(57)【要約】【課題】識別性と不変性との両方を向上させる。【解決手段】特徴点特徴量抽出部２２は、ポジティブ画像とネガティブ画像とを含む複数の生成用画像の特徴点の特徴点特徴量を抽出することを、生成用画像を、特性の異なる複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、特徴点を中心とする領域である特徴点領域を、特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、特徴点領域を、複数の小領域に分割し、複数の小領域のそれぞれについて、小領域の画素値の統計量を求め、特徴点について、複数の応答画像それぞれから得られる、複数の小領域それぞれの統計量を、特徴点の特徴点特徴量とすることにより行う。本発明は、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かの識別に適用できる。【選択図】図１
2010191772.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別器を生成する学習に用いられる複数の生成用画像であって、かつ、前記識別対象が写っているポジティブ画像と、前記識別対象が写っていないネガティブ画像とを含む生成用画像において、特徴的な点である特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記生成用画像の前記特徴点の特徴を表す特徴点特徴量を抽出する特徴点特徴量抽出手段と、
前記生成用画像の特徴点特徴量から、その生成用画像全体の特徴を表す全体特徴量であって、かつ、複数の次元のベクトルで表される全体特徴量を求める全体特徴量生成手段と、
前記生成用画像の全体特徴量と、その生成用画像が、ポジティブ画像、又はネガティブ画像のうちのいずれであるかを表す正解ラベルとを用い、前記識別器を生成する識別器生成手段と
を備え、
前記特徴点特徴量抽出手段は、
前記生成用画像を、特性の異なる複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする領域である特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、
前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量を求め、
前記特徴点について、前記複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量を、前記特徴点の特徴点特徴量とし、
前記識別器生成手段は、前記全体特徴量である前記複数の次元のベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、前記ポジティブ画像、及びネガティブ画像の識別を誤る度合いを表すエラー値を小さくする前記次元特徴量を用いて識別を行う前記識別器と、前記エラー値を小さくする前記次元特徴量の次元を表す次元情報とを生成する
学習装置。
【請求項２】
前記特徴点特徴量抽出手段は、
複数のスケールσのガウス関数の、複数の角度θ方向の、複数の微分回数cの導関数それぞれで、前記生成用画像をフィルタリングし、前記複数の応答画像を出力するフィルタ手段と、
同一のスケールσのガウス関数の、同一の角度θ方向の、同一の微分回数cの導関数でのフィルタリングにより得られる前記応答画像について、前記特徴点を中心とする、固定半径の円形の領域である前記特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、
前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の平均値を、前記統計量として求め、
同一のスケールσのガウス関数の、複数の角度θ方向の、同一の微分回数cの導関数それぞれでのフィルタリングにより得られる前記応答画像から求められる、前記小領域の画素値の平均値をコンポーネントとするベクトルを、前記特徴点の１種類の特徴量として、前記複数のスケールσと前記複数の微分回数cとの組み合わせの数だけの種類の特徴量を、前記特徴点の特徴点特徴量として求める
特徴点特徴量算出手段と
を有する
請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
前記ポジティブ画像であるモデル画像から、前記特徴点を抽出する他の特徴点抽出手段と、
前記モデル画像の前記特徴点の特徴点特徴量を抽出する他の特徴点特徴量抽出手段と
をさらに備え、
前記全体特徴量生成手段は、
前記モデル画像の特徴点特徴量の値である特徴点特徴量値を階級とする、前記生成用画像の特徴点特徴量値のヒストグラム、
又は、前記モデル画像の特徴点特徴量値に対する、前記生成用画像の特徴点特徴量値の相関値
を、前記全体特徴量として求める
請求項２に記載の学習装置。
【請求項４】
前記識別器は、複数の弱仮説器から構成され、
前記識別器生成手段は、
前記生成用画像の前記全体特徴量を入力として、前記生成用画像が、前記ポジティブ画像、又はネガティブ画像である旨の識別結果を出力する前記弱仮説器を、前記エラー値を小さくするように決定し、
前記全体特徴量を構成する前記複数の次元特徴量のうちの、前記弱仮説器の前記エラー値の最小値が得られる前記次元特徴量の次元である最小エラー次元を求め、
前記弱仮説器による前記生成用画像の識別結果が、前記生成用画像の前記正解ラベルと一致するか否かによって、前記生成用画像の識別結果の誤りを前記エラー値に影響させる重みを、前記生成用画像ごとに求める
ことを、所定の回数だけ繰り返すことで、その所定の回数に等しい所定の数の弱仮説器から構成される前記識別器と、前記所定の数の、前記最小エラー次元を表す前記次元情報とを生成し、
前記エラー値は、前記複数の生成用画像のうちの、識別結果が誤る前記生成用画像の前記重みを加算することで求められる
請求項２に記載の学習装置。
【請求項５】
前記特徴点抽出手段は、コーナ点を、前記特徴点として抽出する
請求項２に記載の学習装置。
【請求項６】
画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別器を生成する学習に用いられる複数の生成用画像であって、かつ、前記識別対象が写っているポジティブ画像と、前記識別対象が写っていないネガティブ画像とを含む生成用画像において、特徴的な点である特徴点を抽出し、
前記生成用画像の前記特徴点の特徴を表す特徴点特徴量を抽出することを、
前記生成用画像を、特性の異なる複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする領域である特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、
前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量を求め、
前記特徴点について、前記複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量を、前記特徴点の特徴点特徴量とする
ことにより行い、
前記生成用画像の特徴点特徴量から、その生成用画像全体の特徴を表す全体特徴量であって、かつ、複数の次元のベクトルで表される全体特徴量を求め、
前記生成用画像の全体特徴量と、その生成用画像が、ポジティブ画像、又はネガティブ画像のうちのいずれであるかを表す正解ラベルとを用い、前記識別器を生成することを、
前記全体特徴量である前記複数の次元のベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、前記ポジティブ画像、及びネガティブ画像の識別を誤る度合いを表すエラー値を小さくする前記次元特徴量を用いて識別を行う前記識別器と、前記エラー値を小さくする前記次元特徴量の次元を表す次元情報とを生成する
ことにより行う
ステップを含む学習方法。
【請求項７】
画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別器を生成する学習に用いられる複数の生成用画像であって、かつ、前記識別対象が写っているポジティブ画像と、前記識別対象が写っていないネガティブ画像とを含む生成用画像において、特徴的な点である特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記生成用画像の前記特徴点の特徴を表す特徴点特徴量を抽出する特徴点特徴量抽出手段と、
前記生成用画像の特徴点特徴量から、その生成用画像全体の特徴を表す全体特徴量であって、かつ、複数の次元のベクトルで表される全体特徴量を求める全体特徴量生成手段と、
前記生成用画像の全体特徴量と、その生成用画像が、ポジティブ画像、又はネガティブ画像のうちのいずれであるかを表す正解ラベルとを用い、前記識別器を生成する識別器生成手段と
して、コンピュータを機能させるためのプログラムであり、
前記特徴点特徴量抽出手段は、
前記生成用画像を、特性の異なる複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする領域である特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、
前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量を求め、
前記特徴点について、前記複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量を、前記特徴点の特徴点特徴量とし、
前記識別器生成手段は、前記全体特徴量である前記複数の次元のベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、前記ポジティブ画像、及びネガティブ画像の識別を誤る度合いを表すエラー値を小さくする前記次元特徴量を用いて識別を行う前記識別器と、前記エラー値を小さくする前記次元特徴量の次元を表す次元情報とを生成する
プログラム。
【請求項８】
画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する対象の処理対象画像において、特徴的な点である特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記処理対象画像の前記特徴点の特徴を表す特徴点特徴量を抽出する特徴点特徴量抽出手段と、
前記処理対象画像の特徴点特徴量から、その処理対象画像全体の特徴を表す全体特徴量であって、かつ、複数の次元のベクトルで表される全体特徴量としての前記ベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、次元情報が表す次元の次元特徴量を生成する次元特徴量生成手段と、
画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別器に対して、前記次元特徴量を入力として与えることで、前記処理対象画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別手段と
を備え、
前記特徴点特徴量抽出手段は、
前記処理対象画像を、特性の異なる複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする領域である特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、
前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量を求め、
前記特徴点について、前記処理対象画像の複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量を、前記特徴点の特徴点特徴量とし、
前記識別器、及び、次元情報は、
前記識別器を生成する学習に用いられる複数の生成用画像であって、かつ、前記識別対象が写っているポジティブ画像と、前記識別対象が写っていないネガティブ画像とを含む生成用画像において、特徴点を抽出し、
前記生成用画像の前記特徴点の特徴点特徴量を抽出することを、
前記生成用画像を、前記複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、
前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量を求め、
前記特徴点について、前記生成用画像の複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量を、前記特徴点の特徴点特徴量とする
ことにより行い、
前記生成用画像の特徴点特徴量から、その生成用画像の全体特徴量を求め、
前記生成用画像の全体特徴量と、その生成用画像が、ポジティブ画像、又はネガティブ画像のうちのいずれであるかを表す正解ラベルとを用い、前記識別器を生成することを、
前記全体特徴量である複数の次元のベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、前記ポジティブ画像、及びネガティブ画像の識別を誤る度合いを表すエラー値を小さくする前記次元特徴量を用いて識別を行う前記識別器と、前記エラー値を小さくする前記次元特徴量の次元を表す次元情報とを生成する
ことにより行う
ことで得られたものである
識別装置。
【請求項９】
前記特徴点特徴量抽出手段は、
複数のスケールσのガウス関数の、複数の角度θ方向の、複数の微分回数cの導関数それぞれで、前記処理対象画像をフィルタリングし、前記複数の応答画像を出力するフィルタ手段と、
