JP2879130B2 - 物品識別システム及び方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像処理・識別技術を
用いて、物品の識別を行う物品識別システムに関わり、
特に、入力された医薬品の錠剤やカプセル剤（以下、単
に錠剤という）の銘柄を識別するのに好適な物品識別シ
ステムに関する。

【０００２】

【従来の技術】現在、国内では約６０００種類の錠剤が
販売されており、それに伴って多くの錠剤を扱う総合病
院では、上記の錠剤に対する鑑別の依頼が患者から寄せ
られている。それは、「以前通っていた病院でもらった
薬と現在もらっている薬を同時に服用しても大丈夫か
？」という不安から起こるものである。

【０００３】この鑑別依頼に対し、現在では薬剤師が鑑
別対象としての錠剤の表面に記載されている識別コード
を読み取り、また錠剤の色や形を参考にしてその銘柄を
識別し、識別した銘柄をもとに薬品集等を検索して、患
者にその薬効や副作用に関する情報を提供している。

【０００４】大きな病院になるとこの鑑別業務は１日に
５０件も発生し、錠剤の目視による銘柄の識別は、薬剤
師にとって非常に大きな負担となる。錠剤の銘柄識別の
問題点については、例えば、「北澤式文：医薬品の識別
の現状と問題点、月刊薬事ｖｏｌ．３１、ｐｐ．２３ー
２５、１９８９」において論じられている。

【０００５】そのため、鑑別業務における薬剤師の負担
の軽減を指向した対話式の簡易なコンピュータシステム
が実験的に運用されてきた。これらは、錠剤の特徴を薬
剤師が目視で抽出し、その特徴をキーワードにして、予
め上記システムに登録されている錠剤の銘柄中から候補
となる錠剤の銘柄を検索し、その検索結果を表示部に表
示するように構成されている。このコンピュータシステ
ムの詳細については、例えば、「石島正之；言語表現に
よる識別選定に関する一考察、第１１回医療情報学連合
大会論文集、ｐｐ．５８７ー５８８、１９９１」におい
て論じられている。また、薬品情報データベースとして
は、「医療用医薬品集 ＣＤ−ＲＯＭ検索システム、薬
業時報社」などがある。

【０００６】これらのコンピュータシステムを用いるこ
とで、鑑別業務における薬剤師の負担は軽減され、医療
の高品質化を図ることが可能となる。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】上記鑑別業務のコンピ
ュータシステムにおいては、薬剤師が目視で錠剤の特徴
を抽出する必要がある。しかし最近では人が飲み易い錠
剤を提供するという観点から、円形・白色・識別コード
は刻印という錠剤が圧倒的に多い。また識別コードの記
載のない錠剤もある。

【０００８】これらのことから目視による特徴の抽出も
困難になっている。

【０００９】従って本発明の目的は、錠剤の特徴抽出を
人間の目視によらずに行えるようにすることによって、
錠剤の銘柄識別を確実に行うことが可能な物品識別シス
テムを提供することにある。

【００１０】また、より一般化された本発明の目的は、
数多くの物品群中から特定の物品を選別するような用途
において、選別された物品が特定の物品であるか否かを
確認するための識別検査を、画像処理・識別技術を用い
て自動的且つ正確に行えるようにすることにある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明に係る物品識別シ
ステムは、物品の画像を入力する画像入力手段と、入力
された画像内の物品領域を一定の位置及び方向に補正す
る位置・向き補正手段と、位置及び方向の補正された画
像から特徴ベクトルを抽出する特徴抽出手段と、予め用
意された複数カテゴリーの参照ベクトルを蓄積した辞書
ファイルと、抽出した特徴ベクトルと辞書ファイル内の
参照ベクトルとの間の距離を求める識別手段と、各カテ
ゴリーに関する所定の情報を蓄積したデータベースと、
識別手段からの距離に基づいて、複数のカテゴリーの中
から正解候補を選択し、選択した正解候補の情報をデー
タベースから読み出し表示する候補表示手段とを備え
る。前記位置・向き補正手段は、前記物品領域内に存在
する所定の印の領域を抽出し、この所定印領域の二次モ
ーメントを求め、この二次モーメントを用いて物品領域
の方向を補正し、かつ、物品領域の重心を求め、この重
心を画像内の所定位置と一致させるように物品領域の位
置を補正する。

