(57)【要約】【課題】画像の印象を与えている部分領域を特定して判定することができる、印象判定処理方法、プログラム、及び、印象判定装置を提供する。【解決手段】複数の印象ラベルのうちのいずれか一つが設定された判定部１１は、複数回実行される学習処理の各々において、学習画像記憶部２１から読み出した学習画像を複数の部分領域に分割し、各部分領域における特徴量の各部分ベクトルから弱識別器を部分領域毎に構築する際にｋ−平均法により複数の部分ベクトルを定義し、これらの中から最も印象に寄与する部分領域の弱識別器を当該学習処理における弱識別器として選択して学習結果記憶部２２に記憶する印象判定処理方法、プログラム、及び、印象判定装置である。【選択図】図１
2010140184.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
印象判定処理部を有し、複数の印象ラベル、各々に前記印象ラベルの少なくとも１つが付加された複数の学習画像、前記学習画像の各々の特徴量、及び、学習結果を記憶する記憶装置にアクセス可能なコンピュータにより実行され、前記印象ラベル毎に、前記学習画像に基づいて、入力された評価画像の当該印象ラベルに対する印象度合いの判定及び当該判定のための学習を行う印象判定処理方法であって、
前記印象判定処理部により、前記記憶装置から前記印象ラベル、前記学習画像及び当該学習画像の特徴量を読み出す学習画像読出処理と、
所定の回数実行される前記学習の各々において、前記印象判定処理部により、前記学習画像の各々を、同一の位置及び数の部分領域に分割し、前記部分領域毎に、前記学習画像の前記特徴量のうち、当該部分領域に対応する前記特徴量の部分ベクトルを用いて、前記印象ラベルに対する印象を有するか否かの判定を行い、結果を数値として出力する弱識別器を構築し、さらに、全ての前記学習画像における当該部分領域に対応する前記部分ベクトルを前記弱識別器に入力して判定し、前記学習画像に付けられた前記印象ラベルと前記弱識別器の判定結果とが一致するか否かを検査して誤り率を算出し、当該誤り率が最も少ない部分領域の前記特徴量の部分ベクトルに対応する前記弱識別器を当該学習における弱識別器として選択して、前記記憶装置に前記学習結果として記憶する弱識別器設定処理と、
前記学習の各々において、前記印象判定処理部により、前記弱識別器設定処理で選択された前記弱識別器の前記誤り率から、全ての学習において設定された前記弱識別器を線形結合するための係数及び前記学習に用いられる学習用重みを算出する係数算出処理と、
を有し、
前記学習毎に実行される前記弱識別器設定処理は、
前記部分領域毎に、
判定しようとする印象ラベルが付加された前記学習画像である陽性サンプル、及び、前記陽性サンプル以外の陰性サンプルの特徴量の部分ベクトルから、前記陽性サンプル及び前記陰性サンプル毎にｋ−平均法によりクラスタ毎の前記部分ベクトルの重み付き平均値を求め、前記学習画像の前記部分領域に対応する前記特徴量の前記部分ベクトルと、前記陽性サンプル及び前記陰性サンプル毎に前記クラスタ毎の前記部分ベクトルの前記重み付き平均値との差による距離を求め、更に、当該距離のうち前記陽性サンプル及び前記陰性サンプル毎の最小距離を求め、当該最小距離を比較して、前記陽性サンプルの最小距離が前記陰性サンプルの最小距離よりも近い場合には、陽性とし、それ以外の場合には、陰性として判定するように前記弱識別器を構築する処理と、
前記学習画像の前記特徴量のうち、前記部分領域に対応する前記部分ベクトルを前記弱識別器に入力し、前記学習画像の各々に付された前記印象ラベルと前記弱識別器の結果とが一致するか否かを検査する処理と、
一致しなかった前記学習画像の前記学習用重みの総和から当該部分領域の前記部分ベクトルに対応する前記弱識別器の誤り率を算出する処理と、
を有する印象判定処理方法。
【請求項２】
前記印象判定処理部により、前記評価画像の特徴量を算出する特徴量算出処理と、
前記印象ラベル毎に、前記記憶装置から前記学習結果を読み出して、前記学習で選択された前記弱識別器の各々に前記評価画像の前記特徴量のうち、当該弱識別器が対応する部分領域の部分ベクトルを入力して判定結果を取得し、前記判定結果及び前記係数から、前記評価画像の前記印象ラベルに対する前記印象度合いを算出する印象判定処理と、
をさらに有する請求項１の印象判定処理方法。
【請求項３】
前記印象判定処理は、
前記学習毎の前記弱識別器の判定結果と前記重みとの積を算出し、全ての学習の前記積の総和として前記印象度合いを算出するように構成された請求項１または請求項２に記載の印象判定処理方法。
【請求項４】
前記特徴量は、前記画像における領域の色に関するものである請求項１〜３のいずれか一項に記載の印象判定処理方法。
【請求項５】
前記特徴量は、前記画像における領域のエッジに関するものである請求項１〜４いずれか一項に記載の印象判定処理方法。
【請求項６】
請求項１〜５いずれか一項に記載の印象判定処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項７】
複数の印象ラベル、各々に前記印象ラベルの少なくとも１つが付加された複数の学習画像、前記学習画像の各々の特徴量、及び、学習結果を記憶する記憶装置と、
評価画像を入力する入力装置と、
前記評価画像の判定結果が出力される出力装置と、
各々に印象ラベルのいずれかが設定され、設定された前記印象ラベルに対して、前記学習画像に基づいて当該印象ラベルに対する印象度合いの判定を行うための学習を行う印象判定処理方法を実行するとともに、前記学習結果に基づいて前記評価画像の判定を行う複数の判定部、及び、前記複数の判定部による前記評価画像の判定結果を前記出力装置に出力する判定結果出力部を有する処理装置と、を有し、
前記判定部は、
前記記憶装置から前記印象ラベル、前記学習画像及び当該学習画像の特徴量を読み出す学習画像読出処理と、
所定の回数実行される前記学習の各々において、前記学習画像の各々を、同一の位置及び数の部分領域に分割し、前記部分領域毎に、前記学習画像の前記特徴量のうち、当該部分領域に対応する前記特徴量の部分ベクトルを用いて、前記印象ラベルに対する印象を有するか否かの判定を行い、結果を数値として出力する弱識別器を構築し、さらに、全ての前記学習画像における当該部分領域に対応する前記部分ベクトルを前記弱識別器に入力して判定し、前記学習画像に付けられた前記印象ラベルと前記弱識別器の判定結果とが一致するか否かを検査して誤り率を算出し、当該誤り率が最も少ない部分領域の前記特徴量の部分ベクトルに対応する前記弱識別器を当該学習における弱識別器として選択して、前記記憶装置に前記学習結果として記憶する弱識別器設定処理と、
前記学習の各々において、前記弱識別器設定処理で選択された前記弱識別器の前記誤り率から、全ての学習において設定された前記弱識別器を線形結合するための係数及び前記学習に用いられる学習用重みを算出する係数算出処理と、を実行する学習処理部を有し、
前記学習処理部により行われる前記学習毎に実行される前記弱識別器設定処理は、
前記部分領域毎に、