同一のスケールσのガウス関数の、同一の角度θ方向の、同一の微分回数cの導関数でのフィルタリングにより得られる前記応答画像について、前記特徴点を中心とする、固定半径の円形の領域である前記特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、
前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の平均値を、前記統計量として求め、
同一のスケールσのガウス関数の、複数の角度θ方向の、同一の微分回数cの導関数それぞれでのフィルタリングにより得られる前記応答画像から求められる、前記小領域の画素値の平均値をコンポーネントとするベクトルを、前記特徴点の１種類の特徴量として、前記複数のスケールσと前記複数の微分回数cとの組み合わせの数だけの種類の特徴量を、前記特徴点の特徴点特徴量として求める
特徴点特徴量算出手段と
を有する
請求項８に記載の識別装置。
【請求項１０】
前記処理対象画像の全体特徴量は、
前記ポジティブ画像であるモデル画像の特徴点特徴量の値である特徴点特徴量値を階級とする、前記処理対象画像の特徴点特徴量値のヒストグラム、
又は、前記モデル画像の特徴点特徴量値に対する、前記処理対象画像の特徴点特徴量値の相関値
である
請求項９に記載の識別装置。
【請求項１１】
前記特徴点抽出手段は、コーナ点を、前記特徴点として抽出する
請求項９に記載の識別装置。
【請求項１２】
画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する対象の処理対象画像において、特徴的な点である特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記処理対象画像の前記特徴点の特徴を表す特徴点特徴量を抽出する特徴点特徴量抽出ステップと、
前記処理対象画像の特徴点特徴量から、その処理対象画像全体の特徴を表す全体特徴量であって、かつ、複数の次元のベクトルで表される全体特徴量としての前記ベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、次元情報が表す次元の次元特徴量を生成する次元特徴量生成ステップと、
画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別器に対して、前記次元特徴量を入力として与えることで、前記処理対象画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別ステップと
を含み、
前記特徴点特徴量抽出ステップでは、
前記処理対象画像を、特性の異なる複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする領域である特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、
前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量を求め、
前記特徴点について、前記処理対象画像の複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量を、前記特徴点の特徴点特徴量とし、
前記識別器、及び、次元情報は、
前記識別器を生成する学習に用いられる複数の生成用画像であって、かつ、前記識別対象が写っているポジティブ画像と、前記識別対象が写っていないネガティブ画像とを含む生成用画像において、特徴点を抽出し、
前記生成用画像の前記特徴点の特徴点特徴量を抽出することを、
前記生成用画像を、前記複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、
前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量を求め、
前記特徴点について、前記生成用画像の複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量を、前記特徴点の特徴点特徴量とする
ことにより行い、
前記生成用画像の特徴点特徴量から、その生成用画像の全体特徴量を求め、
前記生成用画像の全体特徴量と、その生成用画像が、ポジティブ画像、又はネガティブ画像のうちのいずれであるかを表す正解ラベルとを用い、前記識別器を生成することを、
前記全体特徴量である複数の次元のベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、前記ポジティブ画像、及びネガティブ画像の識別を誤る度合いを表すエラー値を小さくする前記次元特徴量を用いて識別を行う前記識別器と、前記エラー値を小さくする前記次元特徴量の次元を表す次元情報とを生成する
ことにより行う
ことで得られたものである
識別方法。
【請求項１３】
画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する対象の処理対象画像において、特徴的な点である特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記処理対象画像の前記特徴点の特徴を表す特徴点特徴量を抽出する特徴点特徴量抽出手段と、
前記処理対象画像の特徴点特徴量から、その処理対象画像全体の特徴を表す全体特徴量であって、かつ、複数の次元のベクトルで表される全体特徴量としての前記ベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、次元情報が表す次元の次元特徴量を生成する次元特徴量生成手段と、
画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別器に対して、前記次元特徴量を入力として与えることで、前記処理対象画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別手段と
して、コンピュータを機能させるためのプログラムであり、
前記特徴点特徴量抽出手段は、
前記処理対象画像を、特性の異なる複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする領域である特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、
前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量を求め、
前記特徴点について、前記処理対象画像の複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量を、前記特徴点の特徴点特徴量とし、
前記識別器、及び、次元情報は、
前記識別器を生成する学習に用いられる複数の生成用画像であって、かつ、前記識別対象が写っているポジティブ画像と、前記識別対象が写っていないネガティブ画像とを含む生成用画像において、特徴点を抽出し、
前記生成用画像の前記特徴点の特徴点特徴量を抽出することを、
前記生成用画像を、前記複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、
前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量を求め、
前記特徴点について、前記生成用画像の複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量を、前記特徴点の特徴点特徴量とする
ことにより行い、
前記生成用画像の特徴点特徴量から、その生成用画像の全体特徴量を求め、
前記生成用画像の全体特徴量と、その生成用画像が、ポジティブ画像、又はネガティブ画像のうちのいずれであるかを表す正解ラベルとを用い、前記識別器を生成することを、
前記全体特徴量である複数の次元のベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、前記ポジティブ画像、及びネガティブ画像の識別を誤る度合いを表すエラー値を小さくする前記次元特徴量を用いて識別を行う前記識別器と、前記エラー値を小さくする前記次元特徴量の次元を表す次元情報とを生成する
ことにより行う
ことで得られたものである
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習装置、学習方法、識別装置、識別方法、及び、プログラムに関し、特に、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かの識別において、識別性と不変性との両方を向上させることができるようにする学習装置、学習方法、識別装置、識別方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラで取得した画像から、その画像内に存在する識別対象としての物体を識別（認識）する識別方法としては、識別対象を大局的に記述したテンプレートを用いたマッチングを行う方法がある。
【０００３】
すなわち、従来の識別方法では、識別対象を大局的に記述したテンプレート、つまり、識別対象全体のテクスチャのテンプレートを用意しておき、そのテンプレートと、識別を行う対象の画像（処理対象画像）とのマッチングが行われる。
【０００４】
しかしながら、識別対象を大局的に記述したテンプレートを用いたマッチングでは、処理対象画像に写っている識別対象の部分的な隠れや歪み等に対して対応することが困難であった。
【０００５】
そこで、処理対象画像の局所領域に注目して、各局所領域から特徴量を抽出し、各局所領域の特徴量を組み合わせたもの（局所領域の特徴量の集合）、すなわち、例えば、各局所領域の特徴量をコンポーネントとするベクトルを用いて、識別を行う方法がある。
【０００６】
局所領域の特徴量の集合を用いる場合には、識別対象を大局的に記述したテンプレートを用いる方法では対応することが困難であった、識別対象の部分的な隠れや歪み等の問題を、ある程度解消し、精度の高い識別を行うことができる。
【０００７】
局所領域の特徴量は、個別の物体の識別の他、物体のカテゴリの識別にも用いられる。例えば、局所領域の特徴量を用いて、人の顔等の特定のカテゴリを識別する方法が提案されている（例えば、非特許文献１を参照）。
【０００８】
また、カテゴリの識別には、様々なフレームワークが提案されている。カテゴリの識別に提案されているフレームワークとしては、例えば、BoF(Bag of Features)ヒストグラムを用いるフレームワーク（例えば、非特許文献２を参照）や、特徴量の相関を用いるフレームワーク(例えば、特許文献１を参照)等がある。
【０００９】
さらに、識別に用いる局所領域の特徴量としては、例えば、SIFT特徴量（例えば、非特許文献３を参照）や、ステアブルフィルタ(Steerable Filter)の出力（応答）（例えば、非特許文献４を参照）が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開2007-128195号公報
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】P.Viola, M. Jones. Robust Real-time Face Detection, cvpr2001
【非特許文献２】G. Csurka, C. Bray, C. Dance, and L. Fan. Visual categorization with bags of keypoint, ECCV2004
【非特許文献３】D. Lowe. Object recognition from local scale-invariant features, ICCV1999
【非特許文献４】J.J. Yokono and T. Poggio. “Oriented filters for Object Recognition: an empirical study”, FG2004
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
ところで、個別の物体や物体のカテゴリといった識別対象の識別には、識別対象と、識別対象以外とを識別（区別）する識別性と、処理対象画像に写る識別対象が回転していたり、歪んでいても、識別体操であることを識別することができる不変性とが要求される。しかしながら、識別性と不変性とは、一般に、トレードオフの関係にある。このため、個別の物体や物体のカテゴリの識別等の、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かの識別において、SIFT特徴量や、ステアブルフィルタの応答そのものを、特徴量として用いても、識別性と不変性との両方を向上させることは困難である。
【００１３】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かの識別において、識別性と不変性との両方を向上させることが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】
【００１４】
