JP2008287376A - Image identification apparatus - Google Patents

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洋登 永吉
Kosuke Yanai
孝介 柳井
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宣昭 藤村
Yutaka Sako
裕 酒匂
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To automatically control the computational complexity of an image identification algorithm such that image identification will be finished within a predetermined time in, for example, an apparatus for identifying periodically input images that is required to finish image identification within the predetermined time. <P>SOLUTION: An automatic image identification algorithm configuration apparatus comprises an input means, an output means, an observation point number decision means and an observation point position decision means. The observation point number decision means stores relationships between the time required for image identification and the number of observation points in a function or database form for speeds or types of calculation means, and in accordance with calculation means information and predetermined time information input from the input means, decides the number of observation points with which image identification will be finished within the predetermined time. The observation point position decision means decides observation point positions by the number of observation points, and outputs a kind of set of observation point positions through the output means. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は画像識別に関する発明であって，特に紙葉状の媒体識別に適する。   The present invention relates to image identification, and is particularly suitable for paper-sheet-like medium identification.

一般的に，画像識別は，識別精度と所要時間とのトレードオフが課題となる。多くの画素を参照した詳細な画像特徴を用いて識別を行うと識別精度は向上することが多いが，所要時間は長くなる。これを解決するための技術として特許文献１が知られている。
これは，識別対象が多く発生する時間帯は第一のアルゴリズムで画像識別を行い，識別対象が少なくなる時間帯に，第一のアルゴリズム実施時に蓄積した画像に対し，第二のアルゴリズムで再度識別を実行するという技術である。これは，画像識別の結果が利用されるまでの時間に余裕があることから可能な手法である。しかし，例えば，画像識別の結果を用いて媒体を分類する装置では，短時間（例えば500msなど）で結果を出力する必要があり，上記の手法は適用できなかった。 In general, in image identification, the trade-off between identification accuracy and required time is a problem. If identification is performed using detailed image features that refer to many pixels, the identification accuracy is often improved, but the required time becomes longer. Patent Document 1 is known as a technique for solving this problem.
This is because image identification is performed using the first algorithm during times when many identification objects occur, and images accumulated during the execution of the first algorithm are identified again using the second algorithm during times when there are fewer identification objects. It is a technology that executes. This is a possible technique because there is room in the time until the result of image identification is used. However, for example, in an apparatus that classifies media using the result of image identification, it is necessary to output the result in a short time (for example, 500 ms), and the above method cannot be applied.

特開平04-242493JP 04-242493

本発明は，画像識別の結果を用いて媒体を分類する装置などの，所定の所要時間内に画像識別を終了させる必要がある場合に，前記所要時間内に画像識別が終了するように画像識別アルゴリズムの計算量を自動的に調整することを目的とする。   In the present invention, when it is necessary to end image identification within a predetermined required time, such as an apparatus for classifying media using the result of image identification, the image identification is performed so that the image identification is completed within the required time. The purpose is to automatically adjust the computational complexity of the algorithm.

上記課題を解決するため，本発明は，入力手段と，出力手段と，観測点数決定手段と，観測点位置決定手段と，を備え，前記観測点数決定手段は，画像識別の所要時間と観測点数との関係を計算手段の速度あるいは種類毎に関数あるいはデータベースとして記憶しており，前記入力手段から入力された計算手段の情報および所要時間の情報から，前記所要時間内に画像識別が完了する観測点数を決定し，前記観測点位置決定手段は，前記観測点数の分だけ観測点位置を決定し，前記出力手段を通じて前記観測点位置の集合を１種類出力する。   In order to solve the above problems, the present invention comprises input means, output means, observation point number determination means, and observation point position determination means, wherein the observation point number determination means includes the time required for image identification and the number of observation points. Is stored as a function or a database for each speed or type of the calculation means, and from the information of the calculation means input from the input means and the required time information, the image identification is completed within the required time. The number of observation points is determined, and the observation point position determination means determines the observation point positions corresponding to the number of observation points, and outputs one set of the observation point positions through the output means.

