Although methods employing chain codes or Fourier descriptors are known for calculating an outline similarity between a model image and an object image, these methods are difficult to achieve detection of both an approximate similarity and local similarity. In view of this, according to the present invention, wavelet transformation is performed on outline points of an object image, and similarity calculation is performed on a plurality of model images with the use of a low frequency component of the transformation result. Only the model image, having a close agreement in matching processing, is subjected to similarity calculation using a high frequency component of the transformation result. By virtue of this processing, similarity calculation can be performed at high speed with high precision.

Embora os métodos que empregam os códigos chain ou os descriptors de Fourier sejam sabidos calculando uma similaridade do esboço entre uma imagem modelo e uma imagem do objeto, estes métodos são difíceis de conseguir a deteção de uma similaridade aproximada e da similaridade local. Na vista disto, de acordo com a invenção atual, a transformação do wavelet é executada em pontos do esboço de uma imagem do objeto, e o cálculo da similaridade é executado em um plurality das imagens modelo com o uso de um componente da freqüência baixa do resultado da transformação. Somente a imagem modelo, tendo um acordo próximo em processar combinando, é sujeitada ao cálculo da similaridade usando um componente de alta freqüência do resultado da transformação. Pelo virtue deste processar, o cálculo da similaridade pode ser executado na alta velocidade com a precisão elevada.