【００１２】好適な実施例は、候補表示手段に対し、表
示するべき正解候補の数及び情報の種類を可変指定する
ための候補表示制御手段を更に備える。また、データベ
ースには、各カテゴリーに属する物品のイメージと説明
文が蓄積されており、正解候補の物品イメージが表示さ
れると共に、必要な時にはその説明文も表示できるよう
になっている。

【００１３】

【作用】本発明の物品識別システムにおいては、識別対
象物品の画像がシステムに入力され、入力画像内の物品
領域が一定の位置及び方向に補正され、位置及び方向の
補正された画像から特徴ベクトルが抽出され、この特徴
ベクトルと予め用意された各カテゴリーの参照ベクトル
との距離が算出され、この距離に基づき正解候補が選択
される。そして、選択された正解候補についての情報が
データベースから読み出され表示される。物品領域の位
置及び向きの補正は次の方法で行われる。即ち、物品領
域内に存在する所定の印の領域を抽出し、この所定印領
域の二次モーメント用いて方向を補正する。また、物品
領域の重心を求め、この重心を画像内の所定位置と一致
させるように位置を補正する。

【００１４】これにより、物品の識別検査を人の目視に
よらず自動的に行うことが可能となる。特に、入力画像
内の物品領域が一定の位置と方向に補正されるので、識
別の精度が向上する。また、正解候補に関するデータベ
ースからの情報が表示されるため、正解候補の中から最
終的な正解を選択するのが容易となる。

【００１５】好適な実施例では、表示できる情報とし
て、正解候補の物品イメージや説明文等が用意されてい
る。単なるカテゴリー名を表示する場合に比較し、物品
イメージの方が正解の選択が容易であり、更に説明文も
参照すればより一層正解の選択が容易かつ正確になる。
また、表示する正解候補の個数や説明文を表示するか否
かを選択できるようになっているため、状況に応じて適
切な表示態様を選択でき便利である。

【００１６】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面により詳細に説
明する。

【００１７】図１は、本発明の一実施例に係る錠剤識別
システムの機能構成を示す。

【００１８】この錠剤識別システムは、ＮＴＳＣテレビ
カメラ１を外部機器として備えたコンピュータ１００上
で動作する。コンピュータ１００は、画像入力部１０１
を始め、逆γ補正部１０２、ＲＧＢグレイ変換部１０
３、位置・向き補正部１０４、特徴抽出部１０５、学習
部１０６、識別部１０７、辞書ファイル１０８、候補表
示制御部１０９、候補表示部１１０及び錠剤画像・医薬
品情報データベース１１１を備える。上記錠剤画像・医
薬品情報データベース１１１には、予め、識別対象であ
る錠剤の画像データ（実物の写真、形状を示す図、或い
は形状を示す数値データ等）やそれら錠剤に関する薬効
及び副作用等の使用上の注意が蓄積されている。なお、
医薬品情報データベースとしては、市販されているもの
を利用すればよく、例えば、「ピルブック ｖｅｒ．
３．１（（株）薬業時報社刊）」が利用できる。

【００１９】本システムの動作は大きく学習フェーズと
識別フェーズに分けることができる。

【００２０】以下、（Ａ）学習フェーズと（Ｂ）識別フ
ェーズとに分けて、各部の機能及び動作を述べる。

【００２１】（Ａ）学習フェーズ 本システムは、その運用に入る前の初期化または準備と
して、まず学習フェーズを経てなければならない。学習
フェーズにおいては、識別対象となる錠剤の各銘柄につ
いて、数個の錠剤サンプル（以下、学習サンプルとい
う）が入力され、これに基づいて各銘柄の参照ベクトル
が計算され、辞書ファイル１０８として保存される。

【００２２】まず、画像入力部１０１が、ＮＴＳＣテレ
ビカメラ１で無地の黒い背景に設置した錠剤を撮影した
カラーアナログ画像を入力し、これをＲＧＢディジタル
画像に変換する。

【００２３】次に、逆γ補正部１０２が、上記ＲＧＢデ
ィジタル画像について、ＲＧＢの各プレーンに施された
γ補正の影響を取り除き、カメラ１の入出力特性が実質
的に線形となるように、逆γ補正を行う。この時、γの
値として例えば２．２を用いる。これは、ＮＴＳＣテレ
ビカメラ１は通常、γ＝２．２のγ補正を撮影画像に施
すよう構成されているからである。この逆γ補正を行う
ことにより画像中の錠剤領域と背景領域とのコントラス
トが大きくなり、以後の処理を有効に行うことができ
る。