画像識別を実施する装置の計算速度の違い，画像識別を実施する装置の利用状況の違いなどによって画像識別には異なる計算量が要求されるが，本発明によって画像識別の計算量を自動的に調整することが可能となる。   Different calculation amounts are required for image identification due to differences in the calculation speed of apparatuses that perform image identification, differences in the usage status of apparatuses that perform image identification, and the like. It becomes possible to adjust.

（実施例１）
本発明の実施例１について説明する。図１は実施例１における画像識別アルゴリズム自動構成装置の構成を示すブロック図である。ここでは概要を説明し，詳細については図５，図６のフローを用いて後述する。まず，所要時間１０１および計算手段の情報１０２を画像識別アルゴリズム自動構成装置１０４に入力する。画像識別アルゴリズム自動構成装置１０４内部では，観測点数決定部１０５において，所要時間１０１内で処理が終わるだけの観測点数を決定する。観測点とは，画像識別の際に用いる画像上の場所のことをさす。続いて，観測点位置決定部１０６において観測点の位置を決定し，観測点位置１０２を出力する。 Example 1
Example 1 of the present invention will be described. FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an image identification algorithm automatic configuration apparatus according to the first embodiment. Here, an outline will be described, and details will be described later with reference to the flowcharts of FIGS. First, the required time 101 and calculation means information 102 are input to the image identification algorithm automatic construction device 104. Within the automatic image identification algorithm construction device 104, the observation point number determination unit 105 determines the number of observation points that can be processed within the required time 101. An observation point is a place on an image used for image identification. Subsequently, the observation point position determination unit 106 determines the position of the observation point and outputs the observation point position 102.

図２のブロック図は，画像識別装置の構成を表している。撮影画像２０１が画像識別装置２０３に入力されると，まず観測点位置変換部２０４において，観測点位置の座標変換が実施される。この座標変換は，図３に示すように，位置・サイズに関して正規化された観測点位置３０３を，撮影画像３０１中の媒体３０２の位置・サイズに対応して変換するのが目的である。これによって，撮影画像３０１中の媒体３０２の位置・サイズの違いが吸収される。図３を，媒体の画像で表したものが図４である。撮影画像３０１中の媒体画像４０１に対して，位置・サイズを正規化した画像が画像４０２となる。   The block diagram of FIG. 2 represents the configuration of the image identification device. When the captured image 201 is input to the image identification device 203, the observation point position conversion unit 204 first performs coordinate conversion of the observation point position. The purpose of this coordinate conversion is to convert the observation point position 303 normalized with respect to the position and size in accordance with the position and size of the medium 302 in the captured image 301, as shown in FIG. Thereby, the difference in the position and size of the medium 302 in the captured image 301 is absorbed. FIG. 4 shows FIG. 3 as a medium image. An image whose position and size are normalized with respect to the medium image 401 in the photographed image 301 is an image 402.

観測点画素値取得部２０５では，観測点位置の画素値がとりだされる。特徴ベクトル正規化部２０６では，特徴ベクトルに正規化を施す。正規化は，例えば特徴ベクトルの要素の最大値が規定値（１もしくは２５５）となるように各要素に補正係数を乗算する方法，各要素の値の平均＝０，分散＝１となるように線形変換する方法，などがある。
識別部２０７では，入力された特徴ベクトルを用いた識別が実行され，識別結果２０２が返される。例えば，識別の目的が，入力画像が媒体A，B，Cのいずれなのかを判定するのが目的であれば，識別結果は媒体A，B，C，それらのいずれでもない，の４値の結果である。識別部２０６で利用される識別技術としては，例えばニューラルネットワーク，LVQ，２次識別関数，SVMといったものがある。 The observation point pixel value acquisition unit 205 extracts the pixel value at the observation point position. The feature vector normalization unit 206 normalizes the feature vector. Normalization is, for example, a method of multiplying each element by a correction coefficient so that the maximum value of the element of the feature vector becomes a specified value (1 or 255), the average of the values of each element = 0, and the variance = 1. There is a method of linear transformation.
In the identification unit 207, identification using the input feature vector is executed, and an identification result 202 is returned. For example, if the purpose of identification is to determine whether the input image is medium A, B, or C, the identification result is a four-valued medium that is neither medium A, B, or C, nor any of them. It is a result. Examples of the identification technique used by the identification unit 206 include a neural network, LVQ, secondary identification function, and SVM.