本発明の第１の側面の学習装置、又はプログラムは、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別器を生成する学習に用いられる複数の生成用画像であって、かつ、前記識別対象が写っているポジティブ画像と、前記識別対象が写っていないネガティブ画像とを含む生成用画像において、特徴的な点である特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、前記生成用画像の前記特徴点の特徴を表す特徴点特徴量を抽出する特徴点特徴量抽出手段と、前記生成用画像の特徴点特徴量から、その生成用画像全体の特徴を表す全体特徴量であって、かつ、複数の次元のベクトルで表される全体特徴量を求める全体特徴量生成手段と、前記生成用画像の全体特徴量と、その生成用画像が、ポジティブ画像、又はネガティブ画像のうちのいずれであるかを表す正解ラベルとを用い、前記識別器を生成する識別器生成手段とを備え、前記特徴点特徴量抽出手段は、前記生成用画像を、特性の異なる複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする領域である特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量を求め、前記特徴点について、前記複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量を、前記特徴点の特徴点特徴量とし、前記識別器生成手段は、前記全体特徴量である前記複数の次元のベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、前記ポジティブ画像、及びネガティブ画像の識別を誤る度合いを表すエラー値を小さくする前記次元特徴量を用いて識別を行う前記識別器と、前記エラー値を小さくする前記次元特徴量の次元を表す次元情報とを生成する学習装置、又は、学習装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムである。
【００１５】
本発明の第１の側面の学習方法は、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別器を生成する学習に用いられる複数の生成用画像であって、かつ、前記識別対象が写っているポジティブ画像と、前記識別対象が写っていないネガティブ画像とを含む生成用画像において、特徴的な点である特徴点を抽出し、前記生成用画像の前記特徴点の特徴を表す特徴点特徴量を抽出することを、前記生成用画像を、特性の異なる複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする領域である特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量を求め、前記特徴点について、前記複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量を、前記特徴点の特徴点特徴量とすることにより行い、前記生成用画像の特徴点特徴量から、その生成用画像全体の特徴を表す全体特徴量であって、かつ、複数の次元のベクトルで表される全体特徴量を求め、前記生成用画像の全体特徴量と、その生成用画像が、ポジティブ画像、又はネガティブ画像のうちのいずれであるかを表す正解ラベルとを用い、前記識別器を生成することを、前記全体特徴量である前記複数の次元のベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、前記ポジティブ画像、及びネガティブ画像の識別を誤る度合いを表すエラー値を小さくする前記次元特徴量を用いて識別を行う前記識別器と、前記エラー値を小さくする前記次元特徴量の次元を表す次元情報とを生成することにより行うステップを含む学習方法である。
【００１６】
本発明の第１の側面においては、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別器を生成する学習に用いられる複数の生成用画像であって、かつ、前記識別対象が写っているポジティブ画像と、前記識別対象が写っていないネガティブ画像とを含む生成用画像において、特徴的な点である特徴点が抽出され、前記生成用画像の前記特徴点の特徴を表す特徴点特徴量が抽出される。さらに、前記生成用画像の特徴点特徴量から、その生成用画像全体の特徴を表す全体特徴量であって、かつ、複数の次元のベクトルで表される全体特徴量が求められ、前記生成用画像の全体特徴量と、その生成用画像が、ポジティブ画像、又はネガティブ画像のうちのいずれであるかを表す正解ラベルとを用い、前記識別器が生成される。この場合において、前記生成用画像を、特性の異なる複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする領域である特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域が、複数の小領域に分割され、前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量が求められ、前記特徴点について、前記複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量が、前記特徴点の特徴点特徴量とされる。また、前記全体特徴量である前記複数の次元のベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、前記ポジティブ画像、及びネガティブ画像の識別を誤る度合いを表すエラー値を小さくする前記次元特徴量を用いて識別を行う前記識別器と、前記エラー値を小さくする前記次元特徴量の次元を表す次元情報とが生成される。
【００１７】
本発明の第２の側面の識別装置、又はプログラムは、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する対象の処理対象画像において、特徴的な点である特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、前記処理対象画像の前記特徴点の特徴を表す特徴点特徴量を抽出する特徴点特徴量抽出手段と、前記処理対象画像の特徴点特徴量から、その処理対象画像全体の特徴を表す全体特徴量であって、かつ、複数の次元のベクトルで表される全体特徴量としての前記ベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、次元情報が表す次元の次元特徴量を生成する次元特徴量生成手段と、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別器に対して、前記次元特徴量を入力として与えることで、前記処理対象画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別手段とを備え、前記特徴点特徴量抽出手段は、前記処理対象画像を、特性の異なる複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする領域である特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量を求め、前記特徴点について、前記処理対象画像の複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量を、前記特徴点の特徴点特徴量とし、前記識別器、及び、次元情報は、前記識別器を生成する学習に用いられる複数の生成用画像であって、かつ、前記識別対象が写っているポジティブ画像と、前記識別対象が写っていないネガティブ画像とを含む生成用画像において、特徴点を抽出し、前記生成用画像の前記特徴点の特徴点特徴量を抽出することを、前記生成用画像を、前記複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量を求め、前記特徴点について、前記生成用画像の複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量を、前記特徴点の特徴点特徴量とすることにより行い、前記生成用画像の特徴点特徴量から、その生成用画像の全体特徴量を求め、前記生成用画像の全体特徴量と、その生成用画像が、ポジティブ画像、又はネガティブ画像のうちのいずれであるかを表す正解ラベルとを用い、前記識別器を生成することを、前記全体特徴量である複数の次元のベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、前記ポジティブ画像、及びネガティブ画像の識別を誤る度合いを表すエラー値を小さくする前記次元特徴量を用いて識別を行う前記識別器と、前記エラー値を小さくする前記次元特徴量の次元を表す次元情報とを生成することにより行うことで得られたものである識別装置、又は、識別装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムである。
【００１８】
本発明の第２の側面の識別方法は、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する対象の処理対象画像において、特徴的な点である特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記処理対象画像の前記特徴点の特徴を表す特徴点特徴量を抽出する特徴点特徴量抽出ステップと、前記処理対象画像の特徴点特徴量から、その処理対象画像全体の特徴を表す全体特徴量であって、かつ、複数の次元のベクトルで表される全体特徴量としての前記ベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、次元情報が表す次元の次元特徴量を生成する次元特徴量生成ステップと、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別器に対して、前記次元特徴量を入力として与えることで、前記処理対象画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別ステップとを含み、前記特徴点特徴量抽出ステップでは、前記処理対象画像を、特性の異なる複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする領域である特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量を求め、前記特徴点について、前記処理対象画像の複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量を、前記特徴点の特徴点特徴量とし、前記識別器、及び、次元情報は、前記識別器を生成する学習に用いられる複数の生成用画像であって、かつ、前記識別対象が写っているポジティブ画像と、前記識別対象が写っていないネガティブ画像とを含む生成用画像において、特徴点を抽出し、前記生成用画像の前記特徴点の特徴点特徴量を抽出することを、前記生成用画像を、前記複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量を求め、前記特徴点について、前記生成用画像の複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量を、前記特徴点の特徴点特徴量とすることにより行い、前記生成用画像の特徴点特徴量から、その生成用画像の全体特徴量を求め、前記生成用画像の全体特徴量と、その生成用画像が、ポジティブ画像、又はネガティブ画像のうちのいずれであるかを表す正解ラベルとを用い、前記識別器を生成することを、前記全体特徴量である複数の次元のベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、前記ポジティブ画像、及びネガティブ画像の識別を誤る度合いを表すエラー値を小さくする前記次元特徴量を用いて識別を行う前記識別器と、前記エラー値を小さくする前記次元特徴量の次元を表す次元情報とを生成することにより行うことで得られたものである識別方法である。
【００１９】
本発明の第２の側面においては、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する対象の処理対象画像において、特徴的な点である特徴点が抽出され、前記処理対象画像の前記特徴点の特徴を表す特徴点特徴量が抽出される。さらに、前記処理対象画像の特徴点特徴量から、その処理対象画像全体の特徴を表す全体特徴量であって、かつ、複数の次元のベクトルで表される全体特徴量としての前記ベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、次元情報が表す次元の次元特徴量が生成され、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別器に対して、前記次元特徴量を入力として与えることで、前記処理対象画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かが識別される。この場合において、前記処理対象画像を、特性の異なる複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする領域である特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域が、複数の小領域に分割され、前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量が求められ、前記特徴点について、前記処理対象画像の複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量が、前記特徴点の特徴点特徴量とされる。また、前記識別器、及び、次元情報は、前記識別器を生成する学習に用いられる複数の生成用画像であって、かつ、前記識別対象が写っているポジティブ画像と、前記識別対象が写っていないネガティブ画像とを含む生成用画像において、特徴点を抽出し、前記生成用画像の前記特徴点の特徴点特徴量を抽出することを、前記生成用画像を、前記複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、前記特徴点を中心とする特徴点領域を、前記特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、前記特徴点領域を、複数の小領域に分割し、前記複数の小領域のそれぞれについて、前記小領域の画素値の統計量を求め、前記特徴点について、前記生成用画像の複数の応答画像それぞれから得られる、前記複数の小領域それぞれの前記統計量を、前記特徴点の特徴点特徴量とすることにより行い、前記生成用画像の特徴点特徴量から、その生成用画像の全体特徴量を求め、前記生成用画像の全体特徴量と、その生成用画像が、ポジティブ画像、又はネガティブ画像のうちのいずれであるかを表す正解ラベルとを用い、前記識別器を生成することを、前記全体特徴量である複数の次元のベクトルのコンポーネントである複数の次元特徴量のうちの、前記ポジティブ画像、及びネガティブ画像の識別を誤る度合いを表すエラー値を小さくする前記次元特徴量を用いて識別を行う前記識別器と、前記エラー値を小さくする前記次元特徴量の次元を表す次元情報とを生成することにより行うことで得られたものになっている。