判定しようとする前記印象ラベルが付加された前記学習画像である陽性サンプル、及び、前記陽性サンプル以外の陰性サンプルの特徴量の部分ベクトルから、前記陽性サンプル及び前記陰性サンプル毎にｋ−平均法によりクラスタ毎の前記部分ベクトルの重み付き平均値を求め、前記学習画像の前記部分領域に対応する前記特徴量の前記部分ベクトルと、前記陽性サンプル及び前記陰性サンプル毎に前記クラスタ毎の前記部分ベクトルの前記重み付き平均値との差による距離を求め、更に、当該距離のうち前記陽性サンプル及び前記陰性サンプル毎の最小距離を求め、当該最小距離を比較して、前記陽性サンプルの最小距離が前記陰性サンプルの最小距離よりも近い場合には、陽性とし、それ以外の場合には、陰性として判定するように前記弱識別器を構築する処理と、
前記学習画像の前記特徴量のうち、前記部分領域に対応する前記部分ベクトルを前記弱識別器に入力し、前記学習画像の各々に付された前記印象ラベルと前記弱識別器の結果とが一致するか否かを検査する処理と、
一致しなかった前記学習画像の前記学習用重みの総和から当該部分領域の前記部分ベクトルに対応する前記弱識別器の誤り率を算出する処理と、を実行するように構成された印象判定装置。
【請求項８】
前記判定部は、
前記評価画像の特徴量を算出し、前記印象ラベル毎に、前記記憶装置から前記学習結果を読み出して、前記学習で選択された前記弱識別器の各々に前記評価画像の前記特徴量のうち、当該弱識別器が対応する部分領域の部分ベクトルを入力して判定結果を取得し、前記判定結果及び前記係数から、前記評価画像の前記印象ラベルに対する前記印象度合いを算出する評価処理部を有する請求項７に記載の印象判定装置。
【請求項９】
前記処理装置は、２以上の計算処理部を有し、前記記憶装置を介して前記２以上の計算処理部の計算結果を相互に送受信可能に構成された並列計算装置を備え、
前記処理部は、前記２以上の計算処理部の各々に、前記陽性サンプル、及び前記陰性サンプル毎の前記クラスタを均等に割当て、前記２以上の計算処理部を並列化して動作させることにより、当該計算処理部に割り当てられた前記クラスタの前記部分ベクトルの前記重み付き平均値を求めるように構成された請求項７または８に記載の印象判定装置。
【請求項１０】
前記並列計算装置は、前記処理部により前記２以上の計算処理部の各々が求めた前記重み付き平均値を前記２以上の計算処理部の相互に割り当てて、更に、前記評価画像の前記特徴量の前記部分ベクトルと、前記重み付き平均値との差による距離を求めるように構成された請求項９に記載の印象判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の印象判定処理方法、プログラム、及び、印象判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像の特徴量を算出し、この画像の印象を判定する方法としては、例えば、複数の画像間の特徴量の距離によって画像の属するグループの判定及び分類を行う方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。この場合、画像全体から特徴量を算出して上記処理が行われる。
【特許文献１】特許第３１４３５３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、画像の印象は、画像全体よりも、画像の中の特定部分にあることが多い。例えば、白い壁の前に鮮やかな色の被写体がある画像の場合、その被写体の部分がこの画像の印象を与えていると考えられる。そのため、従来の方法では、画像のうち、特にその画像の印象を与えている部分を特定できず、正確な判定を行えないという課題があった。
【０００４】
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、画像を複数の部分領域に分割し、その画像の印象を与えている部分領域、及び、その部分領域における特徴量の部分ベクトルを特定して判定することができる、画像の印象判定処理方法、プログラム、及び、印象判定装置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】
【０００５】
前記課題を解決するために、本発明に係る印象判定処理方法は、印象判定処理部を有し、複数の印象ラベル、各々に印象ラベルの少なくとも１つが付加された複数の学習画像、学習画像の各々の特徴量、及び、学習結果を記憶する記憶装置にアクセス可能なコンピュータにより実行され、印象ラベル毎に、学習画像に基づいて入力された評価画像の当該印象ラベルに対する印象度合いの判定及び当該判定のための学習を行う印象判定処理方法であって、印象判定処理部により、記憶装置から印象ラベル、学習画像及び当該学習画像の特徴量を読み出す学習画像読出処理と、所定の回数実行される学習の各々において、印象判定処理部により、学習画像の各々を、同一の位置及び数の部分領域に分割し、部分領域毎に、学習画像の特徴量のうち、当該部分領域に対応する特徴量の部分ベクトルを用いて、印象ラベルに対する印象を有するか否かの判定を行い、結果を数値として出力する弱識別器を構築し、さらに、全ての学習画像における当該部分領域に対応する部分ベクトルを弱識別器に入力して判定し、学習画像に付けられた印象ラベルと弱識別器の判定結果とが一致するか否かを検査して誤り率を算出し、当該誤り率が最も少ない部分領域の特徴量の部分ベクトルに対応する弱識別器を当該学習における弱識別器として選択して、記憶装置に学習結果として記憶する弱識別器設定処理と、学習の各々において、印象判定処理部により、弱識別器設定処理で選択された弱識別器の誤り率から、全ての学習において設定された弱識別器を線形結合するための係数及び学習に用いられる学習用重みを算出する係数算出処理と、を有し、学習毎に実行される弱識別器設定処理は、部分領域毎に、判定しようとする印象ラベルが付加された学習画像である陽性サンプル、及び、陽性サンプル以外の陰性サンプルの特徴量の部分ベクトルから、陽性サンプル及び陰性サンプル毎にｋ−平均法によりクラスタ毎の部分ベクトルの重み付き平均値を求め、学習画像の部分領域に対応する特徴量の部分ベクトルと、陽性サンプル及び陰性サンプル毎にクラスタ毎の部分ベクトルの重み付き平均値との差による距離を求め、更に、当該距離のうち陽性サンプル及び陰性サンプル毎の最小距離を求め、当該最小距離を比較して、陽性サンプルの最小距離が陰性サンプルの最小距離よりも近い場合には、陽性とし、それ以外の場合には、陰性として判定する弱識別器を構築する処理と、学習画像の特徴量のうち、部分領域に対応する部分ベクトルを弱識別器に入力し、学習画像の各々に付された印象ラベルと弱識別器の結果とが一致するか否かを検査する処理と、一致しなかった学習画像の学習用重みの総和から当該部分領域の部分ベクトルに対応する弱識別器の誤り率を算出する処理と、を有する。
【０００６】
さらに、このような印象判定処理方法は、印象判定処理部により、評価画像の特徴量を算出する特徴量算出処理と、印象ラベル毎に、記憶装置から学習結果を読み出して、学習で選択された弱識別器の各々に評価画像の特徴量のうち、当該弱識別器が対応する部分領域の部分ベクトルを入力して判定結果を取得し、判定結果及び係数から、評価画像の印象ラベルに対する印象度合いを算出する印象判定処理と、をさらに有することが好ましい。