画像識別アルゴリズム自動構成装置１０３における観測点数決定部１０４の処理を，図５のフローを用いて説明する。まず，選択すべき観測点数npに1をセットする（５０１）。続いて，観測点数がnpであったときの，観測点位置の画素を取得するのに要する所要時間tg(np)，および識別に要する時間tc(np)の和をとり，その和と所定の所要時間tとを比較する（５０２）。tg(np)およびtc(np)は，計算手段の情報１０２によって異なる。算出方法には，その計算手段を用いてプログラムを走らせて算出する方法，あるいは計算手段の仕様と，画像識別アルゴリズムを実現するプログラムのステップ数から，ボトムアップに算出する方法などがある。図１０に示すように，tg(np)のデータ１００２およびtc(np)のデータ１００３は，計算手段の種類やクロック周波数によって決定されるインデックス１００１毎に，関数として記録しておくとよい。あるいは，クロック周波数clに対しては線形だと判断して，図１１に示すように計算手段の種類によってだけ決定されるインデックス１１０１毎に記録しても良い。５０２の条件式の結果が真であれば，npを１つ増やし（５０３），５０２に戻る。５０２の条件式の結果が偽であれば，npを一つ減らし（５０４），終了する。

Figure 2008287376
The processing of the observation point number determination unit 104 in the image identification algorithm automatic configuration apparatus 103 will be described with reference to the flow of FIG. First, 1 is set to the number of observation points n p to be selected (501). Next, when the number of observation points is n p , the sum of the time t g (n p ) required to acquire the pixel at the observation point and the time t c (n p ) required for identification is obtained. The sum is compared with a predetermined required time t (502). t g (n p ) and t c (n p ) differ depending on the information 102 of the calculation means. As a calculation method, there are a method of calculating by running a program using the calculation means, or a method of calculating bottom-up from the specification of the calculation means and the number of steps of the program realizing the image identification algorithm. As shown in FIG. 10, t g (n p ) data 1002 and t c (n p ) data 1003 are recorded as functions for each index 1001 determined by the type of the calculation means and the clock frequency. Good. Alternatively, it may be determined that the clock frequency cl is linear and recorded for each index 1101 determined only by the type of calculation means as shown in FIG. If the result of the conditional expression 502 is true, n p is incremented by 1 (503), and the processing returns to 502. If the result of the conditional expression 502 is false, n p is reduced by one (504), and the process ends.
Figure 2008287376

Figure 2008287376
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Figure 2008287376
Figure 2008287376

Figure 2008287376
Figure 2008287376

次に観測点同士の最低間隔dを設定する（６０２）。この値は，例えば画像面積と選択すべき観測点数から次式を用いて求める手法がある。   Next, a minimum interval d between observation points is set (602). For example, this value can be obtained from the image area and the number of observation points to be selected using the following equation.

Figure 2008287376
Figure 2008287376

あるいは上記の値を基準として，その1/2，1/3といった値としてもよいし，あるいは固定的に5画素，10画素，といった値にしてもよい。   Alternatively, on the basis of the above values, the values may be 1/2, 1/3, or may be fixed values such as 5 pixels and 10 pixels.

次に，選択済みの観測点数nsに0をセットし（６０３），マスクを初期化する（６０４）。マスクされていない画素があるか否かを判定し（６０５），ない場合は観測点最低間隔dを１減らし（６０６），６０３に戻る。 Then, 0 is set to the selected observation points n s (603), initializes the mask (604). It is determined whether or not there is an unmasked pixel (605). If there is no pixel, the minimum observation point interval d is decreased by 1 (606), and the process returns to 603.