【００２０】
なお、学習装置、及び識別装置のそれぞれは、独立した装置であっても良いし、１つの装置を構成している内部ブロックであっても良い。
【００２１】
また、プログラムは、伝送媒体を介して伝送することにより、又は、記録媒体に記録して、提供することができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の第１及び第２の側面によれば、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かの識別において、識別性と不変性との両方を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明を適用した学習装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】特徴点特徴量抽出部１２の構成例を示すブロック図である。
【図３】ガウス関数の導関数を示す図である。
【図４】ガウス関数の導関数を示す図である。
【図５】ガウス関数の導関数を示す図である。
【図６】応答画像を示す図である。
【図７】特徴点領域を示す図である。
【図８】１種類の特徴量を説明する図である。
【図９】特徴点特徴量抽出処理を説明するフローチャートである。
【図１０】全体特徴量生成部２３の処理を説明する図である。
【図１１】全体特徴量生成処理を説明するフローチャートである。
【図１２】全体特徴量生成処理を説明するフローチャートである。
【図１３】識別器生成部２４の処理を説明する図である。
【図１４】識別器生成処理を説明するフローチャートである。
【図１５】学習装置の学習処理を説明するフローチャートである。
【図１６】本発明を適用した識別装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図１７】識別装置の識別処理を説明するフローチャートである。
【図１８】本発明を適用したコンピュータの一実施の形態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】
【００２４】
［学習装置の一実施の形態の構成例］
【００２５】
図１は、本発明を適用した学習装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【００２６】
図１において、学習装置は、学習用画像、及び正解ラベルを用いて、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する識別器と、後述する次元情報とを生成する（求める）。
【００２７】
ここで、学習用画像は、識別器の生成（学習）に用いられる画像であり、複数のモデル画像と、複数の生成用画像とを含む。
【００２８】
モデル画像は、識別対象が写っているポジティブ画像であり、生成用画像は、ポジティブ画像と、識別対象が写っていない（識別対象以外の物体が写っている）ネガティブ画像との両方を含む。
【００２９】
また、正解ラベルは、生成用画像ごとに存在し、各生成用画像が、ポジティブ画像、又はネガティブ画像のうちのいずれであるかを表すラベルである。
【００３０】
図１において、学習装置は、特徴点抽出部１１、特徴点特徴量抽出部１２、特徴点特徴量記憶部１３、特徴点抽出部２１、特徴点特徴量抽出部２２、全体特徴量生成部２３、及び、識別器生成部２４から構成される。
【００３１】
特徴点抽出部１１には、学習用画像のうちのモデル画像が、外部から供給される。特徴点抽出部１１は、そこに供給されるモデル画像において、特徴的な点である特徴点を抽出し、モデル画像とともに、特徴点特徴量抽出部１２に供給する。
【００３２】
ここで、画像の局所的な情報は、コーナ(Corner)点に含まれることが多いため、特徴点抽出部１１は、コーナ点（となっている画素）を、特徴点として抽出する。
【００３３】
コーナ点の抽出は、ハリーズコーナ検出器(Harris Corner Detector)を用いて行うことができる。ハリーズコーナ検出器では、ある位置(x,y)の画素の画素値（例えば、輝度）を、I(x,y)と表すとすると、式（１）により求められる輝度勾配の２次モーメントLの２つの固有値が所定の閾値以上の画素が、コーナ点として検出される。
【００３４】
【数１】
2010191772.tif 000003
・・・（１）
【００３５】
なお、式（１）では、画素値I(x,y)を、(x,y)を省略して、Iと記述してある。
【００３６】
ここで、特徴点としては、その他、例えば、エッジとなっている画素や、所定の固定の位置の画素等を採用することが可能である。
【００３７】
特徴点特徴量抽出部１２は、特徴点抽出部１１からのモデル画像から、同じく特徴点抽出部１１からの特徴点の特徴を表す特徴点特徴量を抽出し、特徴点特徴量記憶部１３に供給する。
【００３８】
特徴点特徴量記憶部１３は、特徴点特徴量抽出部１２からのモデル画像の特徴点特徴量を記憶する。
【００３９】
特徴点抽出部２１には、学習用画像のうちの生成用画像が、外部から供給される。特徴点抽出部２１は、そこに供給される生成用画像から、特徴点抽出部１１と同様にして、特徴点を抽出し、生成用画像とともに、特徴点特徴量抽出部２２に供給する。
【００４０】
特徴点特徴量抽出部２２は、特徴点抽出部２１からの生成用画像から、同じく特徴点抽出部２１からの特徴点の特徴を表す特徴点特徴量を、特徴点特徴量抽出部１２と同様にして抽出し、全体特徴量生成部２３に供給する。
【００４１】
全体特徴量生成部２３は、特徴点特徴量記憶部１３に記憶されたモデル画像の特徴点特徴量に基づき、特徴点特徴量抽出部２２からの生成用画像の特徴点特徴量から、その生成用画像全体の特徴を表す全体特徴量を求める。
【００４２】
ここで、全体特徴量は、例えば、複数の次元のベクトル（複数の値を、コンポーネントとして有するベクトル）で表される。複数の次元のベクトルである全体特徴量は、全体特徴量生成部２３から、識別器生成部２４に供給される。
【００４３】
識別器生成部２４には、全体特徴量生成部２３から生成用画像の全体特徴量が供給される他、その生成用画像の正解ラベルが、外部から供給される。識別器生成部２４は、生成用画像の全体特徴量と、その生成用画像の正解ラベルとを用い、識別器を生成する（識別器を規定するパラメータを求める学習を行う）。
【００４４】
ここで、全体特徴量としての複数の次元のベクトルのコンポーネントを、次元特徴量ということとすると、全体特徴量は、複数（ベクトルの次元に等しい数）の次元特徴量から構成される。
【００４５】
識別器生成部２４では、全体特徴量を構成する次元特徴量のすべてではなく、全体特徴量を構成する次元特徴量の中から選択された一部の次元特徴量を用いて識別を行う識別器が生成される。この識別器が識別に用いる次元特徴量の次元を表す情報（次元特徴量が、全体特徴量としてのベクトルの何番目のコンポーネントであるかを表す情報）が、次元情報であり、識別器生成部２４は、識別器とともに、次元情報も生成する。
【００４６】
［特徴点特徴量抽出部１２の構成例］
【００４７】
図２は、図１の特徴点特徴量抽出部１２の構成例を示すブロック図である。
【００４８】
なお、図１の特徴点特徴量抽出部２２、及び、後述する識別装置（図１６）の特徴点特徴量抽出部７２も、特徴点特徴量抽出部１２と同様に構成される。但し、特徴点特徴量抽出部１２では、モデル画像を対象として処理が行われるが、特徴点特徴量抽出部２２では、生成用画像を、特徴点特徴量抽出部７２では、処理対象画像を、それぞれ対象として処理が行われる。
【００４９】
図２において、特徴点特徴量抽出部１２は、フィルタ部４１と、特徴点特徴量算出部４２とから構成される。
【００５０】
フィルタ部４１には、特徴点抽出部１１（図１）から、特徴点特徴量を抽出する対象の画像、すなわち、ここでは、モデル画像が供給される。
【００５１】
フィルタ部４１は、特徴点抽出部１１からのモデル画像を、特性の異なる複数のフィルタでフィルタリングし、そのフィルタリングの結果得られる複数の応答画像（フィルタリング結果）を、特徴点特徴量算出部４２に供給する。
【００５２】
特徴点特徴量算出部４２には、フィルタ部４１から、モデル画像の応答画像が供給される他、特徴点抽出部１１（図１）から、モデル画像の特徴点が供給される。
【００５３】
特徴点特徴量算出部４２は、フィルタ部４１からの、モデル画像の複数の応答画像それぞれについて、特徴点抽出部１１からの特徴点を中心とする領域である特徴点領域を設定する。さらに、特徴点特徴量算出部４２は、特徴点を基準に、特徴点領域を、角度方向と距離方向に区切ることで、特徴点領域を、複数の小領域に分割する。
【００５４】
そして、特徴点特徴量算出部４２は、複数の小領域のそれぞれについて、小領域の画素値（応答画像の画素値）の統計量を求め、各特徴点について、複数の応答画像それぞれから得られる、複数の小領域それぞれの統計量を、特徴点の特徴点特徴量として出力する。
【００５５】
図３ないし図６を参照して、図２のフィルタ部４１のフィルタリングについて説明する。
【００５６】
フィルタ部４１では、特徴点抽出部１１からのモデル画像をフィルタリングすることにより、例えば、非特許文献４に記載されているステアブルフィルタの応答を、応答画像として求める。
【００５７】
すなわち、フィルタ部４１は、例えば、複数のスケールσのガウス関数の、複数の角度θ方向の、複数の微分回数cの導関数を、特性の異なる複数のフィルタとして、その複数の導関数それぞれで、特徴点抽出部１１からのモデル画像をフィルタリングし、モデル画像の複数の応答画像を出力する。
【００５８】
具体的には、２次元のガウス関数G(x,y)が、スケール（標準偏差）σを用いて、式（２）で表されることとする。
【００５９】
【数２】
2010191772.tif 000004
・・・（２）
【００６０】
また、ガウス関数G(x,y)の、角度θ［度］方向の、c回の微分回数の導関数（ガウス関数G(x,y)のc回の微分を行って得られる導関数）（以下、c次導関数ともいう）を、Gcθと表すこととする。
【００６１】
ガウス関数G(x,y)の0度の方向の１次導関数G10は、ガウス関数G(x,y)のx方向の（偏）微分の結果と一致するので、式（３）で表すことができる。
【００６２】
【数３】
2010191772.tif 000005
・・・（３）
【００６３】
また、ガウス関数G(x,y)の90度の方向の１次導関数G190は、ガウス関数G(x,y)のy方向の微分の結果と一致するので、式（４）で表すことができる。
【００６４】
【数４】
2010191772.tif 000006
・・・（４）
【００６５】
式（３）の１次導関数G10、及び、式（４）の１次導関数G190は、ガウス関数G(x,y)の任意の角度θの方向の１次導関数G1θの基底関数になっている。したがって、ガウス関数G(x,y)の任意の角度θの方向の１次導関数G1θは、基底関数である１次導関数G10及びG190の線形結合として、式（５）で表すことができる。
【００６６】
【数５】
2010191772.tif 000007
・・・（５）
【００６７】
式（５）から、ガウス関数G(x,y)の、例えば、45度の方向の１次導関数G145は、式（６）で表される。
【００６８】
【数６】
2010191772.tif 000008
・・・（６）
【００６９】
ここで、図３は、基底関数である１次導関数G10及びG190と、45度の方向の１次導関数G145とを示している。
【００７０】
図３において（後述する図４及び図５でも同様）、x方向は横方向であり、y方向は縦方向である。また、白いほど（又は、黒いほど）、値が大（又は、小）であることを表す。
【００７１】
基底関数である１次導関数G190は、基底関数である１次導関数G10を、（反時計回りに）90度だけ、原点を中心に回転したものになっている。同様に、１次導関数G145は、１次導関数G10を、45度だけ回転したものになっている。
【００７２】
フィルタ部４１は、例えば、２つスケールσ=1,2のガウス関数G(x,y)の、４つの角度θ=θA，θB，θC，θD方向の、微分回数cが１回の１次導関数G1θそれぞれで、モデル画像をフィルタリングし、モデル画像の８枚の応答画像を求める。
【００７３】
ここで、１次導関数G1θによるモデル画像のフィルタリングは、１次導関数G1θと、モデル画像との畳み込みで表されるので、式（５）から、基底関数である１次導関数G10及びG190それぞれと、モデル画像との畳み込み結果の線形結合で表すことができる。