【００２４】次に、ＲＧＢグレイ変換部１０３が、ＲＧ
Ｂ成分の中のＧ成分の濃淡値をそのまま用いて、ＲＧＢ
画像を濃淡成分のみのグレイ画像に変換する。ここでＧ
成分を用いる理由は、一般にテレビカメラにおいて、Ｇ
成分は他の２つの成分に比べてダイナミックレンジが広
いため、圧倒的に白色の多い錠剤において、微妙な白色
の違いを濃淡に反映することができると考えられるから
である。なお、ＲＧＢ画像からグレイ画像に変換するこ
とで、以下の処理量を３分の１に削減することができ
る。

【００２５】次に、位置・向き補正部１０４が、画像中
の錠剤の位置と向きを、同一銘柄であれば常に同一の位
置及び方向となるような処理を行う。図２は、この位置
・向き補正の詳細な処理フローを示す。

【００２６】図２に示すように、まず、グレイ画像に対
し、所定の閾値を用いて画像全体の２値化処理を行い、
錠剤の領域のみを抽出する（ステップ２０１）。この
時、２値化の閾値を選択する手法として、例えば、判別
基準に基づく大津氏の方法を用いる。この手法は、背景
領域と錠剤領域の２領域に明確に領域分割できるような
画像に対して非常に有効な手法である。詳細について
は、「大津展之：判別及び最小２乗基準に基づく自動閾
値選定法、電子通信学会論文誌ｖｏｌ．Ｊ６３ーＤＮ
ｏ．４、ｐｐ．３４９ー３５６、１９８０」において論
じられている。

【００２７】次に、２値化画像中の錠剤領域の重心を求
め、重心を画像中心に移動する（ステップ２０２）。続
いて、錠剤領域内において、上記とは別の閾値を用いて
グレイ画像を２値化することにより、錠剤表面に印刷又
は印刻された識別番号コードの領域を抽出する（ステッ
プ２０３）。この時の２値化の閾値選定手法にも、上述
した判別基準に基づく大津氏の方法を用いることができ
る。

【００２８】次に、抽出した識別コード領域の２次モー
メントを求め（ステップ２０４）、この２次モーメント
が最大となる方向を画像のＸ軸と一致するように、アフ
ィン変換によって画像全体を回転させる（ステップ２０
５）。

【００２９】こうして錠剤領域の位置と方向を補正する
ことにより、後述する識別の精度が向上する。錠剤の外
観形状の特徴は、その位置及び方向に依存するからであ
る。

【００３０】又、同一の錠剤であれば常に同じ位置及び
方向になるため、撮影する際のテレビカメラ１に対する
錠剤の厳密な位置・向きの調整が不要となる。

【００３１】再び図１を参照して、次に、特徴抽出部１
０５が、位置・向き補正されたグレイ画像から錠剤の特
徴ベクトルを抽出する処理を行う。図３は、この特徴抽
出の詳細な処理フローを示す。又、図４〜図６は、特徴
抽出の処理を段階を追って説明するための画像例を示
す。

【００３２】まず、図４に示すような位置・向き補正さ
れたグレイ画像４００から、図５に示すように錠剤領域
の全体又は一部を含む所定サイズの矩形領域５００を切
出す（図３、ステップ３０１）。ここで、矩形領域５０
０のサイズは、予め、種々の銘柄の錠剤について特徴抽
出を行ってみた結果に基づき、最も、精度の良い特徴抽
出ができるサイズとして、統計的手法により決定された
ものである。

【００３３】次に、図６に示すように、この矩形領域５
００を任意のサイズＮ×Ｍの小区画６００に分割する
（ステップ３０２）。ここで、小区画６００のサイズＮ
×Ｍはコンピュータ１００の処理能力に比例して決定さ
れる。

【００３４】次に、各小区画６００毎に、その全画素の
濃淡値から代表値を算出する（ステップ３０３）。この
代表値には、例えば中央値を用いる。中央値は、錠剤領
域と背景のように明らかに濃淡値の分布が偏る場合で
も、その分布全体を良く反映することができるからであ
る。この後、各小区画６００の代表値を要素とする濃淡
値ベクトルを特徴ベクトルとして抽出する（ステップ３
０４）。

【００３５】学習フェーズでは、識別対象となる錠剤の
種々の銘柄の多数の学習サンプルが本システムに供給さ
れて、各学習サンプルに対して以上の撮影から特徴抽出
までの処理が行われる。