判定６０５でマスクされていない画素がある場合，マスクされていない画素のうちで識別有効度が最大の画素を，観測点として選択し（６０７），選択済みの観測点数nsを増やす（６０８）。nsと選択済みの観測点数npとを比較し（６０９），両者が同じであれば終了する。そうでなければ，観測点として選択した画素から，距離d画素以内の画素をマスクし（６０６），６０５へ戻る。 If there is a pixel that is not masked in the determination 605, a pixel having the maximum discrimination effectiveness among the unmasked pixels is selected as an observation point (607), and the number of selected observation points n s is increased (608). . Compare n s with the number of selected observation points n p (609), and if both are the same, the process ends. Otherwise, the pixels within the distance d pixels are masked from the pixel selected as the observation point (606), and the process returns to 605.

なお，ここでは識別有効度が大きい画素から順に観測点として選択したが，ランダムに選択するという方法でもよい。また，観測点数点npのうち一部を識別有効度の大きい順に選択し，残りをランダムに選択する，という方法でも良い。 Here, the observation points are selected in order from the pixel having the largest discrimination effectiveness, but a method of selecting at random may be used. Alternatively, a method may be used in which a part of the number of observation points n p is selected in descending order of identification effectiveness and the rest are selected at random.

（実施例２）
本発明の実施例２について説明する。図７は，本発明の実施例２における画像識別アルゴリズム自動構成装置の構成を示すブロック図である。 (Example 2)
A second embodiment of the present invention will be described. FIG. 7 is a block diagram illustrating a configuration of an image identification algorithm automatic configuration apparatus according to the second embodiment of the present invention.

観測点数決定部１０４の動作は，実施例１と同一である。観測点位置決定部１０５においては，実施例１と異なり，複数の候補を出力する。これは，例えば図６ステップ６０２における観測点間隔の最低間隔ｄを複数種類設定することにより，可能となる。
そして，上記観測点位置の複数候補を表示装置７０１に表示する。このときの表示方法としては，図８，図９に示すような二通りの方法がある。図８では，識別対象となる媒体３種類を左の列に配置し（８０１〜８０３），右の列に観測点位置の候補を配置している（８０４〜８０６）。図９では，識別対象となる媒体１種類を表示し，観測点位置の候補を重ねて表示している（９０１〜９０６）。具体的な描画方法は，観測点位置を表す図形（例えば円，×印など）を，媒体画像に直接書き加えるという方法である。表示に使う色に関しては，識別対象と，観測点位置を表す図形を，異なる彩度，色相にするとユーザにとって見やすい。例えば，媒体画像をグレーの濃淡画像で表示し，観測点位置を表す図形を赤，緑，青などの彩度の高い色で表示すると，ユーザにとって見やすい。
なお，表示する媒体の種類は，ユーザの入力によって切り替えると利便性が高まる。 The operation of the observation point number determination unit 104 is the same as that in the first embodiment. Unlike the first embodiment, the observation point position determination unit 105 outputs a plurality of candidates. This can be achieved, for example, by setting a plurality of minimum intervals d of observation points in step 602 in FIG.
Then, a plurality of observation point position candidates are displayed on the display device 701. As a display method at this time, there are two methods as shown in FIGS. In FIG. 8, three types of media to be identified are arranged in the left column (801 to 803), and observation point position candidates are arranged in the right column (804 to 806). In FIG. 9, one type of medium to be identified is displayed, and observation point candidates are displayed in an overlapping manner (901 to 906). A specific drawing method is a method of directly adding a graphic (for example, a circle, a x mark, etc.) representing an observation point position to a medium image. Regarding the colors used for display, it is easy for the user to see the objects to be identified and the graphics representing the position of the observation point with different saturation and hue. For example, if the medium image is displayed as a gray shade image and the graphic representing the observation point position is displayed in a highly saturated color such as red, green, or blue, it is easy for the user to see.
It should be noted that convenience is enhanced if the type of medium to be displayed is switched by user input.