【０００７】
また、このような印象判定処理方法において、印象判定処理は、学習毎の弱識別器の判定結果と重みとの積を算出し、全ての学習の積の総和として印象度合いを算出するように構成されることが好ましい。
【０００８】
また、このような印象判定処理方法において、特徴量は、画像における領域の色に関するものであることが好ましい。あるいは、特徴量は、画像における領域のエッジに関するものであることが好ましい。
【０００９】
なお、本発明に係る印象判定処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを作成することができ、このプログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体または記憶装置に格納される。また、ネットワークなどを介してディジタル信号として配信される場合もある。このとき、中間的な処理結果はメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【００１０】
また、上記課題を解決するため、本発明に係る画像印象判定装置は、複数の印象ラベル、各々に印象ラベルの少なくとも１つが付加された複数の学習画像、学習画像の各々の特徴量、及び、学習結果を記憶する記憶装置と、評価画像を入力する入力装置と、評価画像の判定結果が出力される出力装置と、各々に印象ラベルのいずれかが設定され、設定された印象ラベルに対して、学習画像に基づいて当該印象ラベルに対する印象度合いの判定を行うための学習を行う印象判定処理方法を実行するとともに、学習結果に基づいて評価画像の判定を行う複数の判定部、及び、複数の判定部による評価画像の判定結果を出力装置に出力する判定結果出力部を有する処理装置と、を有し、判定部は、記憶装置から印象ラベル、学習画像及び当該学習画像の特徴量を読み出す学習画像読出処理と、所定の回数実行される学習の各々において、学習画像の各々を、同一の位置及び数の部分領域に分割し、部分領域毎に、学習画像の特徴量のうち、当該部分領域に対応する特徴量の部分ベクトルを用いて、印象ラベルに対する印象を有するか否かの判定を行い、結果を数値として出力する弱識別器を構築し、さらに、全ての学習画像における当該部分領域に対応する部分ベクトルを弱識別器に入力して判定し、学習画像に付けられた印象ラベルと弱識別器の判定結果とが一致するか否かを検査して誤り率を算出し、当該誤り率が最も少ない部分領域の特徴量の部分ベクトルに対応する弱識別器を当該学習における弱識別器として選択して、記憶装置に学習結果として記憶する弱識別器設定処理と、学習の各々において、弱識別器設定処理で選択された弱識別器の誤り率から、全ての学習において設定された弱識別器を線形結合するための係数及び学習に用いられる学習用重みを算出する係数算出処理と、を実行する学習処理部を有し、学習処理部により行われる学習毎に実行される弱識別器設定処理は、部分領域毎に、判定しようとする印象ラベルが付加された学習画像である陽性サンプル、及び、陽性サンプル以外の陰性サンプルの特徴量の部分ベクトルから、陽性サンプル及び陰性サンプル毎にｋ−平均法によりクラスタ毎の部分ベクトルの重み付き平均値を求め、学習画像の部分領域に対応する特徴量の部分ベクトルと、陽性サンプル及び陰性サンプル毎にクラスタ毎の部分ベクトルの重み付き平均値との差による距離を求め、更に、当該距離のうち陽性サンプル及び陰性サンプル毎の最小距離を求め、当該最小距離を比較して、陽性サンプルの最小距離が陰性サンプルの最小距離よりも近い場合には、陽性とし、それ以外の場合には、陰性として判別する弱識別器を構築する処理と、学習画像の特徴量のうち、部分領域に対応する部分ベクトルを弱識別器に入力し、学習画像の各々に付された印象ラベルと弱識別器の結果とが一致するか否かを検査する処理と、一致しなかった学習画像の学習用重みの総和から当該部分領域の部分ベクトルに対応する弱識別器の誤り率を算出する処理と、を実行するように構成されている。
【００１１】
また、このような印象判定装置において、判定部は、評価画像の特徴量を算出し、印象ラベル毎に、記憶装置から学習結果を読み出して、学習で選択された弱識別器の各々に評価画像の特徴量のうち、当該弱識別器が対応する部分領域の部分ベクトルを入力して判定結果を取得し、判定結果及び係数から、評価画像の印象ラベルに対する印象度合いを算出する評価処理部を有することが好ましい。
【００１２】
また、このような印象判定装置において、処理装置は、２以上の計算処理部を有し、記憶装置を介して２以上の計算処理部の計算結果を相互に送受信可能に構成された並列計算装置を備え、処理部は、２以上の計算処理部の各々に、陽性サンプル、及び陰性サンプル毎のクラスタを均等に割り当て、２以上の計算処理部を並列化して動作させることにより、当該計算処理部に割り当てられたクラスタの部分ベクトルの重み付き平均値を求めるように構成されていることが好ましい。
【００１３】
また、このような印象判定装置において、並列計算装置は、処理部により２以上の計算処理部の各々が求めた重み付き平均値を２以上の計算処理部の相互に割り当てて、更に、評価画像の特徴量の部分ベクトルと、重み付き平均値との差による距離を求めるように構成されていることが好ましい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係る画像の印象判定処理方法、プログラム、及び、印象判定装置を以上のように構成すると、学習画像の中で、印象を与えている部分領域とその部分領域における特徴量の部分ベクトルとを学習によって特定して弱識別器を構築し、さらに、それらの情報を用いて強識別器を構築することができ、この強識別器により評価画像の判定を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の好ましい実施形態について図面を参照して説明する。まず、図１及び図２を用いて、印象判定装置１００の構成について説明する。この印象判定装置１００は、ＣＰＵやメインメモリ等を有する処理装置（コンピュータ）１と、ハードディスクやフラッシュメモリ等からなり、画像データ等が記憶される記憶装置２，５と、キーボードやマウス等からなり、ユーザからの指示を受け付ける入力装置３と、ディスプレイやプリンタ等からなり、判定結果等が出力される出力装置４とから構成される。処理装置１は、印象判定処理を行う印象判定処理部１０を有し、さらに、この印象判定処理部１０は、印象ラベル毎に設けられ、学習画像に基づく学習結果を用いて評価画像の評価を行う複数の判定部１１と、評価画像の判定においてどの判定部１１を使用するか（どの印象ラベルについて評価を行うか）を選択する選択部１２と、この選択部１２の制御を行う制御部１３と、判定部１１による判定結果を出力装置４に出力する判定結果出力部１４と、を有して構成される。なお、この印象判定処理部１０は、例えば、処理装置（コンピュータ）１で実行されるプログラムとして構成される。