【００３６】再び、図１を参照して、学習部１０６で
は、各銘柄について、その銘柄の多数の学習サンプルか
ら抽出した全濃淡値ベクトルに対して主成分分析を施
し、固有値及び固有ベクトルを得る。そして、固有値に
基づき、寄与率を求め、寄与率の高いほうから所定個数
の主成分を選択し、上記固有ベクトルを用いて、上記全
濃淡値ベクトルを主成分ベクトルに変換する。このよう
に、主成分分析の結果に基づき有意な特徴を選択するこ
とにより、特徴ベクトルの次元圧縮が図れ、以後の処理
量を削減することができる。次に、得られた上記主成分
ベクトルを各銘柄毎に平均して参照ベクトルとし、この
参照ベクトルを各銘柄の参照ベクトルとして辞書ファイ
ル１０８に格納する。更に、各銘柄の固有ベクトルも辞
書ファイル１０８に格納される。以下、辞書ファイル１
０８に格納された全銘柄の参照ベクトルを総称して辞書
と呼ぶ。

【００３７】（Ｂ）識別フェーズ このフェーズでは、未知の錠剤について、学習フェーズ
で作成された辞書を用いて、いずれの銘柄に近いかの識
別検査が行われる。ここでは、識別対象となる錠剤が本
システムに入力される。

【００３８】図１を参照して、まず、入力された錠剤に
ついて、学習フェーズと同様にカメラ撮影が行われ、こ
の画像に対し逆γ補正部１０２、ＲＧＢグレイ変換部１
０３、位置・向き補正部１０４及び特徴抽出部１０６に
よる一連の画像処理が行われ、濃淡値ベクトルが抽出さ
れる。

【００３９】次に、識別部１０７が、上記学習フェーズ
で得られた各銘柄の固有ベクトルを用いて、濃淡値ベク
トルを主成分ベクトルに変換する。次に、この主成分ベ
クトルと各銘柄の参照ベクトルとの間の距離を計算す
る。この時、距離関数にはユークリッド距離、類似度な
どを用いる。一般的な距離関数については、例えば、
「舟久保登：視覚パターンの処理と認識、啓学出版発
行、１９９０」に記載されている。

【００４０】ところで、本実施例では、基本となる特徴
ベクトルとして濃淡値ベクトルを用いるため、距離計算
の処理は、参照画像と識別対象画像とを重ね合わせてそ
の一致の度合いを算出していることに他ならない。この
ような特徴ベクトルは従来のパターン識別システムにお
いてはほとんど用いられることがなかったが、画像情報
を最大限活用できることから、大カテゴリーを処理対象
にする場合には有効である。

【００４１】更に、識別部１０７は、こうして得た距離
の近い順から、第１候補、第２候補、第３候補……とい
うように、各銘柄に対し正解候補としての順位を決定す
る。

【００４２】候補表示部１１０は、正解候補の錠剤イメ
ージを表示した候補表示ウインドウをコンピュータ１０
０のメモリ上に作成し、その中から１個または順位が連
続な所定個数の候補表示ウインドウを選択してコンピュ
ータ１００のディスプレイ画面に表示する。その際、後
述する候補表示制御部１０９からのモード指定に応じ
て、正解候補を一度に１個だけ表示する第１モード、５
個表示する第２モード、１０個表示する第３モード及び
２０個表示する第４モードの４種の表示モードがあり、
任意の表示モードが選択できるようになっている。ディ
スプレイ画面上に表示された候補表示ウインドウは、各
々独立してディスプレイ画面上を移動可能となってお
り、後述する候補表示制御部１０９からの整列指令によ
って、候補表示ウインドウを画面上で順位順に整列させ
ることもできる。

【００４３】また、候補表示部１１０は、表示された正
解候補の中から指定された候補について、その錠剤銘柄
の効能や副作用など（以下、薬品情報という）を記述し
た文書を表示した薬品情報ウインドウを作成して、ディ
スプレイ画面に表示する機能も有する。

【００４４】データベース１１１は、各銘柄の錠剤イメ
ージと薬品情報を蓄積したものである。候補表示部１１
０が候補表示ウインドウや薬品情報ウインドウを作成す
る際、このデータベースを検索して必要な錠剤イメージ
や薬品情報を読み出すようになっている。