以上のように，実施例１では，計算手段と所定の所要時間を指定することにより，上記所要時間内に画像識別が終了するように観測点数を設定し，観測点の位置を自動的に設定できる。連像的に媒体を搬送して画像識別を実行する装置においては，画像識別を所定の時間内に終了させる必要があるが，本発明はその装置で利用する画像識別のアルゴリズム自動構成に適する。例えば搬送速度の異なる複数の画像識別装置があった場合，計算速度の異なる複数の画像識別装置があった場合，いちいち手動でアルゴリズムを再構成する必要なく，それぞれの装置に許された所要時間に応じて自動的に観測点数および観測点位置が決定される。
実施例１において，画像識別を常に一定の所要時間で終了させる必要があるときは，明示的に入力がなくともその所要時間が入力されているものとして画像識別アルゴリズム自動構成装置を動作させればよい。計算手段が常に一定である場合でも，同様である。 As described above, in the first embodiment, by specifying the calculation means and a predetermined required time, the number of observation points is set so that the image identification is completed within the required time, and the position of the observation point is automatically set. it can. In an apparatus that continuously conveys a medium and executes image identification, it is necessary to complete the image identification within a predetermined time. However, the present invention is suitable for automatic configuration of an image identification algorithm used in the apparatus. For example, if there are multiple image identification devices with different transport speeds, and there are multiple image identification devices with different calculation speeds, it is not necessary to manually reconfigure the algorithm one by one. Accordingly, the number of observation points and the observation point position are automatically determined.
In the first embodiment, when it is necessary to always end the image identification within a certain required time, the image identification algorithm automatic configuration apparatus is operated assuming that the required time is input even if there is no explicit input. Good. The same applies even when the calculation means is always constant.

実施例２においては，さらに，ユーザは表示された観測点位置の画像をみて，自分の経験則に基づいて適切だと思われる観測点位置を選択することができる。   In the second embodiment, the user can further select an observation point position that is considered appropriate based on his / her empirical rule by viewing the displayed image of the observation point position.

なお，実施例１，２では紙葉状の媒体を想定して説明を行ったが，それ以外の識別対象であっても，識別対象の位置ずれ，傾きが適切に補正できるという条件のもとで本発明は適用可能である。   In the first and second embodiments, the description has been made on the assumption that a sheet-like medium is used. However, even in the case of other identification targets, the positional deviation and inclination of the identification target can be corrected appropriately. The present invention is applicable.

本発明は画像識別に関する発明であって，特に紙葉状の媒体を連続的に識別する装置への適用に適する。   The present invention relates to image identification, and is particularly suitable for application to an apparatus for continuously identifying a sheet-like medium.

実施例１における画像識別アルゴリズム自動構成装置。FIG. 3 is an image identification algorithm automatic configuration apparatus in Embodiment 1. FIG. 画像識別装置。Image identification device. 観測点位置と正規化観測点位置の関係。Relationship between station position and normalized station position. 媒体画像と正規化媒体画像の関係。Relationship between media image and normalized media image. 観測点数決定部１０４の動作フロー。An operation flow of the observation point number determination unit 104. 観測点位置決定部１０５の動作フロー。The operation | movement flow of the observation point position determination part 105. FIG. 実施例２における画像識別アルゴリズム自動構成装置。7 is an automatic image identification algorithm construction apparatus in Embodiment 2. FIG. 観測点位置の表示方法１。Display method 1 of observation point position. 観測点位置の表示方法２。Observation point position display method 2. 計算手段と画像識別所要時間の関係１。Relationship 1 between calculation means and time required for image identification. 計算手段と画像識別所要時間の関係２。Relationship 2 between calculation means and time required for image identification.