【００１６】
この印象判定装置１００において、判定部１１の各々は、記憶装置２の学習画像記憶部２１に予め登録された学習画像及び印象ラベルに基づいて学習を行う学習処理部１１ａと、記憶装置２の学習結果記憶部２２に記憶された学習結果に基づいて、記憶装置５の評価画像記憶部５１に記憶された評価画像の評価を行う評価処理部１１ｂとを有して構成されている。それでは、この判定部１１における処理について、図３〜図１０を用いて説明する。
【００１７】
［学習画像による学習］
学習処理部１１ａは、ＡｄａＢｏｏｓｔの手法により、複数の学習サンプル（学習画像）を用いて、図４に示す処理手順により評価画像の印象を判定するための１つの強識別器Ｈ（Ｘ）を構築するものである。この学習処理部１１ａは、学習を開始すると、学習画像記憶部２１に記憶されている複数の学習画像を読み込む（ステップＳ３００）。ここで、学習画像記憶部２１には、図３に示すように、学習画像を記憶する学習画像記憶テーブル２１１と、印象ラベルと学習画像との対応付けを行う印象ラベル記憶テーブル２１２とを有して構成されている。
【００１８】
学習画像記憶テーブル２１１は、学習画像を識別するための画像ＩＤが記憶される画像ＩＤカラム２１１ａと、学習画像が格納されるファイルカラム２１１ｂと、この学習画像の特徴量Ｘ（ｊ）が記憶される特徴量カラム２１１ｃとから構成されている。図３（ａ）においては、７枚の画像が登録されている場合を示しており、ｊは、学習画像の番号を示す。なお、ファイルカラム２１１ｂに学習画像を直接記憶させるのではなく、別の領域に学習画像本体を記憶し、この学習画像のファイル名（又はパス名）をこの領域に記憶するように構成することも可能である。
【００１９】
また、印象ラベル記憶テーブル２１２は、印象ラベルを識別するための印象ＩＤが記憶される印象ＩＤカラム２１２ａと、印象ラベルが記憶される印象ラベルカラム２１２ｂと、当該印象ラベルに対応付けられている学習画像の画像ＩＤが記憶される画像ＩＤカラム２１２ｃと、から構成されている。この画像ＩＤカラム２１２ｃには、複数の画像ＩＤを設定することが可能であり、例えば、印象ＩＤ＝”１”の”美しい”という印象ラベルには、画像ＩＤが”０００１”と”０００２”の２枚の学習画像が設定されている。
【００２０】
なお、画像の特徴量Ｘは、ＭＰＥＧ７で規格化されている、スケーラブルカラー（Scalable Color）やエッジヒストグラム（Edge Histogram）を用いたｎ次元のベクトルとして定義されており、本実施の形態においては、学習画像毎に予め決められた方法により計算されて特徴量カラム２１１ｃに設定されている。
【００２１】
そして、学習処理部１１ａは、学習のステップ数ｔに初期値として”１”を設定し（ステップＳ３１０）、ステップ数ｔが、予め決められた回数（Ｔｍａｘ）を超えたか否かを判断し、Ｔｍａｘを超えるまで、ステップＳ３３０〜ステップＳ３５０を繰り返す（ステップＳ３２０）。この繰り返し処理において、ステップＳ３３０では、ステップＳ３００で読み込んだ学習画像を用いて、繰り返し処理毎の（ｔ回目の）学習における弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）が構築される。弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）の詳細な構築方法については後述するが、本実施の形態における学習処理部１１ａにおいては、学習画像を予め決められた部分領域に分割し、この部分領域における特徴量の部分ベクトル毎に学習を行い、当該部分領域の部分ベクトル毎の弱識別器ｈi,k（ｘ，ｔ）を構築し、（ｉは画像の部分領域の番号であり、ｋは当該部分領域に対応する特徴量の部分ベクトルの番号）、これらの部分領域における特徴量の部分ベクトルに対応する弱識別器の中から最も印象が強い部分領域の特徴量の部分ベクトルを選択し、この部分ベクトルに対応する弱識別器をこの学習処理（ｔ回目の学習処理）における弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）として選択するように構成されている。そのため、ｘは、ｔ回目の学習において入力される画像の特徴量（ベクトル量）Ｘのうち、各弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）が対応する部分領域における部分ベクトルを表している。
【００２２】
また、ステップＳ３４０では、ステップＳ３３０で構築された弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）から、線形結合のためのｔ回目の学習ステップにおける係数αtを算出し、さらに、次の学習ステップ（ｔ＋１回目）で用いる各学習画像の重みＤt+1（ｊ）を更新する。そして、ステップＳ３５０でステップ数ｔに１を加算する。
【００２３】
以上のようにして、Ｔｍａｘ回の学習をすることにより、Ｔｍａｘ個の部分領域（ｉ）と、この部分領域における部分ベクトル（ｋ）と、弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）との組が決定され、ステップＳ３６０においてこれらの弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）を線形結合することにより１つの強識別器Ｈ（Ｘ）が構築される。このステップＳ３６０において弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）を線形結合するための係数αtは、上述のようにステップＳ３４０で算出されるが、後述するように、ステップＳ３３０で選択された部分領域における部分ベクトルに対応する弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）とその誤り率εtとを用いて、次式（１）として決定される。ここで、１枚の学習画像をｍ個の部分領域に分割したとすると、部分領域の組み合わせの集合はＧ＝｛ｇ１，ｇ２，．．．，ｇｍ｝と表され、番号ｊの学習画像のｉ番目の部分領域の特徴量に対応するｋ番目の部分ベクトルをｘi,j,kとすると、特徴量のベクトルＸは部分ベクトルの集合（Ｘ（ｊ）＝｛ｘ1,j,1，ｘ1,j,2，．．．，ｘ1,j,k1，ｘ2,j,1，ｘ2,j,2，．．．，ｘ2,j,k2，．．．，ｘm,j,1，ｘm,j,2，．．．，ｘm,j,km｝）として表される。なお、ｋ１，ｋ２，．．．，ｋｍは、それぞれの部分領域ｉにおける特徴量の部分ベクトルの数である。
【００２４】
【数１】
2010140184.tif 000003
【００２５】
この式（１）は、弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）の信頼性を表しており、誤り率εtが低いほど係数αtが大きくなり、対応する弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）のステップＳ３６０での判断の影響が大きくなる。但し、誤り率εtが０．５を超えるときは、弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）の判定を逆にすれば誤り率εtを小さくすることができるので、この場合は１から誤り率εtを引いた値を新たな誤り率εtとする。従って、誤り率εtの最悪値は０．５となる。
