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公開番号2024145573
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-15
出願番号2023057984
出願日2023-03-31
発明の名称個体識別装置、個体識別方法、及びプログラム
出願人TOPPANホールディングス株式会社,国立大学法人東北大学
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G06V 10/86 20220101AFI20241004BHJP(計算;計数)
要約【課題】印刷物における個体識別において識別の精度を向上させる。
【解決手段】対象印刷物が撮像された対象画像から前記対象印刷物の個体識別を行う個体識別装置であり、前記対象画像における輝度値の補正を行うことにより補正画像を生成する画像補正部と、前記補正画像に対応する二次元座標に、前記補正画像の特徴が対応づけられた特徴マップを生成する特徴マップ生成部と、前記特徴マップから、前記補正画像における特徴がベクトルで示された算出特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部と、前記算出特徴ベクトルと、データベースにあらかじめ登録されている登録特徴ベクトルとの類似度を算出する類似度算出部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
対象印刷物が撮像された対象画像から前記対象印刷物の個体識別を行う個体識別装置であり、
前記対象画像における輝度値の補正を行うことにより補正画像を生成する画像補正部と、
前記補正画像に対応する二次元座標に、前記補正画像の特徴が対応づけられた特徴マップを生成する特徴マップ生成部と、
前記特徴マップから、前記補正画像における特徴がベクトルで示された算出特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部と、
前記算出特徴ベクトルと、データベースにあらかじめ登録されている登録特徴ベクトルとの類似度を算出する類似度算出部と、
を備える個体識別装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記画像補正部は、前記対象画像における各ピクセルの輝度値に対して、線形濃度変換を行うことにより前記補正画像を生成する、
請求項１に記載の個体識別装置。
【請求項３】
前記画像補正部は、前記線形濃度変換を行うための変数を、前記対象印刷物の原稿である印刷元画像における各ピクセルの輝度値に基づいて決定する、
請求項２に記載の個体識別装置。
【請求項４】
前記画像補正部は、前記対象画像に対して適応的ヒストグラム均等化を行うことにより前記補正画像を生成する、
請求項１に記載の個体識別装置。
【請求項５】
前記画像補正部は、前記適応的ヒストグラム均等化を行うための変数を、前記対象印刷物の原稿である印刷元画像に基づいて決定する、
請求項４に記載の個体識別装置。
【請求項６】
前記特徴マップ生成部は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を用いて中間特徴マップを生成し、生成した前記中間特徴マップに対して、平均プーリング（Average Pooling）を行い、前記中間特徴マップよりも解像度が低い前記特徴マップを生成する、
請求項１に記載の個体識別装置。
【請求項７】
前記特徴ベクトル算出部は、前記特徴マップに対して全結合を行い、前記特徴マップの解像度とチャネル数により特定されるそれぞれの次元数の総和である総次元数よりも小さい次元数を持つ前記算出特徴ベクトルを算出する、
請求項１に記載の個体識別装置。
【請求項８】
前記類似度算出部は、前記算出特徴ベクトルと、前記登録特徴ベクトルとのコサイン類似度を算出し、算出したコサイン類似度を前記類似度とする、
請求項１に記載の個体識別装置。
【請求項９】
前記畳み込みニューラルネットワークは、学習データセットにおける学習用画像から任意に選択した一部領域をノイズ画像に置き換えることにより、前記学習用画像から生成した複数の画像を用いた学習が行われた学習済モデルである、
請求項６に記載の個体識別装置。
【請求項１０】
前記対象画像における位置調整を行う位置調整部をさらに備え、
前記位置調整部は、前記対象画像からコーナー点群を検出し、前記コーナー点群の中から、あらかじめ設定された範囲に含まれるコーナー点を位置合わせ用のコーナー点として選択し、選択した前記位置合わせ用のコーナー点が、あらかじめ設定された位置になるように、前記対象画像における位置座標を変換する、
請求項１に記載の個体識別装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、個体識別装置、個体識別方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
バーコードなどの印刷物における個体識別を行う技術がある（例えば、特許文献１）。例えば、印刷物における印刷のカスレやかけなどが様々に発生し、印刷物における製造ばらつきが生じる。このような製造ばらつきに基づいて、個々の印刷物を識別することができる。
【０００３】
図９には、印刷物の製造工程が模式的に示されている。図９に示すように、印刷物の製造工程においては、例えば、製版工程、刷版工程、及び印刷工程のそれぞれの工程が行われる。製版工程では、１つの原稿を多面付けに編集するなどして印刷に用いる版が製版される。刷版工程では、印刷に用いる版が版胴に巻き付けられて装着される。印刷工程では、インキを付着した版胴（または、版胴に付着させたインキを転写したブランケット胴）と圧胴を回転させることにより版胴に印刷用紙を圧着させる。これにより、印刷用紙に印刷が行われ、印刷物が製造される。
【０００４】
多面付けされた場合、同じ版から印刷された印刷物であっても、版胴における原稿の位置が異なれば、それぞれの原稿から個体として異なる印刷物が生成される。また、印刷工程において、印刷用紙そのものの素材のばらつきや、印刷時の湿度、圧胴が回転するスピードや振動などによって印刷用紙の状態が変化し印刷する毎に異なる印刷物が生成される。また、同じ版を用いて複数回の印刷を行った場合、印刷が繰り返されることにより版が劣化し印刷する毎に異なる印刷物が生成される。このような印刷物のそれぞれを個体識別できるようにする。
【０００５】
一般的に、画像を用いて個体識別を行う場合、識別したい対象を撮像した画像から特徴量を抽出し、複数の画像のそれぞれから抽出された特徴量同士の類似度を計算することにより、それら複数の画像のそれぞれに写されている対象物が、同一個体であるか否かを判定する。このとき、それぞれの画像から抽出される特徴量は、同一個体同士であれば、似た特徴量として抽出され、異個体同士であれば異なる特徴量として抽出されることが望ましい。このような特徴量を抽出する手法として、ディープラーニングに基づく手法がある。例えば、ディープラーニングにより、画像から特徴量を抽出する代表的な手法として、非特許文献１が挙げられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特許第５７６５７４９号公報
【非特許文献】
【０００７】
Ｍｉｎ．Ｌｉｎ，Ｑｉａｎｇ．Ｃｈｅｎ，Ｓｈｕｉｃｈｅｎｇ．Ｙａｎ，“ＮｅｔｗｏｒｋＩｎＮｅｔｗｏｒｋ”，２０１４、[online]、［令和５年１月２０日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：https://arxiv.org/pdf/1312.4400v3.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
このような印刷物における個体識別においては識別の精度がよい方が望ましい。
【０００９】
本発明は、上記の課題に基づいてなされたものであり、印刷物における個体識別において識別の精度を向上させることができる個体識別装置、個体識別方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の個体識別装置は、対象印刷物が撮像された対象画像から前記対象印刷物の個体識別を行う個体識別装置であり、前記対象画像における輝度値の補正を行うことにより補正画像を生成する画像補正部と、前記補正画像に対応する二次元座標に、前記補正画像の特徴が対応づけられた特徴マップを生成する特徴マップ生成部と、前記特徴マップから、前記補正画像における特徴がベクトルで示された算出特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部と、前記算出特徴ベクトルと、データベースにあらかじめ登録されている登録特徴ベクトルとの類似度を算出する類似度算出部と、を備える。
（【００１１】以降は省略されています）

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