(57)【要約】【課題】生体組織のテクスチャの特徴に基づき、生体組織画像における各部位の属する生体組織を正確に識別する。【解決手段】ステップＳ１１で、識別対象画像が局所領域に分割され、ステップＳ１２で、局所領域の各画素を中心とする３×３画素の画素ブロックが抽出される。ステップＳ１３で、各画素ブロックの画素が８ビット符号に符号化され、ステップＳ１４で、局所領域に対応する局所領域ヒストグラムが生成されて正規化される。そして、ステップＳ１５で、予め生成され保持されている各生体組織の特徴量ヒストグラム（５８次元ベクトル）と、識別対象画像の各局所領域の局所領域ヒストグラム（５８次元ベクトル）とのユークリッド距離が演算され、当該距離が所定の閾値以下であるかに基づいて、識別対象画像の各局所領域の生体組織が識別される。本発明は、例えば、医療分野における画像解析装置に適用することができる。【選択図】図９
2010220908.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体組織画像における各部位の生体組織を識別する画像処理装置において、
識別対象としての前記生体組織画像を局所領域に分割する分割手段と、
前記局所領域のテクスチャの特徴量を検出する検出手段と、
検出された前記局所領域のテクスチャの特徴量と、所定の生体組織に対応付けて学習された識別用特徴量とを比較し、比較結果に基づいて、前記局所領域が前記所定の生体組織に属するか否かを判定する判定手段と
を含む画像処理装置。
【請求項２】
所定の生体組織に対応する前記識別用特徴量を学習する学習手段を
さらに含む請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記学習手段は、
前記学習用の前記生体組織画像の所定の生体組織に属する部位を局所領域に指定する指定手段と、
前記学習用の前記生体組織画像から、指定された前記局所領域の各画素を中心とする所定サイズの画素ブロックを抽出する第１の抽出手段と、
抽出された画素ブロック毎、前記画素ブロックに属する複数の画素の画素値を、複数存在し得る符号パターンのいずれかに符号化する第１の符号化手段と、
指定された前記局所領域毎、符号化された前記符号パターンの発生頻度を示す局所領域ヒストグラムを生成する第１の生成手段と、
生成された前記局所領域ヒストグラムを用いた統計的学習により、前記所定の生体組織に対応する前記識別用特徴量として、特徴量ヒストグラムを算出する算出手段と
を含む
請求項２に記載の学習装置。
【請求項４】
前記検出手段は、
前記識別対象としての前記生体組織画像から、分割された前記局所領域の各画素を中心とする所定サイズの画素ブロックを抽出する第２の抽出手段と、
抽出された画素ブロック毎、前記画素ブロックに属する複数の画素の画素値を、複数存在し得る符号パターンのいずれかに符号化する第２の符号化手段と、
分割された前記局所領域毎、符号化された前記符号パターンの発生頻度を示す局所領域ヒストグラムを、生成する第２の生成手段と、前記局所領域のテクスチャの特徴量として生成する第２の生成手段と
を含む
請求項１または３に記載の学習装置。
【請求項５】
前記第１および第２の符号化手段は、前記画素ブロックに属する複数の画素の画素値を、複数存在し得る符号パターンのいずれかにLBP(local binary patterns)符号化する
請求項３または４に記載の学習装置。
【請求項６】
前記算出手段は、生成された前記局所領域ヒストグラムを用いたAdBoost学習により、前記所定の生体組織に対応する前記識別用特徴量として、特徴量ヒストグラムを算出する
請求項３または４に記載の学習装置。
【請求項７】
前記生体組織画像は、バーチャルスライドである
請求項１乃至６に記載の学習装置。
【請求項８】
生体組織画像における各部位の生体組織を識別する画像処理装置の画像処理方法において、
画像処理装置による、
識別対象としての前記生体組織画像を局所領域に分割し、
前記局所領域のテクスチャの特徴量を検出し、
検出された前記局所領域のテクスチャの特徴量と、所定の生体組織に対応付けて学習された識別用特徴量とを比較し、比較結果に基づいて、前記局所領域が前記所定の生体組織に属するか否かを判定する
ステップを含む画像処理方法。
【請求項９】
生体組織画像における各部位の生体組織を識別する画像処理装置の制御用のプログラムであって、
識別対象としての前記生体組織画像を局所領域に分割し、
前記局所領域のテクスチャの特徴量を検出し、
検出された前記局所領域のテクスチャの特徴量と、所定の生体組織に対応付けて学習された識別用特徴量とを比較し、比較結果に基づいて、前記局所領域が前記所定の生体組織に属するか否かを判定する