【００２６】
また、ｔ＋１回目の学習における学習画像の重みＤt+1（ｊ）は、全ての学習画像に対する重みを加算したときに１になる必要があるため、次式（２）に示すように、ｔ回目の学習における重みＤt（ｊ）により求められる。なお、この式（２）において、Ｊｍａｘは学習画像の枚数を示し、ｘi,j,kは、弱識別器が選択された部分領域ｉに対応するｊ番目の画像のｋ番目の部分ベクトルを示し、ｙjは、ｊ番目の画像の印象ラベルの有無を表し、この学習を行っている判定部１１に割り当てられた印象ラベルを有する場合は１、有しない場合は−１となる。
【００２７】
【数２】
2010140184.tif 000004
【００２８】
以上より、ステップＳ３６０で構築される１つの強識別器Ｈ（Ｘ）は、次式（３）で表される。なお、この式（３）において、Ｘは強識別器Ｈで評価される画像の特徴量（ベクトル量）であり、ｘは、特徴量Ｘのうち、ｔ回目の学習において弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）が選択された部分領域に対応する部分ベクトルである。
【００２９】
【数３】
2010140184.tif 000005
【００３０】
図７では、学習全体を通じて、一番選択された頻度の多かった部分領域が画像の印象に影響を与えている領域として特定される様子が示されており、Ｔｍａｘ回行った学習の結果は、学習全体を通じて出現頻度の高かった領域（丸印が付けられた領域）となる。
【００３１】
それでは、図５及び図６を用いて、弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）を構築するための処理（ステップＳ３３０）の具体的構成について説明する。
【００３２】
ところで、本実施形態の弱識別器は、後述するように、ｋ−平均法を用いて学習画像の部分領域における陽性サンプルと陰性サンプルの部分ベクトルの平均値を複数定義するように構成されている。このように平均値を複数定義するのは、仮に、学習画像の部分領域における陽性サンプルと陰性サンプルの部分ベクトルの平均値が、代表する１つのベクトルで表現されるとすると、学習画像の特徴量の部分ベクトルの分散が大きい場合に、このようなベクトルで構築された弱識別器の精度が悪くなる可能性があるからである。例えば、図８（ａ）は、それぞれの円の中心が陽性サンプルと陰性サンプルの部分ベクトルの平均値を模式的に表したものであり、このように各平均値が近く、かつ、陰性サンプルのグループが陽性サンプルのグループを内包している場合は、学習画像の特徴量の部分ベクトルが陽性サンプルの部分ベクトルの平均値に近い場合であっても、必ずしも陽性と判定することが適切でない場合がある。陽性サンプルまたは陰性サンプルの部分ベクトルが、それぞれの平均ベクトルを中心とする円の範囲内に存在しており、この円の範囲で表されるサンプルのグループのことを「クラスタ」と呼ぶとする（図８（ａ））。この各円の半径は、中心（部分ベクトルの平均値）と最も離れている学習画像の特徴量の部分ベクトルとの距離となっている。そして、本実施形態の弱識別器は、学習画像の部分領域における陽性サンプルと陰性サンプルの部分ベクトルの平均値をｋ−平均法を用いて複数定義し、複数のクラスタに分割して、それぞれのクラスタで部分ベクトルの平均値を取り、陽性サンプルのグループ及び陰性サンプルのグループがいくつかに分割されることになる。このため、図８（ａ）で示すように、一方のグループが他方を含む場合の判定が困難になる状況を低減することができる。本実施形態の弱識別器は、例えば、図８（ｂ）で示すように、４つの正サンプル（陽性サンプル）のクラスタ群（ｋｙｅｓ＝４）と４つの負サンプル（陰性サンプル）のクラスタ群（ｋｎｏ＝４）のように分割し、陽性サンプル及び陰性サンプルを細かく分類し、画像の特徴量の部分ベクトルとそれぞれのクラスタの中心との距離を計算し、最も距離の短いクラスタが正サンプルで構成されている場合は、判定を陽性とし、負サンプルで構成されている場合は、判定を陰性とするように構成されている。本実施形態の弱識別器は、このように、構成されているため、学習画像の特徴量の部分ベクトルが例えば陽性サンプルの部分ベクトルの平均値に近い場合であっても、学習画像の特徴量を高精度に識別し、陽性又は陰性の判定を正確に行うことができる。
【００３３】
弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）を構築するための処理は、図５で示すように、まず、学習画像を予め決められた複数の部分領域に分割する（ステップＳ３３０１）。例えば、図７に示すように、横６×縦４の２４の部分領域に分割する（この場合は、ｍ＝２４となる）。なお、ここでは、説明を簡単にするために、縦、横を均等に分割した場合について示しているが、部分領域の大きさは任意に設定することができる。また、これらの分割された部分領域を組み合わせたものを新たな部分領域としても良い。次に上記部分領域の各々における部分ベクトルの数をｋ＝｛ｋ１，ｋ２，．．．，ｋｍ｝とする（ステップＳ３３０２）。そして、部分領域のカウンタｉ及び部分ベクトルのカウンタｋに初期値として”１”を設定し（ステップＳ３３０３）、部分領域ｇ１から順に、部分領域ｇｍまで以下の処理を繰り返す（ステップＳ３３０４）。
【００３４】
まず、上述のステップＳ３００で学習画像記憶部２１から読み込んだすべての学習画像の、部分領域ｇｉにおける特徴量の部分ベクトルを抽出する（ステップＳ３３０５）。上述のように７枚の学習画像がある場合は、ｉ番目の部分領域の処理において抽出された部分ベクトルの集合は、｛ｘi,j,1，ｘi,j,2，．．．，ｘi,j,ki｝（ｊ＝１，２，．．．，７）となる。そして、ｋがｋｉより大きいか、すなわち、ｉ番目の部分領域に対応する全ての特徴量の部分ベクトルについて判定が終わったか否かを判断し（ステップＳ３３０６）、全ての判定が終わっている場合には、ｉに１を加算し（ステップＳ３３０７）、また、ｋに１を設定し（ステップＳ３３０８）、ステップＳ３３０４に戻る。一方、ステップＳ３３０６で全ての部分ベクトルについて判定が終わっていないと判断したときは、ｔ回目の学習において、ｋ−平均法によって計算された、学習画像の陽性サンプルの部分領域ｉの特徴量のｋ番目のｋｙｅｓ個のクラスタ中心ベクトルの重み付き平均値を、次式（４）によりそれぞれ算出し、学習画像の陰性サンプルの部分領域ｉの特徴量のｋ番目のｋｎｏ個のクラスタ中心ベクトルの重み付き平均値として、次式（５）によりそれぞれ算出して求める（ステップＳ３３０９）。そして、式（４）で計算されたクラスタ中心を陽性サンプルのｋｙｅｓ個の平均ベクトルとし、式（５）で計算されたクラスタ中心を陽性サンプルのｋｎｏ個の平均ベクトルとする（ステップＳ３３１０）。