【００７４】
いま、モデル画像の画素値をIと表すこととすると、１次導関数G10と、モデル画像Iとの畳み込み結果R10は、式（７）で、１次導関数G190と、モデル画像Iとの畳み込み結果R190は、式（８）で、それぞれ表される。
【００７５】
【数７】
2010191772.tif 000009
・・・（７）
【００７６】
【数８】
2010191772.tif 000010
・・・（８）
【００７７】
なお、*は、畳み込みを表す。
【００７８】
１次導関数G1θによるモデル画像Iのフィルタリングの結果得られる応答画像R1θは、式（７）の畳み込み結果R10と、式（８）の畳み込み結果R190とを用いて、式（９）で表される。
【００７９】
【数９】
2010191772.tif 000011
・・・（９）
【００８０】
フィルタ部４１は、微分回数cが２回の２次導関数G2θと、３回の３次導関数G3θとのそれぞれについても、微分回数cが１回の１次導関数G1θの場合と同様のフィルタリングを行い、２次導関数G2θに対して、８枚の応答画像を求めるとともに、３次導関数G3θに対して、８枚の応答画像を求める。
【００８１】
ここで、２次導関数G2θは、基底関数となる３つの２次導関数G20，G260，及び、G2120を用いて、式（１０）で表すことができる。
【００８２】
【数１０】
2010191772.tif 000012
・・・（１０）
【００８３】
式（１０）の係数k2i(θ)は、式（１１）で表される。
【００８４】
【数１１】
2010191772.tif 000013
・・・（１１）
【００８５】
但し、式（１１）において、θ1，θ2，θ3は、それぞれ、0度、60度、120度である。
【００８６】
ここで、図４は、２次導関数G2θの基底関数である３つの２次導関数G20，G260、及び、G2120を示している。
【００８７】
２次導関数G260は、２次導関数G20を、60度だけ回転したものになっており、２次導関数G2120は、２次導関数G20を、120度だけ回転したものになっている。
【００８８】
３次導関数G3θは、基底関数となる４つの３次導関数G30，G345，G390、及び、G3135を用いて、式（１２）で表すことができる。
【００８９】
【数１２】
2010191772.tif 000014
・・・（１２）
【００９０】
式（１２）の係数k3i(θ)は、式（１３）で表される。
【００９１】
【数１３】
2010191772.tif 000015
・・・（１３）
【００９２】
但し、式（１１）において、θ1，θ2，θ3，θ4は、それぞれ、0度、45度、90度、135度である。
【００９３】
ここで、図５は、３次導関数G3θの基底関数である４つの３次導関数G20，G245，G290、及び、G2135を示している。
【００９４】
３次導関数G345は、３次導関数G30を、45度だけ回転したものになっており、３次導関数G390は、３次導関数G30を、90度だけ回転したものになっている。さらに、３次導関数G3135は、３次導関数G30を、135度だけ回転したものになっている。
【００９５】
図６は、図２のフィルタ部４１が出力するモデル画像の応答画像を示している。
【００９６】
フィルタ部４１は、２つスケールσ=1,2のガウス関数G(x,y)の、４つの角度θ=θA，θB，θC，θD方向の、３つの微分回数c=1,2,3の導関数である１次導関数G1θ、２次導関数G2θ、３次導関数G3θそれぞれで、モデル画像をフィルタリングする。
【００９７】
したがって、フィルタ部４１では、１枚のモデル画像について、２つスケールσ=1,2、４つの角度θ=θA，θB，θC，θD、及び、３つの微分回数c=1,2,3の組み合わせの数、つまり、２４枚の応答画像が求められ、特徴点特徴量算出部４２に供給される。
【００９８】
なお、フィルタ部４１において、フィルタとして用いる関数は、ガウス関数に限定されるものではない。また、図３ないし図６では、フィルタとして、２つスケールσ=1,2のガウス関数G(x,y)の、４つの角度θ=θA，θB，θC，θD方向の、３つの微分回数c=1,2,3の導関数を採用したが、スケールσ、角度θ、及び、微分回数cは、上述した値に限定されるものではない。さらに、フィルタとしては、ガウス関数G(x,y)の導関数以外の関数を採用することが可能である。
【００９９】
次に、図７及び図８を参照して、図２の特徴点特徴量算出部４２の処理について説明する。
【０１００】
図６で説明したように、フィルタ部４１では、１枚のモデル画像について、２４枚の応答画像が求められ、特徴点特徴量算出部４２に供給される。
【０１０１】
いま、１枚のモデル画像について求められる２４枚の応答画像のうちの、ある１枚の応答画像に注目するとともに、その注目している応答画像（以下、注目応答画像ともいう）の特徴点（正確には、モデル画像の特徴点と同一位置の応答画像上の点）のうちの、ある１つの特徴点に注目する。
【０１０２】
特徴点特徴量算出部４２は、注目応答画像について、特徴点抽出部１１（図１）からの特徴点のうちの、注目している特徴点（以下、注目特徴点ともいう）を中心とする特徴点領域を設定し、注目特徴点を基準に、特徴点領域を、角度方向と距離方向に区切ることで、特徴点領域を、複数の小領域に分割する。
【０１０３】
図７は、特徴点領域と、その特徴点領域を分割した複数の小領域とを示している。
【０１０４】
特徴点特徴量算出部４２は、注目特徴点を中心とする、例えば、固定半径の円形の領域を、特徴点領域に設定し、注目特徴点を基準に、特徴点領域を、角度方向と距離方向に区切ることで、特徴点領域を、複数の小領域に分割する。
【０１０５】
図７では、特徴点領域が、８つの角度方向と、３つの距離方向とに区切られ、合計で、２４個の小領域に分割されている。
【０１０６】
なお、特徴点領域を区切る角度方向や距離方向の数は、特に限定されるものではない。
【０１０７】
特徴点特徴量算出部４２は、注目特徴点について得られた２４個の小領域それぞれについて、小領域の画素値（小領域内にある画素の画素値）の、例えば、平均値を、その小領域の画素値の統計量として求める。
【０１０８】
そして、特徴点特徴量算出部４２は、同一のスケールσのガウス関数G(x,y)の、４つの角度θ=θA，θB，θC，θD方向の、同一の微分回数cの導関数それぞれでのフィルタリングにより得られる４枚の応答画像から求められる、小領域の画素値の平均値をコンポーネントとするベクトルを、注目特徴点の１種類の特徴量として、２つのスケールσ=1,2と３つの微分回数c=1,2,3との組み合わせの数だけの６種類の特徴量を、注目特徴点の特徴点特徴量として求める。
【０１０９】
図８は、特徴点特徴量算出部４２が求める１種類の特徴量を説明する図である。
【０１１０】
図８では、スケールσが1のガウス関数G(x,y)の、４つの角度θ=θA，θB，θC，θD方向の、微分回数cが１回の導関数（１次導関数）それぞれでのフィルタリングにより得られる４枚の応答画像それぞれから、注目特徴点について、応答画像の１枚あたり、２４個の小領域の画素値の平均値（以下、小領域平均値ともいう）が求められている。
【０１１１】
したがって、同一のスケールσのガウス関数G(x,y)の、４つの角度θ=θA，θB，θC，θD方向の、同一の微分回数cの導関数それぞれでのフィルタリングにより得られる４枚の応答画像からは、合計で、９６個の小領域平均値が求められる。
【０１１２】
特徴点特徴量算出部４２は、この９６個の小領域平均値をコンポーネントとする９６次元のベクトルを、注目特徴点の１種類の特徴量とする。
【０１１３】
特徴点特徴量算出部４２は、スケールσが1で、微分回数cが1である場合の他、スケールσが1で、微分回数cが2である場合、スケールσが1で、微分回数cが3である場合、スケールσが2で、微分回数cが1である場合、スケールσが2で、微分回数cが2である場合、及び、スケールσが2で、微分回数cが3である場合のそれぞれについても、９６個の小領域平均値をコンポーネントとする９６次元のベクトルを、注目特徴点の１種類の特徴量として求める。
【０１１４】
その結果、特徴点特徴量算出部４２では、注目特徴点の特徴点特徴量として、６種類の特徴量（６個の９６次元のベクトル）が求められる。
【０１１５】
以上のように、特徴点特徴量抽出部１２では、複数のスケールσ=1,2のガウス関数G(x,y)の、複数の角度θ=θA，θB，θC，θD方向の、複数の微分回数c=1,2,3の導関数それぞれでのフィルタリングにより得られる応答画像から求められる、小領域の画素値の平均値をコンポーネントとするベクトルを、注目特徴点の特徴点特徴量として求める。
【０１１６】
ここで、非特許文献４では、複数のスケールσのガウス関数G(x,y)の、複数の角度θ方向の導関数それぞれでのフィルタリングにより得られる複数の応答画像の特徴点の画素値をコンポーネントとするベクトルを、特徴点特徴量とすることで、高い識別性を有する特徴点特徴量を求めている。
【０１１７】
一方、図１の学習装置では、複数のスケールσ=1,2のガウス関数G(x,y)の、複数の角度θ=θA，θB，θC，θD方向の、複数の微分回数c=1,2,3の導関数それぞれで、モデル画像をフィルタリングすることにより、複数のスケールσ、複数の角度θ、及び複数の導関数の組み合わせに対応する複数の応答画像から、特徴点特徴量が求められる。したがって、画像（ここでは、モデル画像）における、様々な方向への画素値の変化の具合、つまり、画像の様々なテクスチャ(Texture)の情報が反映された、より識別性の高い特徴点特徴量を得ることができる。
【０１１８】
さらに、図１の学習装置では、応答画像について、特徴点を中心とする特徴点領域を、特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで得られる複数の小領域の画素値の平均値を、特徴点特徴量とする。
【０１１９】
したがって、複数のスケールσ=1,2のガウス関数G(x,y)の、複数の角度θ=θA，θB，θC，θD方向の、複数の微分回数c=1,2,3の導関数それぞれとしての、異なる特性の複数のフィルタの応答の、特徴点の周辺の分布が反映された、識別性の高い特徴点特徴量を得ることができる。
【０１２０】
また、特徴点の周囲の複数の小領域から特徴点特徴量を求めること、及び、小領域の画素値の統計量としての平均値等を、特徴点特徴量とすることにより、画像に写っている被写体の傾き（回転）や歪み等に対するロバスト性がある特徴点特徴量、すなわち、不変性の向上した特徴点特徴量を得ることができる。
【０１２１】
［特徴点特徴量抽出処理の説明］
【０１２２】
図９を参照して、図２の特徴点特徴量抽出部１２が行う、特徴点特徴量を抽出する特徴点特徴量抽出処理を説明する。
【０１２３】
特徴点特徴量抽出部１２は、ステップＳ１１において、特徴点抽出部１１（図１）から供給されるモデル画像から、まだ、注目する注目画像として選択していない１枚のモデル画像を、注目画像として選択し、処理は、ステップＳ１２に進む。
【０１２４】
ステップＳ１２では、特徴点特徴量抽出部１２において、フィルタ部４１（図２）が、２つスケールσ=1,2のガウス関数G(x,y)の、４つの角度θ=θA，θB，θC，θD方向の、３つの微分回数c=1,2,3の導関数それぞれで、注目画像をフィルタリングする。すなわち、フィルタ部４１は、注目画像のフィルタリングにより、図６で説明したように、２４枚の応答画像を求める。
【０１２５】
そして、フィルタ部４１は、注目画像について求めた２４枚の応答画像を、特徴点特徴量算出部４２に供給して、処理は、ステップＳ１２からステップＳ１３に進む。
【０１２６】
ステップＳ１３では、特徴点特徴量算出部４２は、特徴点抽出部１１から供給されるモデル画像の特徴点に含まれる、注目画像の特徴点から、注目する注目特徴点として選択していない１つの特徴点を、注目特徴点として選択し、処理は、ステップＳ１４に進む。
【０１２７】
ステップＳ１４では、特徴点特徴量算出部４２は、同一のスケールσのガウス関数G(x,y)の、同一の角度θ方向の、同一の微分回数cの導関数でのフィルタリングにより得られた応答画像、つまり、フィルタ部４１からの２４枚の応答画像のそれぞれに、注目特徴点を中心とする特徴点領域を設定する。
【０１２８】
その後、処理は、ステップＳ１４からステップＳ１５に進み、特徴点特徴量算出部４２は、２４枚の応答画像それぞれについて、注目特徴点を基準に、特徴点領域を、角度方向と距離方向に区切ることで、応答画像の特徴点領域を、図７で説明したように、２４個の小領域に分割する。
【０１２９】
そして、処理は、ステップＳ１５からステップＳ１６に進み、特徴点特徴量算出部４２は、２４枚の応答画像それぞれについて、注目特徴点の特徴点領域を分割して得られた２４個の小領域それぞれの小領域平均値を求め、処理は、ステップＳ１７に進む。
【０１３０】
ステップＳ１７では、特徴点特徴量算出部４２は、同一のスケールσのガウス関数G(x,y)の、４つの角度θ=θA，θB，θC，θD方向の、同一の微分回数cの導関数それぞれでのフィルタリングにより得られる応答画像から求められる、小領域平均値をコンポーネントとするベクトルを、注目特徴点の１種類の特徴量として、２つのスケールσ=1,2と３つの微分回数c=1,2,3との組み合わせの数だけの６種類の特徴量を、注目特徴点の特徴点特徴量として求める。
【０１３１】
その後、処理は、ステップＳ１７からステップＳ１８に進み、特徴点特徴量抽出部１２は、注目画像の特徴点すべての特徴点特徴量を求めたかどうかを判定する。ステップＳ１８において、注目画像の特徴点すべての特徴点特徴量を、まだ求めていないと判定された場合、すなわち、注目画像の特徴点の中に、まだ、注目特徴点として選択いない特徴点がある場合、処理は、ステップＳ１３に戻る。
