輸入畫像與某個(gè)設(shè)定情況相符合時(shí)，生成關(guān)于符合該設(shè)定狀況的集團(tuán)內(nèi)的部件的比較用部件信息。
14.如權(quán)利要求2～13中的任意一項(xiàng)所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于所說的檢索處理部對應(yīng)輸入畫像的情景，限定上述的比較用畫像信息中的檢索范圍。
15.如權(quán)利要求2～14中的任意一項(xiàng)所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于在所說的復(fù)數(shù)的輸入部從同一對象物的不同已知方向分別取得輸入畫像，比較用畫像生成部從各輸入部獲得的輸入畫像中，生成分別含有二維形狀數(shù)據(jù)的比較用畫像信息，比較用部件生成部生成含有把部件的三維形狀數(shù)據(jù)投影到各個(gè)已知方向的二維形狀數(shù)據(jù)的比較用部件信息，而部件特定部，對應(yīng)于各個(gè)比較用畫像信息，分別特定部件，并確認(rèn)被特定的同一部件。
16.如權(quán)利要求2～15中的任意一項(xiàng)所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于在所說的輸入部獲取含有從單一方向拍攝的對象物畫像的輸入畫像，比較用畫像生成部從輸入畫像生成包含二維形狀數(shù)據(jù)的比較用畫像信息，比較用部件生成部生成含有部件的三維形狀數(shù)據(jù)向任意方向投影后的二維形狀數(shù)據(jù)的比較用部件信息。
17.如權(quán)利要求2～16中的任意一項(xiàng)所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于在所說的輸入部分別取得從同一對象物的不同方向所拍攝的由視差的輸入畫像，比較用畫像生成部則從各個(gè)輸入畫像中生成含有三維形狀數(shù)據(jù)的比較用畫像信息，比較用部件生成部生成含有部件的三維形狀數(shù)據(jù)的比較用部件信息。
18.如權(quán)利要求2～17中的任意一項(xiàng)所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于在所說的部件特定部備有決定表示部件三維形狀及其配置關(guān)系的三維坐標(biāo)的固定處理部。
19.如權(quán)利要求18所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于所說的部件特定部在特定多個(gè)個(gè)別對象物畫像間的同一部件時(shí)，固定處理部在特定各部件的識別代碼中分別附加互不相同的識別子。
20.如權(quán)利要求18或19所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于在上述的部件特定部在輸入畫像是由多個(gè)窗口構(gòu)成的動(dòng)畫畫像的情況下，對于一個(gè)窗口來說，特定部件，對于其他窗口來說，只對曾經(jīng)被特定的部件重復(fù)進(jìn)行固定處理。
21.如權(quán)利要求18、19或20所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于輸出部把在部件特定部中被固定處理的復(fù)數(shù)部件以及這些部件的三維空間配置作為從任意位置視點(diǎn)看到的畫像進(jìn)行再構(gòu)成并顯示出來。
22.如權(quán)利要求2～21中的任意一項(xiàng)所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于在所說的輸入部以從互不相同的方向分別拍攝的三維形狀和位置已知的對象物時(shí)而獲得的輸入畫像中的對象物畫像為基礎(chǔ)，尋求各輸入畫像的攝像范圍在三維空間中的重疊部分，把此重疊部分矯正到三維坐標(biāo)上并使之一致后結(jié)合成畫像，尋求各輸入部的視點(diǎn)位置以及畫角。
23.如權(quán)利要求2～22中的任意一項(xiàng)所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于其擁有以下各部，即，把從輸出部輸出的識別代碼向通訊回線發(fā)送的送信部，接收識別代碼的接收部，建立識別代碼和屬性數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系并保存的接收端數(shù)據(jù)庫，將對應(yīng)于識別代碼的部件屬性從上述的接收端數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行檢索并將相應(yīng)的屬性數(shù)據(jù)輸出的再構(gòu)成部。
24.如權(quán)利要求23所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于在發(fā)送端數(shù)據(jù)庫和接收端數(shù)據(jù)庫中，同一識別代碼的部件的三維形狀數(shù)據(jù)是互不相同的。
25.如權(quán)利要求2～23中的任意一項(xiàng)所述的信息變換系統(tǒng)，其特征在于設(shè)有能夠通過部件特定部組合特定的復(fù)數(shù)部件的屬性數(shù)據(jù)，并生成對由這些部件形成的部件群的解析信息的解析生成部。
全文摘要
在本發(fā)明的信息變換系統(tǒng)中,其構(gòu)成具備以下各部,即,把含有模型化的部件三維形狀數(shù)據(jù)的各種對象物屬性數(shù)據(jù)及識別代碼進(jìn)行登錄的數(shù)據(jù)庫(300),從每個(gè)部件的屬性數(shù)據(jù)中生成比較用部件信息的比較用部件生成部(400),獲取含有對象物畫像的輸入畫像的輸入部(100),對輸入畫像進(jìn)行畫像處理、并生成不須將對象物畫像剪切的比較用畫像信息的比較用畫像生成部(200),從比較用畫像信息中檢索出與比較用部件信息相對應(yīng)部分并以比較用畫像信息中的對應(yīng)部分作為對象物畫像來識別的同時(shí)、將含有比較用部件信息的部件作為對應(yīng)對象物畫像的部件來特定的特定處理部(500)。
文檔編號G06T15/00GK1383531SQ01801787
公開日2002年12月4日 申請日期2001年6月25日 優(yōu)先權(quán)日2000年6月26日
發(fā)明者巖根和郎 申請人:株式會社巖根研究所