但し、ステップＳ３３０６でのｋとは、ステップＳ３３０２での部分ベクトルの数を表すｋであり、ｋ−平均法やクラスタ数ｋｙｅｓ，ｋｎｏとは別である。ここで、陽性サンプルとは、判定部１１に設定された印象ラベルに割り当てられている学習画像のことを言い、上述のｙj＝１のサンプルであり、反対に陰性サンプルとは、当該印象ラベルに割り当てられていない学習画像のことを言い、上述のｙj＝−１のサンプルである。例えば、図３（ｂ）において、”美しい”という印象ラベルが設定された判定部１１の学習処理部１１ａでは、画像ＩＤが”０００１”と”０００２”の学習画像が陽性サンプルとなり、それ以外の学習画像が陰性サンプルとなる。なお、式（４），（５）において、〜付きのｘは、部分ベクトルの重み付きの平均値であり、添え字の上側の文字は、”Ｙｅｓ”が陽性サンプルに対するものであることを示し、”Ｎｏ”が陰性サンプルに対するものであることを示す。また、ｍ＜ｎである。ｐは、陽性サンプルのクラスタの番号を示し、１から陽性サンプルのクラスタの数であるｋｙｅｓ個までの値をとり、ｑは、陰性サンプルのクラスタの番号を示し、１から陰性サンプルのクラスタの数であるｋｎｏ個までの値をとる。そして、部分領域iの特徴量のｋ番目の部分ベクトルの平均値をｋ−平均法により複数のクラスタに分割しているので、陽性サンプルのクラスタ番号ｐ又は陰性サンプルのクラスタ番号ｑは、部分ベクトルの重み付きの平均値のインデックスとして付加され、これが、クラスタのインデックスを表すようになっている。
【００３５】
【数４】
2010140184.tif 000006
【００３６】
これらの式（４），（５）において、ｍは部分ベクトルの次元数であり、Ｇ１，ｐは、陽性サンプルのクラスタのｐ番目に属する学習画像のインデックスの集合であり、Ｇ２，ｑは、陰性サンプルのクラスタのｑ番目に属する学習画像のインデックスの集合を表している。そして、ｎ１，ｐはクラスタＧ１，ｐを構成するインデックスの総数であり、陽性サンプルの枚数を示し、ｎ２，ｑはクラスタＧ２，ｑを構成するインデックスの総数であり、陰性サンプルの枚数を示している。ここで、ｎをサンプルの総数とすると、次式（６）となる。
【００３７】
【数５】
2010140184.tif 000007
【００３８】
そして、学習画像（画像サンプルの番号ｊの取り得る値としては、クラスタを構成する学習画像（画像サンプル）に対応するインデックス値（枚数）であるので、ｊ∈Ｇ１，ｐ（ｐ＝１，２，・・・ｋｙｅｓ）、若しくはｊ∈Ｇ２，ｑ（ｑ＝１，２，・・・ｋｎｏ）となっている。また、λjはｊ番目の学習画像に付加されている印象ラベル数の逆数である。例えば、図３（ｂ）において、画像ＩＤが”０００１”の学習画像には印象ラベルとして”美しい”と”落ち着いた”が付加されており、λ1＝０．５となる。同様に、画像ＩＤが”０００２”の学習画像には”美しい”という印象ラベルだけが付加されているため、λ2＝１．０となる。つまり、このλjは、ｊ番目の学習画像の印象に対する影響力を表しており、多くの印象ラベルが付加されている学習画像ほど、その学習画像の印象に与える影響力は小さくなる。また、Ｄt（ｊ）は、ｔ回目の学習における、ｊ番目のサンプルの重みである。ここで言う重みとは、各学習画像が平均的な特徴量の部分ベクトルである式（４）及び（５）に影響を与える割合のことであり、常に以下の式（７）の関係を満足するものとする。
【００３９】
【数６】
2010140184.tif 000008
【００４０】
なお、この陽性及び陰性サンプルの重みＤt（ｊ）は、学習ステップの回数とともに変化するが、初期値（ｔ＝１）のときの値は、それぞれ、次式（８），（９）により定義され、各学習サンプルの重みを同じとする。
【００４１】
【数７】
2010140184.tif 000009
【００４２】
次に、上述のステップＳ３３０９及びＳ３３１０で算出された特徴量の部分ベクトルであるｋｙｅｓ個の陽性サンプルの部分ベクトルの平均値（平均ベクトル）とｋｎｏ個の陰性サンプルの部分ベクトルの平均値（平均ベクトル）と、各学習画像の特徴量の部分ベクトルと差分によりユークリッド距離を算出し、最小距離を次式（１０），（１１）により求める（ステップＳ３３１１）。式（１０）において、ｆ1（ｘ）は、第ｉ番目の領域のｋ番目の部分ベクトルと陽性サンプルの特徴量のｋ番目の部分ベクトルのｋｙｅｓ個の陽性サンプルの部分ベクトルの平均値（平均ベクトル）の各々との差分を求めユークリッド距離を算出し、その中から最も小さい距離を与えるものであることを示し、式（１１）において、ｆ2（ｘ）は、第ｉ番目の領域のｋ番目の部分ベクトルと陰性サンプルの特徴量のｋ番目の部分ベクトルのｋｎｏ個の陰性サンプルの部分ベクトルの平均値（平均ベクトル）の各々との差分を求めユークリッド距離を算出し、その中から最も小さい距離を与えるものであることを示している。ただし、距離計算は１ノルムなど別のノルムでも代用できる。また、特徴量の部分ベクトルの平均値の添え字のうち、最初のｔは、ｔ回目の学習ステップであることを示す。
【００４３】
【数８】
2010140184.tif 000010
【００４４】
そして、ステップＳ３３１１で算出された距離ｆ1（ｘ），ｆ2（ｘ）を用いて、第ｉ番目の部分領域のｋ番目の部分ベクトルにおいて印象が陽性か陰性かを判定する弱識別器ｈi,k（ｘ，ｔ）を次式（１１）により構築する（ステップＳ３３１２）。式（１１）は、ステップＳ３３１１で算出された各学習画像の特徴量の部分ベクトとｋｙｅｓ個の陽性サンプルの特徴量の部分ベクトルの平均値とのユークリッド距離の中で最も小さい距離ｆ1（ｘ）、及び各学習画像の特徴量の部分ベクトとｋｎｏ個の陰性サンプルの特徴量の部分ベクトルの平均値とのユークリッド距離の中で最も小さい距離ｆ2（ｘ）とを比較し、距離ｆ1（ｘ）が小さい場合には、”１”、それ以外は、”−１”として定義されるようになっている。ここで、”１”が陽性で、”−１”が陰性を表す。すなわち、この式（１２）で表される弱識別器ｈi,k（ｘ，ｔ）は、評価画像の特徴量の部分ベクトルと学習画像より得られた陽性サンプルまたは陰性サンプルのそれぞれの部分ベクトルの複数の重み付き平均値との距離の中で最小となる距離を比較して、陽性サンプルの方が近いときに陽性（１）と判断され、陽性及び陰性サンプルとの距離が等しいか若しくは陰性サンプルと近いときに陰性（−１）と判断するものである。
【００４５】
【数９】
2010140184.tif 000011
【００４６】
最後に、上述のステップＳ３３１２で構築された弱識別器ｈi,k（ｘ，ｔ）を用いて、すべての学習画像の第ｉ番目の部分領域に対するｋ番目の部分ベクトルの判定を行い、その判定結果と、印象ラベル記憶テーブル２１２に設定された状態（陽性サンプルか、陰性サンプルか）が一致するかを検査する（ステップＳ３３１３）。この検査の結果、すべての学習画像について、弱識別器による判定結果と設定状態とが一致するときはｋに１を加えた後（ステップＳ３３１６）、ステップＳ３３０６に戻り当該部分領域の次の部分ベクトルについて上記処理を繰り返す（ステップＳ３３１４）。一方、このステップＳ３３１４で何れかの学習画像において判定結果と設定状態とが一致しないときは、次式（１３）により、該当する弱識別器ｈi,k（ｘ，ｔ）（言い換えると、該当する部分領域ｉのｋ番目の部分ベクトル）に対応する誤り率εi,kを算出し（ステップＳ３３１５）、ｋに１を加えた後（ステップＳ３３１６）ステップＳ３３０６に戻る。