【０１３２】
そして、ステップＳ１３において、特徴点特徴量算出部４２は、注目画像の特徴点から、まだ、注目特徴点として選択していない１つの特徴点を、注目特徴点として新たに選択し、以下、同様の処理が繰り返される。
【０１３３】
また、ステップＳ１８において、注目画像の特徴点すべての特徴点特徴量を求めたと判定された場合、処理は、ステップＳ１９に進み、特徴点特徴量抽出部１２は、特徴点抽出部１１（図１）からのモデル画像すべてについて、特徴点特徴量を求めたかどうかを判定する。
【０１３４】
ステップＳ１９において、特徴点抽出部１１からのモデル画像すべてについて、まだ、特徴点特徴量を求めていないと判定された場合、すなわち、特徴点抽出部１１からのモデル画像の中に、まだ、注目画像として選択していないモデル画像がある場合、処理は、ステップＳ１１に戻る。
【０１３５】
ステップＳ１１では、特徴点特徴量抽出部１２は、特徴点抽出部１１からのモデル画像から、まだ、注目画像として選択していない１枚のモデル画像を、注目画像として新たに選択し、以下、同様の処理が繰り返される。
【０１３６】
また、ステップＳ１９において、特徴点抽出部１１からのモデル画像すべてについて、特徴点特徴量を求めたと判定された場合、特徴点特徴量抽出処理は終了する。
【０１３７】
なお、特徴点特徴量抽出部１２が、特徴点特徴量抽出処理によって求めたモデル画像の特徴点特徴量は、特徴点特徴量記憶部１３（図１）に供給されて記憶される。
【０１３８】
また、特徴点特徴量抽出部１２では、モデル画像の特徴点特徴量をベクトル量子化し、そのベクトル量子化結果（コード）を、モデル画像の、いわば最終的な特徴点特徴量として、特徴点特徴量記憶部１３に記憶させることができる。
【０１３９】
ここで、図８及び図９で説明したように、特徴点特徴量抽出部１２（の特徴点特徴量算出部４２）では、１個の特徴点について、９６個の小領域平均値をコンポーネントとする９６次元のベクトルを、注目特徴点の１種類の特徴量として、６種類の特徴量（６個の９６次元のベクトル）が求められる。
【０１４０】
特徴点特徴量抽出部１２において、特徴点特徴量のベクトル量子化を行う場合、そのベクトル量子化は、特徴量（９６次元のベクトル）の種類ごとに行われる。
【０１４１】
ここで、ベクトル量子化には、コードブックが必要であるが、コードブックの生成は、例えば、k-means法等によって行うことができる。コードブックの生成は、ベクトル量子化と同様に、特徴量（９６次元のベクトル）の種類ごとに行われ、６種類のコードブックが生成される。また、コードブックのコードベクトルの数（ベクトル量子化のクラスタの数）としては、例えば、400等を採用することができる。
【０１４２】
［全体特徴量生成部２３の処理の説明］
【０１４３】
図１０を参照して、図１の全体特徴量生成部２３が行う処理について説明する。
【０１４４】
図１の学習装置では、特徴点抽出部１１、及び特徴点特徴量抽出部１２において、上述したように、モデル画像の特徴点特徴量が求められ、特徴点特徴量記憶部１３に記憶される。
【０１４５】
また、特徴点抽出部２１、及び特徴点特徴量抽出部２２において、特徴点抽出部１１、及び特徴点特徴量抽出部１２と同様にして、生成用画像の特徴点特徴量が求められ、全体特徴量生成部２３に供給される。
【０１４６】
全体特徴量生成部２３は、特徴点特徴量記憶部１３に記憶されたモデル画像の特徴点特徴量に基づき、特徴点特徴量抽出部２２からの生成用画像の特徴点特徴量から、その生成用画像全体の特徴（モデル画像を、いわば基準とする相対的な特徴）を表す全体特徴量を求める。
【０１４７】
図１０は、全体特徴量生成部２３で求められる全体特徴量の例を示している。
【０１４８】
全体特徴量生成部２３では、例えば、特徴点特徴量記憶部１３（図１）に記憶されたモデル画像の特徴点特徴量の値である特徴点特徴量値を階級とする、特徴点特徴量抽出部２２からの生成用画像の特徴点特徴量値のヒストグラムを、生成用画像の全体特徴量として求めることができる。
【０１４９】
また、全体特徴量生成部２３では、例えば、特徴点特徴量記憶部１３に記憶されたモデル画像の特徴点特徴量値に対する、特徴点特徴量抽出部２２からの生成用画像の特徴点特徴量値の相関値を、生成用画像の全体特徴量として求めることができる。
【０１５０】
図１０Ａは、生成用画像に含まれるポジティブ画像及びネガティブ画像のそれぞれについて、全体特徴量として求められる、特徴点特徴量値のヒストグラム（以下、特徴点特徴量値ヒストグラムともいう）を示している。
【０１５１】
また、図１０Ｂは、生成用画像に含まれるポジティブ画像及びネガティブ画像のそれぞれについて、全体特徴量として求められる、特徴点特徴量値の相関値（以下、特徴点特徴量値相関値ともいう）を示している。
【０１５２】
図１０Ａの特徴点特徴量値ヒストグラムは、以下のようにして求められる。
【０１５３】
すなわち、いま、説明を簡単にするため、特徴点特徴量が、６種類の特徴量ではなく、１種類の特徴量（９６次元のベクトル）であるとする。
【０１５４】
また、特徴点特徴量記憶部１３（図１）に記憶されている特徴点の特徴点特徴量値の数（種類）が、K個であるとする。
【０１５５】
生成用画像の、ある特徴点に注目すると、全体特徴量生成部２３は、特徴点特徴量記憶部１３に記憶されたモデル画像のK個の特徴点特徴量値（９６次元のベクトル）を階級（ヒストグラムの横軸）として、そのK個の階級（特徴点特徴量値）のうちの、生成用画像において注目している特徴点（注目特徴点）の特徴点特徴量値との距離が最も近い階級の頻度を、１だけインクリメントする。
【０１５６】
全体特徴量生成部２３は、生成用画像のすべての特徴点の特徴点特徴量値を対象として、K個の階級の頻度をカウントし、その結果得られるヒストグラム（特徴点特徴量値ヒストグラム）のK個の階級の頻度をコンポーネントとするK次元のベクトルを、生成用画像の全体特徴量として出力する。
【０１５７】
なお、特徴点特徴量が、上述したように、６種類の特徴量（９６次元のベクトル）である場合には、各種類ごとに、特徴点特徴量値ヒストグラムが求められ、６種類についての、６つの特徴点特徴量値ヒストグラムの、合計で６×K個の階級の頻度をコンポーネントとする６×K次元のベクトルが、生成用画像の全体特徴量とされる。
【０１５８】
ここで、全体特徴量としての特徴点特徴量値ヒストグラムは、BoFヒストグラム（非特許文献２）であり、生成用画像において、モデル画像に存在する特徴点特徴量値が、どの程度存在するかを表現する。
【０１５９】
図１０Ｂの特徴点特徴量値相関値は、以下のようにして求められる。
【０１６０】
すなわち、ここでも、説明を簡単にするため、特徴点特徴量が、１種類の特徴量（ベクトル）であり、特徴点特徴量記憶部１３（図１）に記憶されている特徴点の特徴点特徴量値の数（種類）が、K個であるとする。
【０１６１】
全体特徴量生成部２３は、特徴点特徴量記憶部１３に記憶されたモデル画像のK個の特徴点特徴量値（９６次元のベクトル）を、順次、注目値として、注目値に対する、生成用画像の特徴点それぞれの特徴点特徴量値の相関値を演算する。
【０１６２】
そして、全体特徴量生成部２３は、注目値に対する、生成用画像の特徴点それぞれの特徴点特徴量値の相関値のうちの最大値を、特徴点特徴量値相関値として検出し、モデル画像のK個の特徴点特徴量値に対して得られる、全部でK個の特徴点特徴量値相関値をコンポーネントとするK次元のベクトルを、生成用画像の全体特徴量として出力する。
【０１６３】
なお、特徴点特徴量が、６種類の特徴量（９６次元のベクトル）である場合には、各種類ごとに、K個の特徴点特徴量値相関値が求められ、６種類についての、合計で６×K個の特徴点特徴量値相関値をコンポーネントとする６×K次元のベクトルが、生成用画像の全体特徴量とされる。
【０１６４】
また、モデル画像の特徴点特徴量値（注目値）に対する、生成用画像の特徴点の特徴点特徴量値の相関値としては、モデル画像の特徴点特徴量値としてのベクトルと、生成用画像の特徴点の特徴点特徴量値としてのベクトルとの内積に比例する値等を採用することができる。
【０１６５】
ここで、全体特徴量としての特徴点特徴量値相関値は、生成用画像に存在する特徴点特徴量値が、モデル画像に存在する特徴点特徴量値に類似する程度を表現する。
【０１６６】
なお、モデル画像の特徴点特徴量値と、生成用画像の特徴点特徴量値との相関値を用いて、識別を行う方法については、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載の方法によれば、生成用画像の特徴点の中で、モデル画像の注目値に対応する特徴点の位置に近い特徴点の特徴点特徴量値だけを対象として、モデル画像の注目値との相関値が求められ、その相関値のうちの最大値が、全体特徴量として採用される。
【０１６７】
なお、全体特徴量は、特徴点特徴量値ヒストグラムや、特徴点特徴量値相関値に限定されるものではない。
【０１６８】
図１１は、全体特徴量生成部２３が、特徴点特徴量値ヒストグラムを、生成用画像の全体特徴量として求める全体特徴量生成処理を説明するフローチャートである。
【０１６９】
ステップＳ３１において、全体特徴量生成部２３は、特徴点特徴量抽出部２２（図１）から特徴点特徴量が供給された生成用画像のうちの、まだ、注目する注目画像として選択していない１枚の生成用画像を、注目画像として選択し、処理は、ステップＳ３２に進む。
【０１７０】
ステップＳ３２では、全体特徴量生成部２３は、特徴点特徴量記憶部１３（図１）に記憶されたモデル画像の特徴点特徴量値（以下、モデル特徴量値ともいう）を階級とする、注目画像の特徴点特徴量値のヒストグラムを、注目画像の全体特徴量として求め、識別器生成部２４に供給する。
【０１７１】
そして、処理は、ステップＳ３２からステップＳ３３に進み、全体特徴量生成部２３は、特徴点特徴量抽出部２２から特徴点特徴量が供給された生成用画像すべてについて、全体特徴量を求めたかどうかを判定する。
【０１７２】
ステップＳ３３において、特徴点特徴量抽出部２２から特徴点特徴量が供給された生成用画像すべてについて、まだ、全体特徴量を求めていないと判定された場合、処理は、ステップＳ３１に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０１７３】
また、ステップＳ３３において、特徴点特徴量抽出部２２から特徴点特徴量が供給された生成用画像すべてについて、全体特徴量を求めたと判定された場合、全体特徴量生成処理は終了する。
【０１７４】
図１２は、全体特徴量生成部２３が、特徴点特徴量値相関値を、生成用画像の全体特徴量として求める全体特徴量生成処理を説明するフローチャートである。
【０１７５】
ステップＳ４１において、全体特徴量生成部２３は、特徴点特徴量抽出部２２（図１）から特徴点特徴量が供給された生成用画像のうちの、まだ、注目する注目画像として選択していない１枚の生成用画像を、注目画像として選択し、処理は、ステップＳ４２に進む。
【０１７６】
ステップＳ４２では、全体特徴量生成部２３は、特徴点特徴量記憶部１３（図１）に記憶された各モデル特徴量値について、生成用画像の特徴点それぞれの特徴点特徴量値との相関値のうちの最大値を、特徴点特徴量値相関値として求める。そして、全体特徴量生成部２３は、特徴点特徴量値相関値を、注目画像の全体特徴量として、識別器生成部２４に供給し、処理は、ステップＳ４２からステップＳ４３に進む。
【０１７７】
ステップＳ４３では、全体特徴量生成部２３は、特徴点特徴量抽出部２２から特徴点特徴量が供給された生成用画像すべてについて、全体特徴量を求めたかどうかを判定する。
【０１７８】
ステップＳ４３において、特徴点特徴量抽出部２２から特徴点特徴量が供給された生成用画像すべてについて、まだ、全体特徴量を求めていないと判定された場合、処理は、ステップＳ４１に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０１７９】
また、ステップＳ４３において、特徴点特徴量抽出部２２から特徴点特徴量が供給された生成用画像すべてについて、全体特徴量を求めたと判定された場合、全体特徴量生成処理は終了する。
【０１８０】
ここで、全体特徴量生成部２３において求められる全体特徴量としてのベクトルのコンポーネント（例えば、上述した特徴点特徴量値ヒストグラムの頻度や、特徴点特徴量値相関値）が、図１で説明した次元特徴量である。
【０１８１】
［識別器生成部２４の処理］
【０１８２】
図１３を参照して、図１の識別器生成部２４の処理の概要を説明する。
【０１８３】
識別器生成部２４は、例えば、ブースティング(Boosting)のアルゴリズムに従い、全体特徴量生成部２３からの全体特徴量を構成する次元特徴量の中から、識別に用いる次元特徴量（の次元）を選択するとともに、その次元特徴量を用いて識別を行う識別器を生成する。
【０１８４】
すなわち、識別器生成部２４は、全体特徴量生成部２３（図１）からの全体特徴量を構成する複数の次元特徴量（ベクトルのコンポーネントで）のうちの、ポジティブ画像、及びネガティブ画像の識別を誤る度合いを表すエラー値を小さくする次元特徴量を用いて識別を行う識別器と、エラー値を小さくする次元特徴量の次元を表す次元情報とを生成する。
【０１８５】
具体的には、いま、生成用画像として、複数であるN枚の画像が存在し、全体特徴量生成部２３において、図１３に示すように、N枚の生成用画像のNサンプルの全体特徴量x1,x2,・・・,xNとしてのベクトルが得られたこととする。
【０１８６】