ステップを含む処理を画像処理装置のコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムに関し、特に、生体を断層撮影して得られた生体組織画像を解析し、生体組織画像上の各位置を脳、肝臓、腸、骨などに識別する場合に用いて好適な画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、Ｘ線ＣＴ(Computed Tomography)、MRI(magnetic resonance imaging)、FMRI(functional magnetic resonance imaging)などにより、物体を切断することなく、その内部の画像を取得する技術が存在する。当該技術は、特に、医療分野などにおいて、人（患者）の断層撮影を行い、その結果得られる断層画像を病巣箇所の特定などに用いている。
【０００３】
ところで、断層画像などの生体組織画像上における各位置がどのような生体組織（例えば、脳、肝臓、腸、骨など）に属する部位であるのかを識別するには、当初、人が経験に基づいて識別する必要があった。また、生体組織の輪郭とそのテクスチャ（画像における模様）を予め登録しておき、識別対象の生体組織画像と比較することにより、この識別を自動化する方法が存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−８４１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した方法のように生体組織の輪郭を利用していると、生体組織の輪郭は断層面の位置（いわゆる、輪切りにする位置）によって大きく変化し得る。したがって、識別対象の生体組織画像の断層面の位置に制限が生じてしまう。
【０００６】
また、生体の個体差によっても生体組織の輪郭には相違があり、骨のような生体組織の場合にはその輪郭に一貫性がないなどの理由により、上述した方法は必ずしも最適ではなく、生体組織画像における各部位を正確に識別できないことが起こり得る。
【０００７】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、生体組織のテクスチャの特徴に基づき、生体組織画像における各部位の属する生体組織を正確に識別できるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一側面である画像処理装置は、生体組織画像における各部位の生体組織を識別する画像処理装置において、識別対象としての前記生体組織画像を局所領域に分割する分割手段と、前記局所領域のテクスチャの特徴量を検出する検出手段と、検出された前記局所領域のテクスチャの特徴量と、所定の生体組織に対応付けて学習された識別用特徴量とを比較し、比較結果に基づいて、前記局所領域が前記所定の生体組織に属するか否かを判定する判定手段とを含む。
【０００９】
本発明の一側面である画像処理装置は、所定の生体組織に対応する前記識別用特徴量を学習する学習手段をさらに含むことができる。
【００１０】
前記学習手段は、前記学習用の前記生体組織画像の所定の生体組織に属する部位を局所領域に指定する指定手段と、前記学習用の前記生体組織画像から、指定された前記局所領域の各画素を中心とする所定サイズの画素ブロックを抽出する第１の抽出手段と、抽出された画素ブロック毎、前記画素ブロックに属する複数の画素の画素値を、複数存在し得る符号パターンのいずれかに符号化する第１の符号化手段と、指定された前記局所領域毎、符号化された前記符号パターンの発生頻度を示す局所領域ヒストグラムを生成する第１の生成手段と、生成された前記局所領域ヒストグラムを用いた統計的学習により、前記所定の生体組織に対応する前記識別用特徴量として、特徴量ヒストグラムを算出する算出手段とを含むことができる。
【００１１】
前記検出手段は、前記識別対象としての前記生体組織画像から、分割された前記局所領域の各画素を中心とする所定サイズの画素ブロックを抽出する第２の抽出手段と、抽出された画素ブロック毎、前記画素ブロックに属する複数の画素の画素値を、複数存在し得る符号パターンのいずれかに符号化する第２の符号化手段と、分割された前記局所領域毎、符号化された前記符号パターンの発生頻度を示す局所領域ヒストグラムを、生成する第２の生成手段と、前記局所領域のテクスチャの特徴量として生成する第２の生成手段とを含むことができる。
【００１２】
前記第１および第２の符号化手段は、前記画素ブロックに属する複数の画素の画素値を、複数存在し得る符号パターンのいずれかにLBP符号化するようにすることができる。
【００１３】
前記算出手段は、生成された前記局所領域ヒストグラムを用いたAdBoost学習により、前記所定の生体組織に対応する前記識別用特徴量として、特徴量ヒストグラムを算出するようにすることができる。
【００１４】
前記生体組織画像は、バーチャルスライドとすることができる。