【００４７】
【数１０】
2010140184.tif 000012
【００４８】
このようなステップＳ３３０９からＳ３３１３までの一連の処理を部分領域の組み合わせの集合Ｇの要素数だけ繰り返す。最終的に、ｉ個の部分領域において、最も誤り率εi,kが低かった弱識別器ｈi,k（ｘ，ｔ）を、ｔ回目の学習における弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）として選択し、学習ステップｔと、この弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）に関する部分領域の番号ｉ、部分ベクトルの番号ｋ、係数αt及び選択された部分領域における特徴量のｋ番目の部分ベクトルの重み付き平均値とを学習結果記憶部２２の学習結果テーブル２２１に記憶する（ステップＳ３３１７）。なお、この学習結果テーブル２２１は、図９に示すように、学習回数カラム２２１ａと、係数カラム２２１ｂと、平均値カラム２２１ｃと、部分領域カラム２２１ｄと、部分ベクトルカラム２２１ｅと、陽性サンプルクラスタ個数カラム２２１ｆと、陰性サンプルクラスタ個数カラム２２１ｇと、から構成されている。なお、弱識別器ｈi,k（ｘ，ｔ）が選択された部分領域ｉの部分ベクトルｋにおける誤り率εi,kが、ｔ回目の学習における誤り率εtとして選択される。そして、このように弱識別器が構成されているので、上述したように、陽性サンプルと陰性サンプルの部分ベクトルの重み付きの平均値が近い場合であっても、複数の陽性サンプル又は陰性サンプルの部分ベクトルの平均値が定義されるので、高精度な判定を行うことが可能となる。
【００４９】
［評価画像の評価］
評価処理部１１ｂは、上述の学習結果に基づいて、式（３）により評価画像の評価を行うものである。具体的には、図１０に示すように、まず、入力端末３より、評価を行う評価画像が指示されると当該評価画像を取得する（ステップＳ４００）。例えば、図１の構成の場合には、外部の記憶装置５の評価画像記憶部５１から取得する。そして、この評価画像の特徴量のベクトルＸを算出する（ステップＳ４１０）。次に、繰り返し回数ｔに初期値として”１”を設定し、この繰り返し回数ｔがＴｍａｘより大きくなるまで次の処理（ステップＳ４４０〜ステップＳ４６０）を繰り返す（ステップＳ４３０）。ステップＳ４４０では、学習結果記憶部２２の学習結果テーブル２２１からｔ回目の学習における部分領域ｉにおけるｋ番目の部分ベクトルの複数のクラスタリングに分割して得られたｋｙｅｓ個の陽性サンプルの重み付き平均値と、ｋｎｏ個の陰性サンプルの重み付き平均値とをそれぞれ取得する。そして、ステップＳ４５０では、ステップＳ４１０で算出した評価画像の特徴量のベクトルＸのうち、部分領域ｉにおけるｋ番目の部分ベクトル（ｘ）と、ステップＳ４４０で取得した部分領域ｉのｋ番目の部分ベクトルのｋｙｅｓ個とｋｎｏ個の重み付き平均値とから、式（９）〜（１１）により弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）の値を求める（ステップＳ４５０）。そして、ステップＳ４６０ではｔに１を加算する。以上のようにして、Ｔｍａｘ個の弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）の結果が出ると、最後に、学習結果テーブル２２１からＴｍａｘ個の重みαtの値を読み出し（ステップＳ４７０）、式（３）により、強識別器Ｈ（Ｘ）の値を算出する（ステップＳ４８０）。
【００５０】
以上のような構成によると、評価処理部１１ｂは、評価画像が、この評価処理部１１ｂが設けられた判定部１１に設定されている印象ラベルに相当する印象を有するか否かを数値として算出することができる。上述のように弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）は”１”か”−１”の値が出力されるため、強識別器Ｈ（Ｘ）の値が正の値であれば当該印象を有し、０より小さい値であれば当該印象を有しないと判断することができる。あるいは、所定の閾値を設定し、この閾値以上の値であれば当該印象を有し、閾値より小さければ当該印象を有しないと判断することもできる。すなわち、この判定部１１においては、強識別器Ｈ（Ｘ）の値は、印象を有する／有しない（”１”か”−１”か）ではなく、Ｔｍａｘ個の弱識別器と重みαtとの積の総和（線形結合）であるため、印象の度合いを数値として表現することが可能である。そのため、複数の印象ラベルが設定された判定部１１の各々の演算結果（Ｈ（Ｘ））を比較して、どの印象が最も強いのかというような比較や、順位付けも行うことが可能である。
【００５１】
なお、このような印象判定装置１００において、判定結果出力部１４は、複数の印象ラベルのそれぞれに対応付けられた判定部１１からの判定結果（強識別器Ｈ（Ｘ）の値）から、最も大きな値を、その評価画像の印象（印象ラベル）として表示しても良いし、複数の印象ラベルの値の各々をグラフとして表示しても良い。また、制御部１３により選択部１２を操作して、評価画像を判定する判定部１１，すなわち、判定を行う印象ラベルを選択するように構成することも可能である。
【００５２】
上述で説明した弱識別器は、ｋｙｅｓ個の陽性サンプルの特徴量の部分ベクトルの平均値とｋｎｏ個の陰性サンプルの特徴量の部分ベクトルの平均値とを求めるようになっており、ｋｙｅｓ個とｋｎｏ個の回数だけの計算が必要となっている。そこで、この計算を高速化するために、図１１で示すような並列化印象判定装置（印象判定装置）を用いることができる。つまり、上述の弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）を構築するための処理と、評価画像の評価における式（９）〜（１１）による弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）の値を求める際に、並列化による計算処理を行うことにより、計算を高速化することができる。
【００５３】