さらに、全体特徴量xi(i=1,2,・・・,N)は、図１３に示すように、複数であるM個のコンポーネント（次元特徴量）xi,1，xi,2，・・・，xi,Mを有するM次元のベクトルであるとする。
【０１８７】
また、識別器生成部２４には、図１で説明したように、正解ラベルが供給されるが、第iサンプルxi（i枚目の生成用画像）の正解ラベルを、yiと表す。正解ラベルyiは、i枚目の生成用画像がポジティブ画像である場合に、例えば、+1になっており、i枚目の生成用画像がネガティブ画像である場合に、例えば、-1になっていることとする。
【０１８８】
識別器生成部２４が生成する識別器は、全体特徴量xiを構成するM個の次元特徴量xi,1ないしxi,Mのうちの、ポジティブ画像、及びネガティブ画像の識別を誤る度合いを表すエラー値を小さくする次元特徴量xi,dを用いて識別を行う関数であり、複数の弱仮説器(Weak learner)ht,d(xi,d)から構成される。
【０１８９】
ここで、弱仮説器ht,d(xi,d)のサフィックスtは、弱仮説器ht,d(xi,d)の個数をカウントする変数であり、識別器は、複数であるT個の弱仮説器h1,d(xi,d)，h2,d(xi,d)，・・・，hT,d(xi,d)から構成されることとする。
【０１９０】
弱仮説器ht,d(xi,d)の個数Tとしては、例えば、経験的に、あるいは、識別器による識別の識別率がある程度の値以上となるように、M以下の値が設定される。
【０１９１】
弱仮説器ht,d(xi,d)は、生成用画像の全体特徴量xiの第d次元の次元特徴量（全体特徴量xiとしてのベクトルのd番目のコンポーネント）xi,dを入力として、生成用画像が、ポジティブ画像、又はネガティブ画像である旨の識別結果を出力する関数であり、ポジティブ画像である旨の識別結果としては、例えば、+1を、ネガティブ画像である旨の識別結果としては、例えば、-1を、それぞれ出力する。
【０１９２】
いま、弱仮説器ht,d(xi,d)の識別結果のエラー値を、εt,dと表すこととすると、識別器生成部２４は、弱仮説器ht,d(xi,d)を、エラー値εt,dを小さくするように決定する。
【０１９３】
なお、ここでは、説明を簡単にするため、弱仮説器ht,d(xi,d)として、例えば、引数である第d次元の次元特徴量xi,dが、所定の閾値以上である場合に、ポジティブ画像である旨の識別結果を表す+1を出力し、第d次元の次元特徴量xi,dが、所定の閾値未満である場合に、ネガティブ画像である旨の識別結果を表す-1を出力する関数を採用することとする。
【０１９４】
この場合、エラー値εt,dを小さくするように、弱仮説器ht,d(xi,d)を決定するとは、弱仮説器ht,d(xi,d)の閾値を決定することを意味する。弱仮説器ht,d(xi,d)の閾値には、引数となりうるN個の第d次元の次元特徴量x1,d，x2,d，・・・，xN,dのうちの最小値以上で、かつ、最大値以下の値が決定される。
【０１９５】
識別器生成部２４は、エラー値εt,1，εt,2，・・・，εt,Mそれぞれを小さくするように、弱仮説器ht,1(xi,1)，ht,2(xi,2)，・・・，ht,M(xi,M)それぞれを決定し、エラー値εt,1ないしεt,Mのうちの最小値が得られる次元（以下、最小エラー次元ともいう）d(t)を求める。
【０１９６】
また、識別器生成部２４は、弱仮説器ht,d(xi,d)によるi番目の生成用画像の識別結果が、正解ラベルyiと一致するか否か、つまり、式ht,d(xi,d)＝yiが成り立つか、又は、式ht,d(xi,d)≠yiが成り立つかによって、生成用画像の識別結果の誤りをエラー値εt,dに影響させる重みDt(i)を、生成用画像ごとに求める。
【０１９７】
ここで、エラー値εt,dは、N枚の生成用画像のうちの、弱仮説器ht,d(xi,d)による識別結果が誤る生成用画像の重みDt(i)を加算することで求められる。
【０１９８】
識別器生成部２４は、以上の、弱仮説器ht,d(xi,d)を、エラー値εt,dを小さくするように決定すること、弱仮説器ht,d(xi,d)による生成用画像の識別結果のエラー値εt,1ないしεt,Mのうちの最小値が得られる次元（最小エラー次元）d(t)を求めること、及び、エラー値εt,dを計算するのに用いる重みDt(i)を求めることを、T回だけ繰り返すことで、T個の弱仮説器h1,d(xi,d)，h2,d(xi,d)，・・・，hT,d(xi,d)から構成される識別器H(x)と、最小エラー次元d(1)，d(2)，・・・，d(T)を表す次元情報とを生成する。
【０１９９】
図１４を参照して、図１の識別器生成部２４が行う、識別器と次元情報を生成する識別器生成処理を説明する。
【０２００】
ステップＳ６１において、識別器生成部２４は、弱仮説器ht,d(xi,d)が識別を誤る度合いを表すエラー値εt,dに、i番目の生成用画像の識別結果の誤りを影響させる重みDt(i)の初期値D1(1)，D1(2)，・・・，D1(N)を、例えば、式（１４）に従って設定し、処理は、ステップＳ６２に進む。
【０２０１】
【数１４】
2010191772.tif 000016
・・・（１４）
【０２０２】
ステップＳ６２では、識別器生成部２４は、識別器H(x)を構成する弱仮説器ht,d(xi,d)の個数をカウントする変数tを、1に初期化して、処理は、ステップＳ６３に進む。
【０２０３】
ステップＳ６３では、識別器生成部２４は、全体特徴量xiの次元d=1,2,・・・,Mのそれぞれについて、重みDi(t)を用いて求められるエラー値εt,dが最小となるように、弱仮説器ht,d(xi,d)（の閾値THt,d)を決定し、処理は、ステップＳ６４に進む。
【０２０４】
ここで、ステップＳ６３では、識別器生成部２４は、例えば、式（１５）に従って計算されるエラー値εt,dが最小となるように、弱仮説器ht,d(xi,d)の閾値THt,dを決定する。
【０２０５】
【数１５】
2010191772.tif 000017
・・・（１５）
【０２０６】
式（１５）において、［yi≠ht,d(xi,d)］は、指示関数であり、式yi≠ht,d(xi,d)が成り立つ場合は、1となり、成り立たない場合は、0となる。
【０２０７】
したがって、式（１５）によれば、エラー値εt,dは、N枚の生成用画像のうちの、弱仮説器ht,d(xi,d)による識別結果が誤る生成用画像（式yi≠ht,d(xi,d)が成り立つ生成用画像）の重みDt(i)のみを加算することで求められる。
【０２０８】
ステップＳ６４では、識別器生成部２４は、直前のステップＳ６３で、次元d=1,2,・・・,Mのそれぞれについて決定された弱仮説器ht,d(xi,d)を用いて、式（１５）に従って計算されるエラー値εt,1，εt,2，・・・，εt,Mの中の最小値εtを求める。さらに、識別器生成部２４は、エラー値εt,1ないしεt,Mの中の最小値εtが得られる次元（最小エラー次元）d(t)（1ないしMの範囲の整数値）を求め、処理は、ステップＳ６４からステップＳ６５に進む。
【０２０９】
ここで、最小エラー次元d(t)が、全体特徴量を構成する次元特徴量のうちの、識別器H(x)による識別に用いられる次元特徴量の次元であり、したがって、識別器H(x)による識別では、全体特徴量を構成する次元特徴量のうちの、最小エラー次元d(t)の次元特徴量が選択されて、識別に用いられる。
【０２１０】
また、エラー値εt,1，εt,2，・・・，εt,Mの中の最小値εtを、最小エラー値εtということとすると、その最小エラー値εtが得られる弱仮説器ht,d(t)(xi,d(t))が、識別器H(x)を構成するt番目の弱仮説器となる。
【０２１１】
ステップＳ６５では、識別器生成部２４は、直前のステップＳ６４で求めた最小エラー値εtを用い、識別器H(x)を構成するt番目の弱仮説器ht,d(t)(xi,d(t))による生成用画像の識別の信頼性を表す信頼度αtを、式（１６）に従って求め、処理は、ステップＳ６６に進む。
【０２１２】
【数１６】
2010191772.tif 000018
・・・（１６）
【０２１３】
ここで、式（１６）によれば、最小エラー値εtが大（、又は小）であるほど、値が小（、又は大）の信頼度αtが求められる。
【０２１４】
ステップＳ６６では、識別器生成部２４は、重みDt(i)を、式（１７）に従い、重みDt+1(i)に更新して、処理は、ステップＳ６７に進む。
【０２１５】
【数１７】
2010191772.tif 000019
・・・（１７）
【０２１６】
ここで、式（１７）において、係数Ztは、重みDt+1(i)の正規化のための係数であり、式（１８）で表される。
【０２１７】
【数１８】
2010191772.tif 000020
・・・（１８）
【０２１８】
式（１７）によれば、弱仮説器ht,d(t)(xi,d(t))による識別結果が正しいi枚目の生成用画像、つまり、識別結果が正解ラベルyiに一致する生成用画像については、重みDt(i)は、より小さい値の重みDt+1(i)に更新される。その結果、次のステップＳ６３において、重みDt(i)を用いて計算されるエラー値εt,dは、小さくなる。
【０２１９】
一方、弱仮説器ht,d(t)(xi,d(t))による識別結果が誤りとなるi枚目の生成用画像、つまり、識別結果が正解ラベルyiに一致しない生成用画像については、重みDt(i)は、より大きい値の重みDt+1(i)に更新される。その結果、次のステップＳ６３において、重みDt(i)を用いて計算されるエラー値εt,dは、大きくなる。
【０２２０】
ステップＳ６７では、識別器生成部２４は、変数tが、識別器H(x)を構成する弱仮説器ht,d(xi,d)の個数（以下、弱仮説器数ともいう）Tに等しいかどうかを判定する。
【０２２１】
ステップＳ６７において、変数tが弱仮説器数Tに等しくないと判定された場合、処理は、ステップＳ６８に進み、識別器生成部２４は、変数tを１だけインクリメントする。そして、処理は、ステップＳ６８からステップＳ６３に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０２２２】
また、ステップＳ６７において、変数tが弱仮説器数Tに等しいと判定された場合、すなわち、識別器H(x)を構成するT個の弱仮説器h1,d(1)(xi,d(1))，h2,d(2)(xi,d(2))，・・・，hT,d(T)(xi,d(T))と、T個の最小エラー次元d(1)，d(2)，・・・，d(T)とが生成された場合、処理は、ステップＳ６９に進み、識別器生成部２４は、T個の弱仮説器h1,d(1)(xi,d(1))，h2,d(2)(xi,d(2))，・・・，hT,d(T)(xi,d(T))と、T個の信頼度α1，α2，・・・，αTを、識別器H(x)（を規定するパラメータ）として出力する。
【０２２３】
さらに、ステップＳ６９では、識別器生成部２４は、T個の最小エラー次元d(1)，d(2)，・・・，d(T)を、次元情報として出力し、識別器生成処理を終了する。
【０２２４】
識別器生成部２４では、以上のような、ブースティングによる統計学習によって、全体特徴量を構成する次元特徴量の中で、識別対象を識別するのにより有効なT個の次元特徴量を表す次元（最小エラー次元）d(1)ないしd(T)と、その最小エラー次元d(t)の次元特徴量を用いて識別を行う識別器H(x)が求められる。
【０２２５】
［学習装置の学習処理の説明］
【０２２６】
図１５を参照して、図１の学習装置が行う処理（学習処理）を説明する。
【０２２７】
学習装置において、特徴点抽出部１１には、モデル画像が供給され、特徴点抽出部２１には、生成用画像が供給される。さらに、識別器生成部２４には、正解ラベルが供給される。
【０２２８】
そして、学習装置では、ステップＳ８１において、特徴点抽出部１１が、そこに供給されるモデル画像から、特徴点を抽出し、モデル画像とともに、特徴点特徴量抽出部１２に供給する。
【０２２９】
さらに、ステップＳ８１では、特徴点抽出部２１が、そこに供給される生成用画像から、特徴点を抽出し、生成用画像とともに、特徴点特徴量抽出部２２に供給し、処理は、ステップＳ８２に進む。
【０２３０】
ステップＳ８２では、特徴点特徴量抽出部１２が、特徴点抽出部１１から供給されるモデル画像から、特徴点抽出部１１から供給される特徴点の特徴点特徴量を抽出し（図９の特徴点特徴量抽出処理を行い）、特徴点特徴量記憶部１３に供給して記憶させる。
【０２３１】
さらに、ステップＳ８２では、特徴点特徴量抽出部２２が、特徴点抽出部２１から供給される生成用画像から、特徴点抽出部２１から供給される特徴点の特徴点特徴量を抽出し、全体特徴量生成部２３に供給して、処理は、ステップＳ８３に進む。
【０２３２】
ステップＳ８３では、全体特徴量生成部２３は、特徴点特徴量記憶部１３に記憶されたモデル画像の特徴点特徴量に基づき、特徴点特徴量抽出部２２からの生成用画像の特徴点特徴量から、その生成用画像全体の特徴を表す全体特徴量を求める（図１１又は図１２の全体特徴量生成処理を行う）。さらに、ステップＳ８３では、全体特徴量生成部２３は、生成用画像の全体特徴量を、識別器生成部２４に供給し、処理は、ステップＳ８４に進む。
【０２３３】
ステップＳ８４では、識別器生成部２４は、全体特徴量生成部２３からの生成用画像の全体特徴量と、その生成用画像の正解ラベルとを用いたブースティングによる統計学習によって、識別器と、次元情報を生成して出力し（図１４の識別器生成処理を行い）、学習処理は終了する。
【０２３４】
なお、異なる複数の識別対象を識別するための識別器、及び次元情報は、異なる識別対象ごとに、学習用画像（モデル画像と生成用画像）、及び、正解ラベルを用意して、図１５の学習処理を行うことによって生成される。
【０２３５】
［識別装置の一実施の形態の構成例］
【０２３６】