【００１５】
本発明の一側面である画像処理方法は、生体組織画像における各部位の生体組織を識別する画像処理装置の画像処理方法において、画像処理装置による、識別対象としての前記生体組織画像を局所領域に分割し、前記局所領域のテクスチャの特徴量を検出し、検出された前記局所領域のテクスチャの特徴量と、所定の生体組織に対応付けて学習された識別用特徴量とを比較し、比較結果に基づいて、前記局所領域が前記所定の生体組織に属するか否かを判定するステップを含む。
【００１６】
本発明の一側面であるプログラムは、生体組織画像における各部位の生体組織を識別する画像処理装置の制御用のプログラムであって、識別対象としての前記生体組織画像を局所領域に分割し、前記局所領域のテクスチャの特徴量を検出し、検出された前記局所領域のテクスチャの特徴量と、所定の生体組織に対応付けて学習された識別用特徴量とを比較し、比較結果に基づいて、前記局所領域が前記所定の生体組織に属するか否かを判定するステップを含む処理を画像処理装置のコンピュータに実行させる。
【００１７】
本発明の一側面においては、識別対象としての生体組織画像が局所領域に分割され、局所領域のテクスチャの特徴量が検出され、検出された局所領域のテクスチャの特徴量と、所定の生体組織に対応付けて学習された識別用特徴量とが比較され、この比較結果に基づいて、局所領域が所定の生体組織に属するか否かが判定される。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の一側面によれば、生体組織画像における各部位の属する生体組織を正確に識別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明を適用した学習型識別装置の動作概要を説明する図である。
【図２】学習用サンプル画像とする生体組織画像の簡略図である。
【図３】学習型識別装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】テクスチャの特徴を示す８ビット符号化を説明するための図である。
【図５】局所領域の一例を示す図である。
【図６】局所領域ヒストグラムを用いた重み付け学習を説明する図である。
【図７】位置拘束条件を説明する図である。
【図８】学習処理を説明するフローチャートである。
【図９】識別処理を説明するフローチャートである。
【図１０】汎用コンピュータの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、発明を実施するための最良の形態（以下、実施の形態と称する）について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、説明は、以下の順序で行なう。
１．第１の実施の形態
【００２１】
＜１．第１の実施の形態＞
［学習型識別装置の構成例］
図１は、本発明の一実施の形態である学習型識別装置の動作概要を説明する図である。この学習型識別装置１０は、学習用サンプル画像として与えられる生体組織画像に基づいて、生体組織（例えば、脳、肝臓、腸、骨など）のテクスチャの特徴を学習しておき、この学習結果に基づいて、識別対象画像として入力される生体組織画像上の各座標がどのような生体組織に属しているのかを識別するものである。
【００２２】
なお、学習用サンプル画像および識別対象画像とする生体組織画像としては、バーチャルスライド(virtual slides)を想定している。ただし、学習用サンプル画像および識別対象画像とする生体組織画像に、例えば、Ｘ線ＣＴ、MRI、FMRIなどによる断層画像を生体組織画像として用いるようにしてもよい。
【００２３】
図２は、学習用サンプル画像とする生体組織画像を簡略化して描画した図である。この生体組織画像は、生体としてマウスの薄切り断面を示しており、学習用サンプル画像においては、各位置の生体組織（図２の場合、脳、肝臓、腸、骨）が人により予め識別された状態で供給される。
【００２４】
図３は、学習型識別装置１０の構成例を示している。学習型識別装置１０は、学習用サンプル画像に基づいて生体組織のテクスチャの特徴を学習する学習部１１と、識別対象画像の上の各位置がどのような生体組織に属しているのかを識別する識別部２１に区分される。
【００２５】
［学習部１１の詳細な構成例］
学習部１１は、局所領域指定部１２、ブロック抽出部１３、符号化部１４、ヒストグラム生成部１５、および統計学習部１６から構成される。
【００２６】
局所領域指定部１２は、学習用サンプル画像から、その生体組織が識別されている部位を局所領域に指定する。ここで、局所領域のサイズは、生体組織画像の解像度と識別部２１による識別精度によって決定すべきであり、以下の説明においては６４×６４画素とするが、これに限るものではない。
【００２７】