具体的には、並列化印象判定装置１００′（印象判定装置）は、並列計算クラスタ４４（並列計算装置）と画像蓄積サーバ４３と、画像の入力装置と出力装置を兼ねる装置の一例であるデジタルカメラ４１又はカメラ付き携帯電話４２等とが、データを送受信可能に構成されている。画像蓄積サーバ４３は、複数の印象ラベル、少なくとも１つの印象ラベルが付加された複数の学習画像、この学習画像の各々の特徴量、及び学習結果を記憶する記憶装置であり、また、並列計算クラスタ４４と共に、処理装置ともなっており、図示しない処理部や複数の判定部、及び判定結果出力部を有している。そして、並列計算クラスタ４４には、計算処理部であるＣＰＵが少なくとも２個以上、ｍｃｐｕ個だけ存在しており（図面上では、Ｎｏｄｅ１，Ｎｏｄｅ２，・・・ＮｏｄｅＮ）、この並列計算クラスタ４４の各ＣＰＵは、画像蓄積サーバ４３を介してグローバル通信により、各ＣＰＵのデータが送受信可能にされている。また、この画像蓄積サーバ４３は、デジタルカメラ４１又はカメラ付き携帯電話４２等と無線ＬＡＮなどで、画像データの送受信が可能である。そのため、デジタルカメラ４１又はカメラ付き携帯電話４２等から入力された評価画像は、画像蓄積サーバ４３を介して、並列計算クラスタ４４が受信し、並列計算クラスタ４４は評価画像の特徴量を計算する。また、並列計算クラスタ４４は、画像蓄積サーバ４３に記憶されている学習結果から部分領域の部分ベクトルの複数の陽性サンプル及び陰性サンプルの重み付き平均値を取得し、各ＣＰＵに均等に割り当てると共に各ＣＰＵを並列化して動作し、評価画像の判定を行う。そして、並列計算クラスタ４４は、その判定結果を図示しない判定結果出力部により画像蓄積サーバ４３を介してデジタルカメラ４１又はカメラ付き携帯電話４２等に出力する。
【００５４】
この並列計算クラスタ４４の各ＣＰＵは、互いに共通な情報をもち、学習画像の特徴量の陽性サンプルと陰性サンプルのクラスタ数がそれぞれｋｙｅｓ個，ｋｎｏ個存在するとした場合、各ＣＰＵは、ｋｙｅｓ＋ｋｎｏ個の距離計算を全ＣＰＵで割った回数だけ行う。また、並列計算クラスタ４４は、評価画像の特徴量を算出して、印象ラベル毎に画像蓄積サーバ４３から学習結果を読み出し、学習画像による学習で選択された弱識別器の各々に評価画像の特徴量のうち、この弱識別器が対応する部分ベクトルを入力する際に、各ＣＰＵにこの部分ベクトルを共通に持たせるようになっており、各ＣＰＵに割り当てられたクラスタの中心ベクトルと評価画像の特徴量の部分ベクトルとの距離を並列化して計算する。このため、並列計算クラスタ４４は、距離計算を分割して、高速化することができる。
【００５５】
つまり、並列計算クラスタ４４は、陽性サンプルと陰性サンプルのクラスタをそれぞれｋｙｅｓ／ｍｃｐｕ個，ｋｎｏ／ｍｃｐｕ個だけ各ＣＰＵに均等に割り当て、各ＣＰＵにそれぞれのクラスタの重み付け平均値（平均ベクトル）を持たせる。また、並列計算クラスタ４４は、入力画像（評価画像又は学習画像）の特徴量の部分ベクトルを、画像蓄積サーバ４３を介してグローバル通信により、各ＣＰＵに共通で持たせ、各ＣＰＵは、各ＣＰＵの担当するクラスタの中心ベクトルと入力画像の特徴量の部分ベクトルとのユークリッド距離を計算する。次に、並列計算クラスタ４４は、各ＣＰＵで計算されたユークリッド距離の中で、最小のユークリッド距離を最小距離ｄｍｉｎとして設定し、この最小距離ｄｍｉｎを各ＣＰＵの局所的な最小値とする。並列計算クラスタ４４は、このときの最小値ｄｍｉｎに対応するクラスタが、陽性サンプルのものか陰性サンプルのものかを判別するインデックス情報値ｉｎｄｅｘｍｉｎ（陽性サンプルのものであれば、”１”、陰性サンプルのものであれば、”−１”とする。）を設定する。そして、並列計算クラスタ４４は、各ＣＰＵの持つ最小距離ｄｍｉｎと陽性サンプルのものか陰性サンプルのものかを判別するインデックス情報値ｉｎｄｅｘｍｉｎを収集して、グローバル通信により、画像蓄積サーバ４３に送信し、そして、その画像蓄積サーバ４３は、その受信したインデックス情報値ｉｎｄｅｘｍｉｎを全てのＣＰＵへ送信する。このようにして、並列計算クラスタ４４は、画像蓄積サーバ４３を介して全てのＣＰＵへ互いの最小距離ｄｍｉｎ及び、陽性サンプルのものか陰性サンプルのものかを判別するインデックス情報値ｉｎｄｅｘｍｉｎを送受信する。そして、並列計算クラスタ４４は、各ＣＰＵから収集した最小距離ｄｍｉｎの値で最も最小となる最小距離ｄｍｉｎを相互最小距離ｄｍｉｎGrobalとし、これに対応するインデックス情報値ｉｎｄｅｘｍｉｎを相互インデックス情報値ｉｎｄｅｘｍｉｎGrobalとする。以上のように、並列計算クラスタ４４の各ＣＰＵは、同じ値の相互最小距離ｄｍｉｎGrobal、相互インデックス情報値ｉｎｄｅｘｍｉｎGrobalを持つことができるようになる。そして、画像蓄積サーバ４３は、この相互インデックス情報値ｉｎｄｅｘｍｉｎGrobalが”１”であれば、その画像は陽性となり、”−１”であれば、陰性として判定する。
【００５６】
このように、弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）を構築するための処理と、評価画像の評価における式（１０）〜（１２）による弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）の値を求める際に、並列計算クラスタ４４を使用して、各ＣＰＵで並列して計算させることにより、高精度な判定を行いつつ、ｋｙｅｓ個とｋｎｏ個の回数だけの計算を高速化することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】画像印象判定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】判定部の構成を示すブロック図である。
【図３】学習画像記憶部のデータ構造を示すデータ構造図であって、（ａ）は学習画像記憶テーブルの構造を示し、（ｂ）は印象ラベル記憶テーブルの構造を示す。
【図４】上記判定部のうち、学習処理部における処理を示すフローチャートである。
【図５】上記学習処理において、弱識別器を構築する処理の詳細を示すフローチャートである。
【図６】上記学習処理において、弱識別器を構築する処理の詳細を示すフローチャートである。
【図７】上述の学習処理部における処理において、印象に影響を与える部分領域が特定される過程を示す説明図である。
【図８】上述の学習処理部における処理において、（ａ）正と負のサンプルのクラスタ１つずつでは、弱識別器で判定が困難な状態を示す模式図であり、（ｂ）弱識別器においていくつかのクラスタに分割した状態を示す模式図である。
【図９】学習結果記憶部における学習結果テーブルのデータ構造を示すデータ構造図である。
【図１０】上記判定部のうち、評価処理部における処理を示すフローチャートである。
【図１１】印象判定処理部において、並列化印象判定装置の実装例を示す模式図である。
【符号の説明】
【００５８】
１  処理装置（コンピュータ）    ２  記憶装置    ３  入力装置
４  出力装置    １０  印象判定処理部    １１  判定部
１４  判定結果処理部    １００，１００′  印象判定装置
【図１】
2010140184.tif 000013
【図２】
2010140184.tif 000014
【図３】
2010140184.tif 000015
【図４】
2010140184.tif 000016
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2010140184.tif 000021
【図１０】
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【図１１】
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