【００４５】候補表示制御部１０９は、幾つかの指令釦
を配した制御ウインドウを作成してディスプレイ画面に
表示し、この制御ウインドウに対するオペレータの操作
に従って候補表示部１１０に対して上述した表示モード
の選択指令や整列指令を与えるものである。

【００４６】図７は制御ウインドウの具体例を示す。制
御ウインドウ７００は、４個の表示モード選択釦７０２
〜７０５、整列釦７０６、頁戻し釦７０７及び頁送り釦
７０８を備える。表示モード選択釦７０２〜７０５は、
上記第１〜第４の表示モードを選択するためのものであ
る。整列釦７０６は、候補表示ウインドウを順位順に整
列させるためのものである。

【００４７】また、頁戻し釦７０７及び頁送り釦７０８
は、現在表示されている正解候補のセットを、順位の高
いセットまたは順位の低いセットへと変更するためのも
のである。例えば、第２表示モードで第１位〜第５位の
正解候補が表示されている状態において、頁送り釦７０
８が操作されると第６位〜第１０位の候補が表示され、
次に頁戻し釦７０７が操作されると、再び第１位〜第５
位の候補が表示される。

【００４８】図８及び図９は、ディスプレイ画面８００
上に表示された候補表示ウインドウの具体例を示すもの
である。

【００４９】図８は第１表示モードの場合の例で、例え
ば第１順位の候補の候補表示ウインドウ８０１のみが表
示されている。図９は第２表示モードの場合の例で、例
えば第１位〜第５位の候補表示ウインドウ８０１〜８０
５が表示されている。図９では、５つの候補表示ウイン
ドウ８０１〜８０５が順位順に一列に整列された状態で
表示されているが、オペレータがそれらの配置を変更し
たり再び整列させたりすることも自由にできる。この配
列の変更機能により、表示されている複数の正解候補の
中から正解（又は正解でない）と思われるものをピック
アップして列外に出したり、逆に戻したりするようなこ
とができるため、最終的な正解の決定作業を行なう際に
便利である。

【００５０】ここで、各候補表示ウインドウ８０１〜８
０５には、各錠剤の銘柄名と錠剤イメージとが表示され
ている。この錠剤イメージを表示することによって、銘
柄名だけを表示した場合に比較して、最終的な正解の決
定が大幅に容易になる。そのため、ここで用いる錠剤イ
メージとしては、肉眼で錠剤を観察した時に受ける主要
な外観特徴（形状、色彩、識別コード、質感、構造等に
関する個性的な要素）が一目で分るような錠剤のイラス
トや写真を用いることが望ましい。

【００５１】図１０は、図９の画面において更に薬品情
報ウインドウを表示させた場合の例を示している。図１
０の例は、第２位の候補ウインドウ８０２を電子ペンや
カーソル等でポインティングして第２位候補の薬品情報
ウインドウ８０２１を表示した場合を示している。

【００５２】この薬品情報ウインドウ８０２１は、その
錠剤に関する薬効・副作用などの様々な情報を提示する
ので、最終的な正解が決め難い時にこの情報を参考にし
たり、最終的な正解についてこの情報を用いて患者に必
要な指導やアドバイスを与えたりする等、種々の用途に
利用でき、しかもディスプレイ画面上で読むことができ
るため、格別に書物を参照する手間がなく非常に便利で
ある。

【００５３】尚、図８〜図１０では図７の制御ウインド
ウ７００を図示してないが、制御ウインドウ７００は図
示のディスプレイ画面８００内の余白領域に他のウイン
ドウと重ならないように表示してもよいし、また、図１
０のような場合は他のウインドウと部分的に重ねて表示
してもよいし、或いは、他のウインドウとは別のフレー
ムに表示しても良い。

【００５４】以上のように、本実施例の錠剤識別システ
ムでは、人間の目視に殆ど頼ることなく錠剤の識別検査
を行うことができる。

【００５５】なお、本発明は上記実施例に限定されるも
のではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の
異なる態様で実施可能である。例えば、錠剤識別だけで
なく、自動組立てラインにおける選別された部品の識別
などにも本発明は適用できる。

【００５６】

【発明の効果】本発明によれば、物品の識別を自動的に
行うことが可能である。また、識別により選ばれた正解
候補の表示の仕方を工夫しているため、最終的な正解を
人間が決定する場合にも、その決定が容易である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る錠剤識別システムの構
成を示すブロック図。