ブロック抽出部１３は、学習用サンプル画像の局所領域に属する各画素を順に中心画素に指定し、中心画素を中心とする画素ブロックを抽出する。以下、画素ブロックを３×３画素として説明するが、画素ブロックのサイズはこれに限るものではない。
【００２８】
符号化部１４は、抽出された各画素ブロックのテクスチャの特徴を示す指標として、各画素ブロックの画素値をLBP(local binary patterns)により８ビット符号に符号化する。具体的には、画素ブロックの中心画素を除く８画素の画素値を、中心画素の画素値と比較し、中心画素の画素値以上の画素値は１に符号化し、中心画素の画素値よりも小さい画素値は０に符号化して所定の順に並べることにより８ビット符号を生成する。
なお、LBPについては、例えば以下の文献に記載されている。
”Ojala T, Pietikainen M & Maenpaa T
Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with Local Binary Patterns.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 24(7):971 - 987.”
【００２９】
もちろん、画素ブロックが３×３画素ではなく、例えば、４×４画素などの場合には１５ビット符号を生成したり、例えば、５×５画素などの場合には２４ビット符号を生成したりするように、生成する符号のビット数は、８ビット以下であっても８ビット以上であってもよい。
【００３０】
図４は、符号化部１４による８ビット符号化の例を示している。例えば、同図に示すように、画素ブロックの中心画素を除く８画素の画素値が左上から時計回りに142，154，168，129，125，161，167，160であり、中心画素の画素値が163である場合、８ビット符号00100100に符号化される。
【００３１】
したがって、１つの局所領域あたり４０９６（＝６４×６４）個の８ビット符号が得られることになる。
【００３２】
ヒストグラム生成部１５は、局所領域毎に、各符号パターンが何回ずつ発生したかを示すヒストグラム（以下、局所領域ヒストグラムと記述する）を生成する。
【００３３】
図５は、生成された局所領域ヒストグラムの一例を示している。
【００３４】
ただし、８ビット符号の場合には２５６種類の符号パターンが存在するが、このままだと、後述する識別処理で２５６次元の演算が必要となる。そこで、符号パターンの数を２５６から減少させるようにする。
【００３５】
例えば、文献”Ojala T, Pietikainen M & Maenpaa T
Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with Local Binary Patterns”には、２５６種類の８ビット符号パターンのうち、実質的に有効な符号パターンは、８ビット符号の中でビット反転（010，101）が２箇所以下の５８種類の符号パターン（ユニフォームパターンと称されている）だけであることが記載されている。
【００３６】
そこで、本実施の形態においても、２５６種類の符号パターンに対するヒストグラムを生成するのではなく、図５に示すように、５８種類のユニフォームパターンに対するヒストグラムを生成するようにする。これにより、テクスチャ特徴量の精度が向上するとともに、後述する識別処理では、２５６次元の演算であったものを、５８次元の演算に削減することができる。
【００３７】
減少させた符号パターンの数は５８に限るものではなく、総数である２５６以下の所定の数であればよい。
【００３８】
統計学習部１６は、識別済みの各生体組織に対応する局所領域ヒストグラムを重み付け加算して正規化することにより（AdaBoost学習により）、各生体組織の特徴量ヒストグラムを生成する。
【００３９】
図７は、腸の特徴量ヒストグラムを生成する場合を示している。腸の特徴量ヒストグラムを生成する場合、学習用サンプル画像上において腸と識別済みの複数の局所領域にそれぞれ対応する局所領域ヒストグラムと、腸以外と識別済み複数の局所領域にそれぞれ対応する局所領域ヒストグラムを用いる。そして、腸の局所領域ヒストグラムには正数（例えば、＋１）の重み付けを、腸以外の局所領域ヒストグラムには負数（例えば、−１）の重み付けをした後、全ての局所領域ヒストグラムを加算して正規化する。
【００４０】
なお、脳、肝臓、骨などの特徴量ヒストグラムについても同様に生成される。生成された各生体組織の特徴量ヒストグラムは、識別部２１の特徴量ヒストグラム保持部２７に保持される。
【００４１】
［識別部２１の詳細な構成例］
識別部２１は、局所領域分割部２２、ブロック抽出部２３、符号化部２４、ヒストグラム生成部２５、判定部２６、および特徴量ヒストグラム保持部２７から構成される。
【００４２】