符号の説明Explanation of symbols

１０１ 所要時間，１０２ 計算手段の情報，１０３ 観測点位置，１０４ 画像識別アルゴリズム自動構成装置，１０５ 観測点数決定部，１０６ 観測点位置決定部、２０１ 撮影画像，２０２ 識別結果，２０３ 画像識別装置，２０４ 観測点位置変換部，２０５ 観測点画素値取得部，２０６ 特徴ベクトル正規化部，２０７ 識別器、３０１ 撮影画像，３０２ 撮影画像上の観測点位置，３０３ 観測点位置，３０４ 正規化された観測点位置，４０１ 正規化された媒体画像、７０１ 表示装置，７０２ ユーザ入力装置、８０１〜８０３ 媒体画像，８０４〜８０６ 観測点位置を示す画像、９０１〜９０６ 媒体画像に観測点位置を書き加えた画像、１００１ 計算手段の種類とクロック毎に決定されるインデックス，１１０２ 計算手段の種類毎に決定されるインデックス，１００２ 画素取得の所要時間tg(np)，１００３ 識別に要する時間tc(np)。 101 Time required, 102 Information of calculation means, 103 Observation point position, 104 Image identification algorithm automatic configuration device, 105 Observation point determination unit, 106 Observation point position determination unit, 201 Captured image, 202 Identification result, 203 Image identification device, 204 Observation point position conversion unit, 205 Observation point pixel value acquisition unit, 206 Feature vector normalization unit, 207 Discriminator, 301 Captured image, 302 Observation point position on the captured image, 303 Observation point position, 304 Normalized observation point Position, 401 normalized media image, 701 display device, 702 user input device, 801-803 media image, 804-806 image showing observation point position, 901-906 image obtained by adding observation point location to media image, 1001 Type of calculation means and index determined for each clock, 1102 Determined for each type of calculation means Index, 1002 time required for pixel acquisition t g (np), 1003 time required for identification t c (np).

Claims (8)