図１６は、本発明を適用した識別装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【０２３７】
図１６において、識別装置は、図１の学習装置で得られた識別器H(x)と、次元情報としての最小エラー次元d(1)ないしd(T)とを用いて、処理対象画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する。
【０２３８】
すなわち、識別装置は、特徴点特徴量記憶部６１、次元情報記憶部６２、識別器記憶部６３、特徴点抽出部７１、特徴点特徴量抽出部７２、次元特徴量生成部７３、及び、識別部７４から構成される。
【０２３９】
特徴点特徴量記憶部６１は、図１の学習装置の特徴点特徴量抽出部１２で所定の識別対象について得られたモデル画像の特徴点特徴量（特徴点特徴量記憶部１３に記憶されているのと同一の特徴点特徴量）が記憶されている。
【０２４０】
次元情報記憶部６２は、図１の学習装置の識別器生成部２４で所定の識別対象について得られた次元情報としての最小エラー次元d(1)ないしd(T)を記憶している。
【０２４１】
識別器記憶部６３は、図１の学習装置の識別器生成部２４で所定の識別対象について得られた識別器H(x)としてのT個の弱仮説器h1,d(1)(xi,d(1))，h2,d(2)(xi,d(2))，・・・，hT,d(T)(xi,d(T))と、T個の信頼度α1，α2，・・・，αTとを記憶している。
【０２４２】
特徴点抽出部７１には、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別する対象の処理対象画像が供給される。特徴点抽出部７１は、そこに供給される処理対象画像から、図１の特徴点抽出部１１と同様にして、特徴点を抽出し、処理対象画像とともに、特徴点特徴量抽出部７２に供給する。
【０２４３】
特徴点特徴量抽出部７２は、特徴点抽出部７１からの処理対象画像から、同じく特徴点抽出部７１からの特徴点の特徴点特徴量を抽出し、次元特徴量生成部７３に供給する。
【０２４４】
次元特徴量生成部７３は、図１の学習装置の全体特徴量生成部２３と同様にして、特徴点特徴量記憶部６１に記憶されたモデル画像の特徴点特徴量に基づき、特徴点特徴量抽出部７２からの処理対象画像の特徴点特徴量から、その処理対象画像の全体特徴量を構成する次元特徴量を求める。
【０２４５】
但し、次元特徴量生成部７３では、処理対象画像の全体特徴量を構成するM個（M次元）の次元特徴量すべてではなく、そのM個の次元特徴量のうちの、次元情報記憶部６２に記憶された次元情報としての最小エラー次元d(1)ないしd(T)の次元特徴量が、選択的に求められる。
【０２４６】
なお、次元特徴量生成部７３では、最初から、処理対象画像の全体特徴量のうちの、次元情報としての最小エラー次元d(1)ないしd(T)の次元特徴量だけを求めてもよいし、処理対象画像の全体特徴量を求め、その全体特徴量の中から、最小エラー次元d(1)ないしd(T)の次元特徴量を抽出してもよい。
【０２４７】
ここで、M個の次元特徴量から構成される、処理対象画像の全体特徴量としての、例えば、M個の次元特徴量をコンポーネントとするベクトルを、x'と表す。また、処理対象画像の全体特徴量x'のM個の次元特徴量のうちのm番目を、x'mと表す。
【０２４８】
この場合、処理対象画像の全体特徴量x'のM個の次元特徴量のうちの、最小エラー次元d(1)ないしd(T)の次元特徴量は、x'd(1)，x'd(2)，・・・，x'd(T)と表される。
【０２４９】
次元特徴量生成部７３は、処理対象画像の全体特徴量x'のM個の次元特徴量のうちの、最小エラー次元d(1)ないしd(T)のT個の次元特徴量x'd(1)ないしx'd(T)を選択し（選択的に求めて）、識別部７４に供給する。
【０２５０】
識別部７４は、識別器記憶部６３に記憶された識別器H(x')に対して、次元特徴量生成部７３からの、処理対象画像の最小エラー次元d(1)ないしd(T)の次元特徴量x'd(1)ないしx'd(T)を、入力x'として与えることで、処理対象画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別し、その識別結果を出力する。
【０２５１】
すなわち、識別部７４は、識別器記憶部６３に記憶された識別器H(x')としてのT個の弱仮説器h1,d(1)(x'd(1))，h2,d(2)(x'd(2))，・・・，hT,d(T)(x'd(T))と、T個の信頼度α1，α2，・・・，αTとを用いて、識別器H(x')としての式（１９）の関数H(x')を演算する。
【０２５２】
【数１９】
2010191772.tif 000021
・・・（１９）
【０２５３】
ここで、式（１９）において、sign()は、かっこ（）内の符号が正の場合は、例えば、+1を、符号が負の場合は、例えば、-1を、それぞれ出力する関数である。したがって、式（１９）の関数H(x')の値は、+1又は-1となる。
【０２５４】
式（１９）の関数H(x')の値が+1である場合、処理対象画像に写っている被写体が所定の識別対象であるという識別結果を表し、式（１９）の関数H(x')の値が-1である場合、処理対象画像に写っている被写体が所定の識別対象でないという識別結果を表す。
【０２５５】
［識別装置の識別処理の説明］
【０２５６】
図１７を参照して、図１６の識別装置が行う処理（識別処理）を説明する。
【０２５７】
識別装置では、処理対象画像が、特徴点抽出部７１に供給される。
【０２５８】
特徴点抽出部７１は、ステップＳ９１において、特徴点抽出部７１は、そこに供給される処理対象画像から、特徴点を抽出し、処理対象画像とともに、特徴点特徴量抽出部７２に供給して、処理は、ステップＳ９２に進む。
【０２５９】
ステップＳ９２では、特徴点特徴量抽出部７２は、特徴点抽出部７１から供給される処理対象画像から、特徴点抽出部７１から供給される特徴点の特徴点特徴量を抽出し、次元特徴量生成部７３に供給して、処理は、ステップＳ９３に進む。
【０２６０】
ステップＳ９３では、次元特徴量生成部７３が、特徴点特徴量記憶部６１に記憶されたモデル画像の特徴点特徴量に基づき、特徴点特徴量抽出部７２からの処理対象画像の特徴点特徴量から、その処理対象画像の全体特徴量を構成する次元特徴量のうちの、次元情報記憶部６２に記憶された次元情報としての最小エラー次元d(1)ないしd(T)の次元特徴量x'd(1)ないしx'd(T)を求める。
【０２６１】
そして、次元特徴量生成部７３は、最小エラー次元d(1)ないしd(T)の次元特徴量x'd(1)ないしx'd(T)を、識別部７４に供給して、処理は、ステップＳ９３からステップＳ９４に進む。
【０２６２】
ステップＳ９４では、識別部７４は、識別器記憶部６３に記憶された、式（１９）で表される識別器H(x')に対して、次元特徴量生成部７３からの、処理対象画像の最小エラー次元d(1)ないしd(T)の次元特徴量x'd(1)ないしx'd(T)を、入力x'として与えることで、処理対象画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かを識別し、その識別結果を出力して、識別処理は終了する。
【０２６３】
図１６の識別装置の特徴点特徴量抽出部７２において、図1の特徴点特徴量抽出部１２と同様にして求められる特徴点特徴量は、図８等で説明したように、識別性、及び不変性の高い特徴点特徴量であり、識別装置において、そのような特徴点特徴量から生成される次元特徴量を用いて、処理対象画像の識別を行うことにより、識別性、及び不変性の高い識別を行うことができる。
【０２６４】
［本発明を適用したコンピュータの説明］
【０２６５】
次に、上述した一連の処理は、ハードウェアにより行うこともできるし、ソフトウェアにより行うこともできる。一連の処理をソフトウェアによって行う場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、汎用のコンピュータ等にインストールされる。
【０２６６】
そこで、図１８は、上述した一連の処理を実行するプログラムがインストールされるコンピュータの一実施の形態の構成例を示している。
【０２６７】
プログラムは、コンピュータに内蔵されている記録媒体としてのハードディスク１０５やROM１０３に予め記録しておくことができる。
【０２６８】
あるいはまた、プログラムは、リムーバブル記録媒体１１１に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体１１１は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。ここで、リムーバブル記録媒体１１１としては、例えば、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)，MO(Magneto Optical)ディスク，DVD(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリ等がある。
【０２６９】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体１１１からコンピュータにインストールする他、通信網や放送網を介して、コンピュータにダウンロードし、内蔵するハードディスク１０５にインストールすることができる。すなわち、プログラムは、例えば、ダウンロードサイトから、ディジタル衛星放送用の人工衛星を介して、コンピュータに無線で転送したり、LAN(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送することができる。
【０２７０】
コンピュータは、CPU(Central Processing Unit)１０２を内蔵しており、CPU１０２には、バス１０１を介して、入出力インタフェース１１０が接続されている。
【０２７１】
CPU１０２は、入出力インタフェース１１０を介して、ユーザによって、入力部１０７が操作等されることにより指令が入力されると、それに従って、ROM(Read Only Memory)１０３に格納されているプログラムを実行する。あるいは、CPU１０２は、ハードディスク１０５に格納されたプログラムを、RAM(Random Access Memory)１０４にロードして実行する。
【０２７２】
これにより、CPU１０２は、上述したフローチャートにしたがった処理、あるいは上述したブロック図の構成により行われる処理を行う。そして、CPU１０２は、その処理結果を、必要に応じて、例えば、入出力インタフェース１１０を介して、出力部１０６から出力、あるいは、通信部１０８から送信、さらには、ハードディスク１０５に記録等させる。
【０２７３】
なお、入力部１０７は、キーボードや、マウス、マイク等で構成される。また、出力部１０６は、LCD(Liquid Crystal Display)やスピーカ等で構成される。
【０２７４】
ここで、本明細書において、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に行われる必要はない。すなわち、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含む。
【０２７５】
また、プログラムは、１のコンピュータ（プロセッサ）により処理されるものであっても良いし、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良い。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良い。
【０２７６】
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】
【０２７７】
１１  特徴点抽出部，  １２  特徴点特徴量抽出部，  １３  特徴点特徴量記憶部，  ２１  特徴点抽出部，  ２２  特徴点特徴量抽出部，  ２３  全体特徴量生成部，  ２４  識別器生成部，  ４１  フィルタ部，  ４２  特徴点特徴量算出部，  ６１  特徴点特徴量記憶部，  ６２  次元情報記憶部，  ６３  識別器記憶部，  ７１  特徴点抽出部，  ７２  特徴点特徴量抽出部，  ７３  次元特徴量生成部，  ７４  識別部，  １０１  バス，  １０２  CPU，  １０３  ROM，  １０４  RAM，  １０５  ハードディスク，  １０６  出力部，  １０７  入力部，  １０８  通信部，  １０９  ドライブ，  １１０  入出力インタフェース，  １１１  リムーバブル記録媒体
【図１】
2010191772.tif 000022
【図２】
2010191772.tif 000023
【図３】
2010191772.tif 000024
【図４】
2010191772.tif 000025
【図５】
2010191772.tif 000026
【図６】
2010191772.tif 000027
【図７】
2010191772.tif 000028
【図８】
2010191772.tif 000029
【図９】
2010191772.tif 000030
【図１０】
2010191772.tif 000031
【図１１】
2010191772.tif 000032
【図１２】
2010191772.tif 000033
【図１３】
2010191772.tif 000034
【図１４】
2010191772.tif 000035
【図１５】
2010191772.tif 000036
【図１６】
2010191772.tif 000037
【図１７】
2010191772.tif 000038
【図１８】
2010191772.tif 000039