【図２】同実施例における位置・向き補正部の処理を示
すフローチャート。

【図３】同実施例における特徴抽出部の処理を示すフロ
ーチャート。

【図４】同実施例における位置・向き補正を施した後の
グレイ画像の例を示す図。

【図５】同実施例における図４の画像から切り出された
矩形領域を示す図。

【図６】同実施例における図５の画像を小区画に分けた
状態を示す図。

【図７】同実施例における制御ウインドウのレイアウト
を示す図。

【図８】同実施例における候補表示ウインドウのレイア
ウトを示す図。

【図９】同実施例における候補表示ウインドウのレイア
ウトを示す図。

【図１０】同実施例における候補表示ウインドウ及び薬
品情報表示ウインドウのレイアウトを示す図。

【符号の説明】

１ ＮＴＳＣテレビカメラ １００ コンピュータ １０１ 画像入力部 １０２ 逆γ補正部 １０３ ＲＧＢグレイ変換部 １０４ 位置・向き補正部 １０５ 特徴抽出部 １０６ 学習部 １０７ 識別部 １０８ 辞書ファイル １０９ 候補表示制御部 １１０ 候補表示部 １１１ 錠剤画像・医薬品情報データベース

フロントページの続き (56)参考文献 特開 平５−159063（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−98176（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−46298（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−159064（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−175785（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−134779（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−316282（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−292676（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−138472（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−244423（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−15525（ＪＰ，Ａ) 特表 昭56−500107（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06T 5/00 - 7/00

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 識別対象物品が予め設定された複数のカ
   テゴリーのいずれに属するかを識別する物品識別システ
   ムにおいて、 物品の画像を入力する画像入力手段と、 前記入力された画像内の物品領域を一定の位置及び方向
   に補正する位置・向き補正手段と、 前記位置及び方向の補正された画像から、特徴ベクトル
   を抽出する特徴抽出手段と、 予め用意された複数カテゴリーの参照ベクトルを蓄積し
   た辞書ファイルと、 前記特徴ベクトルと前記辞書ファイル内の参照ベクトル
   との間の距離を求める識別手段と、 前記各カテゴリーに関する所定の情報を蓄積したデータ
   ベースと、 前記識別手段からの距離に基づいて、前記複数のカテゴ
   リーの中から正解候補を選択し、選択した正解候補の情
   報を前記データベースから読み出し表示する候補表示手
   段と、 を備え、 前記位置・向き補正手段が、前記物品領域内に存在する
   所定の印の領域を抽出し、この所定印領域の二次モーメ
   ントを求め、この二次モーメントを用いて前記方向を補
   正し、かつ、前記物品領域の重心を求め、この重心を前
   記画像内の所定位置と一致させるように、前記位置を補
   正することを特徴とする物品識別システム。
2. 【請求項２】 請求項１記載の物品識別システムにおい
   て、 前記候補表示手段に対し、表示するべき正解候補の数及
   び情報の種類のいずれかを可変指定するための候補表示
   制御手段を更に備えることを特徴とする物品識別システ
   ム。
3. 【請求項３】 請求項１乃至２記載の物品識別システム
   において、 前記データベースに蓄積された情報が、前記各カテゴリ
   ーに属する物品のイメージと説明文であることを特徴と
   する物品識別システム。
4. 【請求項４】 識別対象物品が予め設定された複数のカ
   テゴリーのいずれに属するかを識別する物品識別方法に
   おいて、 物品の画像を入力する過程と、 前記入力された画像内の物品領域を一定の位置及び方向
   に補正する過程と、 前記位置及び方向の補正された画像から、特徴ベクトル
   を抽出する過程と、 前記特徴ベクトルと予め用意された複数カテゴリーの参
   照ベクトルとの間の距離を求める識別手段と、 前記識別手段からの距離に基づいて、前記複数のカテゴ
   リーの中から正解候補を選択する過程と、 前記複数のカテゴリーに関する予め用意した情報の中か
   ら、前記正解候補の情報を取り出し表示する過程と、 を備え、 前記位置及び方向を補正する過程が、 前記物品領域内に存在する所定の印の領域を抽出する過
   程と、この所定印領域の二次モーメントを求め、この二
   次モーメントを用いて前記方向を補正する過程と、 前記物品領域の重心を求め、この重心を前記画像内の所
   定位置と一致させるように、前記位置を補正する過程と
   を含むことを特徴とする物品識別方法。