入力手段と，出力手段と，観測点数決定手段と，観測点位置決定手段と，を備え，
前記観測点数決定手段は，画像識別の所要時間と観測点数との関係を計算手段の速度あるいは種類毎に関数あるいはデータベースとして記憶しており，前記入力手段から入力された計算手段の情報および所要時間の情報から，前記所要時間内に画像識別が完了する観測点数を決定し，
前記観測点位置決定手段は，前記観測点数の分だけ観測点位置を決定し，前記出力手段を通じて前記観測点位置の集合を１種類出力する画像識別アルゴリズム自動構成装置。 An input means, an output means, an observation point number determination means, and an observation point position determination means;
The observation point number determining means stores the relationship between the time required for image identification and the number of observation points as a function or a database for each speed or type of the calculation means, and information on the calculation means input from the input means and the required time From this information, determine the number of observation points where image identification is completed within the required time,
The observation point position determining means determines an observation point position by the number of observation points, and outputs one set of the observation point positions through the output means. 入力手段と，出力手段と，観測点数決定手段と，観測点位置決定手段と，を備え，
前記観測点数決定手段は，特定の計算手段を用いたときの画像識別の所要時間と観測点数との関係を関数あるいはデータベースとして記憶しており，前記入力手段から入力された所要時間の情報から，前記所要時間内に画像識別が完了する観測点数を決定し，
前記観測点位置決定手段は，前記観測点数の分だけ観測点位置を決定し，前記出力手段を通じて前記観測点位置の集合を１種類出力する画像識別アルゴリズム自動構成装置。 An input means, an output means, an observation point number determination means, and an observation point position determination means;
The observation point number determination means stores the relationship between the time required for image identification and the number of observation points when using a specific calculation means as a function or database, and from the information on the required time input from the input means, Determining the number of observation points where image identification is completed within the required time;
The observation point position determining means determines an observation point position by the number of observation points, and outputs one set of the observation point positions through the output means. 入力手段と，出力手段と，観測点数決定手段と，観測点位置決定手段と，を備え，
前記観測点数決定手段は，計算手段の速度あるいは種類毎に，特定の所要時間内に画像処理が完了する観測点数の情報を記憶しており，前記入力手段から入力された計算手段の情報の情報から，前記特定の所要時間内に画像識別が完了する観測点数を決定し，
前記観測点位置決定手段は，前記観測点数の分だけ観測点位置を決定し，前記出力手段を通じて前記観測点位置の集合を１種類出力する画像識別アルゴリズム自動構成装置。 An input means, an output means, an observation point number determination means, and an observation point position determination means;
The observation point number determination means stores information on the number of observation points for which image processing is completed within a specific required time for each speed or type of the calculation means, and information on the calculation means information input from the input means From this, the number of observation points for which image identification is completed within the specific required time is determined,
The observation point position determining means determines an observation point position by the number of observation points, and outputs one set of the observation point positions through the output means. 請求項１乃至３記載の画像識別アルゴリズム自動構成装置であって，表示手段と，ユーザの操作を受け付けるユーザ入力手段とを備え，
前記観測点位置決定手段は，前記観測点位置の集合を複数種類決定し，
前記表示手段は，前記観測点位置の集合の複数種類を表示し，
ユーザ入力手段からの入力によって指定された，前記観測点位置の集合の１種類を前記出力手段に出力する画像識別アルゴリズム自動構成装置。 The image identification algorithm automatic configuration apparatus according to claim 1, comprising display means and user input means for accepting a user operation,
The observation point position determining means determines a plurality of types of sets of the observation point positions,
The display means displays a plurality of types of the set of observation point positions;
An apparatus for automatically constructing an image identification algorithm that outputs one type of the set of observation point positions designated by input from a user input means to the output means. 請求項４記載の画像識別アルゴリズム自動構成装置であって，
前記表示手段は，画像識別アルゴリズムが識別対象とする１種類あるいは複数種類の媒体の画像と，前記観測点位置の集合の複数種類を各々図示した複数種類の画像を，並べて表示する画像識別アルゴリズム自動構成装置。 An image identification algorithm automatic composition device according to claim 4,
The display means automatically displays an image identification algorithm for displaying one or a plurality of types of images to be identified by the image identification algorithm and a plurality of types of images showing a plurality of types of the set of observation point positions side by side. Configuration equipment. 請求項４記載の画像識別アルゴリズム自動構成装置であって，
前記表示手段は，画像識別アルゴリズムが識別対象とする1種類の媒体の画像，あるいは複数種類の媒体のうちの１種類の画像，に対して，
前記観測点位置を示す印を書き加えて表示する画像識別アルゴリズム自動構成装置。 An image identification algorithm automatic composition device according to claim 4,
The display means is for an image of one type of medium to be identified by the image identification algorithm, or one type of image among a plurality of types of media,
An apparatus for automatically configuring an image identification algorithm for adding and displaying a mark indicating the observation point position. 請求項６記載の画像識別アルゴリズム自動構成装置であって，
前記表示手段は，前記ユーザ入力手段からの入力によって，画像識別アルゴリズムが識別対象とする複数種類の媒体のうちの，いずれの媒体の画像を表示するか，を切り替える，画像識別アルゴリズム自動構成装置。 An image identification algorithm automatic composition device according to claim 6,
The image identification algorithm automatic configuration apparatus, wherein the display unit switches which medium of a plurality of types of media to be identified by the image identification algorithm is displayed according to an input from the user input unit. 請求項６記載の画像識別アルゴリズム自動構成装置であって，
前記表示手段は，表示する前記1種類の媒体の画像と，書き加える前記観測点位置を示す印とを，異なる彩度または異なる色相，あるいはその両方とする，画像識別アルゴリズム自動構成装置。 An image identification algorithm automatic composition device according to claim 6,
The image identification algorithm automatic configuration apparatus, wherein the display means sets an image of the one type of medium to be displayed and a mark indicating the position of the observation point to be added to different saturations, different hues, or both.
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