局所領域分割部２２は、識別対象画像を局所領域に分割する。分割する局所領域のサイズは、局所領域指定部１２と統一し、例えば６４×６４画素とする。
【００４３】
ブロック抽出部２３は、識別対象画像を分割した局所領域に属する各画素を順に中心画素に指定し、中心画素を中心とする３×３画素の画素ブロックを抽出する。
【００４４】
符号化部２４は、符号化部１４と同様に、抽出された各画素ブロックの中心画素以外の画素の画素値をLBPにより８ビット符号に符号化する。ヒストグラム生成部２５は、ヒストグラム生成部１５と同様に、局所領域毎に、各符号パターンが何回ずつ発生したかを示す局所領域ヒストグラムを生成して正規化する。
【００４５】
判定部２６は、特徴量ヒストグラム保持部２７に保持されている各生体組織の特徴量ヒストグラム（５８次元ベクトル）と、ヒストグラム生成部２５から入力される識別対象画像の各局所領域の局所領域ヒストグラム（５８次元ベクトル）とのユークリッド距離を演算する。さらに、判定部２６は、当該ユークリッド距離が所定の閾値以下であるかに基づいて、識別対象画像の各局所領域の生体組織を識別する。例えば、腸の特徴量ヒストグラムとのユークリッド距離が所定の閾値以下である場合、当該局所領域を、腸として識別する。
【００４６】
さらに、判定部２６は、位置拘束条件を適用して識別結果を補正する。ここで、位置拘束条件とは、ユーザが識別対象画像上の位置（領域）に対し、そこにのみ存在し得る生体組織を指定したり、反対に、存在し得ない生体組織を指定したりする。例えば、図９に示すように、頭内部の領域には脳しか存在し得ない、足付近の領域には骨しか存在し得ないなどが指定される。
【００４７】
［動作説明］
次に、学習型識別装置１０の動作について説明する。
【００４８】
図８は、学習型識別装置１０による学習処理を説明するフローチャートであり、腸のテクスチャを学習する場合を例としている。
【００４９】
ステップＳ１において、局所領域指定部１２は、学習用サンプル画像から、腸として識別されている複数の部位を局所領域に指定してブロック抽出部１３に通知する。また、局所領域指定部１２は、学習用サンプル画像から、腸以外として識別されている複数の部位を局所領域に指定してブロック抽出部１３に通知する
【００５０】
ステップＳ２において、ブロック抽出部１３は、学習用サンプル画像の局所領域に属する各画素を順に中心画素に指定し、中心画素を中心とする３×３画素の画素ブロックを抽出して符号化部１４に出力する。
【００５１】
ステップＳ３において、符号化部１４は、各画素ブロックの画素値をLBPにより８ビット符号に符号化し、ヒストグラム生成部１５に出力する。
【００５２】
ステップＳ４において、ヒストグラム生成部１５は、局所領域毎に、各符号パターンが何回ずつ発生したかを示す局所領域ヒストグラムを生成する。
【００５３】
ステップＳ５において、統計学習部１６は、腸の局所領域ヒストグラムには正数（例えば、＋１）の重み付けを、腸以外の局所領域ヒストグラムには負数（例えば、−１）の重み付けをした後、全ての局所領域ヒストグラムを加算して正規化することにより、腸のテクスチャの特徴量ヒストグラムを生成する。このように、重み付け学習することにより、誤検出が少なく信頼性の高い特徴量ヒストグラムを生成することができる。
【００５４】
さらに、統計学習部１６は、生成した腸のテクスチャの特徴量ヒストグラムを識別部２１の特徴量ヒストグラム保持部２７に供給する。
【００５５】
なお、脳、肝臓、骨などの特徴量ヒストグラムについても同様に生成し、特徴量ヒストグラム保持部２７に供給するようにする。以上で、学習処理の説明を終了する。
【００５６】
次に、図９は、学習型識別装置１０による識別処理を説明するフローチャートである。
【００５７】
ステップＳ１１において、局所領域分割部２２は、識別対象画像を局所領域に分割する。ステップＳ１２において、ブロック抽出部２３は、識別対象画像を分割した局所領域に属する各画素を順に中心画素に指定し、中心画素を中心とする３×３画素の画素ブロックを抽出する。
【００５８】
ステップＳ１３において、符号化部２４は、抽出された各画素ブロックの画素値をLBPにより８ビット符号に符号化する。ステップＳ１４において、ヒストグラム生成部２５は、局所領域毎に、各符号パターンが何回ずつ発生したかを示す局所領域ヒストグラムを生成して正規化する。
【００５９】
ステップＳ１５において、判定部２６は、特徴量ヒストグラム保持部２７に保持されている各生体組織の特徴量ヒストグラム（５８次元ベクトル）と、ヒストグラム生成部２５から入力される識別対象画像の各局所領域の局所領域ヒストグラム（５８次元ベクトル）とのユークリッド距離を演算する。そして、判定部２６は、当該ユークリッド距離が所定の閾値以下であるかに基づいて、識別対象画像の各局所領域の生体組織を識別する。例えば、腸の特徴量ヒストグラムとのユークリッド距離が所定の閾値以下である場合、当該局所領域を、腸として識別する。
【００６０】
ステップＳ１６において、判定部２６は、識別結果に、位置拘束条件を適用して識別結果を補正する。この補正により、識別精度を向上させることができる。以上で、識別処理の説明を終了する。
【００６１】
以上説明したように、学習型識別装置１０によれば、生体組織画像の各部位のテクスチャに基づいて、その生体組織を精度よく識別することができる。また、学習型識別装置１０によれば、生体組織画像の断層面を限定することなく、各部位の生体組織を識別することができる。
【００６２】
本実施の形態である学習型識別装置１０は、例えば、医療分野の他、例えば、食用肉の赤身部分と脂身部分を識別し、その割合に基づいて品質を検査したりする場合などに適用することができる。
【００６３】
なお、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
【００６４】
図１０は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。
【００６５】
このコンピュータ１００において、CPU（Central Processing Unit）１０１，ROM（Read Only Memory）１０２，RAM（Random Access Memory）１０３は、バス１０４により相互に接続されている。
【００６６】
バス１０４には、さらに、入出力インタフェース１０５が接続されている。入出力インタフェース１０５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部１０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部１０７、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記憶部１０８、ネットワークインタフェースなどよりなる通信部１０９、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１１１を駆動するドライブ１１０が接続されている。
【００６７】
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU１０１が、例えば、記憶部１０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース１０５およびバス１０４を介して、RAM１０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【００６８】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであってもよいし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであってもよい。
【００６９】
また、プログラムは、１台のコンピュータにより処理されるものであってもよいし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであってもよい。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであってもよい。
【００７０】
また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【００７１】
なお、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【００７２】
１０  学習用識別装置，  １１  学習部，  １２  局所領域指定部，  １３  ブロック抽出部，  １４  符号化部，  １５  ヒストグラム生成部，  １６  統計学習部，  ２１  識別部,  ２２  局所領域分割部，  ２３  ブロック抽出部，  ２４  符号化部，  ２５  ヒストグラム生成，  ２６  判定部，  ２７  特徴量ヒストグラム保持部，  １００  コンピュータ，  １０１  CPU
【図１】
2010220908.tif 000003
【図２】
2010220908.tif 000004
【図３】
2010220908.tif 000005
【図４】
2010220908.tif 000006
【図５】
2010220908.tif 000007
【図６】
2010220908.tif 000008
【図７】
2010220908.tif 000009
【図８】
2010220908.tif 000010
【図９】
2010220908.tif 000011
【図１０】
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