(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
連続的に撮影した環境映像データから、映像内で移動する対象物体を教師なしで自動的に学習する動画像学習方法において、
事前に対象物体のカテゴリ情報が与えられていないデータを撮影する段階と、
前記対象物体の動画像を時空間的に切り出し動画像配列を作成する段階と、
全ての組み合わせの前記動画像配列間で動画像配列の中に含まれる画像間の距離をもとに動画像配列間の距離を計算する段階と、
前記動画像配列間の距離を用いて初期サブクラスタを形成する段階と、
ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ／ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジを用いて全てのサブクラスタを結合する段階と、
前記結合された各カテゴリー毎の動画像辞書を作成する段階と、
から構成されることを特徴とする動画像学習方法。
【請求項２】
前記切り出した動画像の一部に関してカテゴリ分けの事前情報を与える段階を備えたことを特徴とする請求項１記載の動画像学習方法。
【請求項３】
前記ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ／ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジを用いて全てのサグクラスタを結合する段階で、カテゴリ情報を与える段階と、与えられたカテゴリ情報を基に前記ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ／ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジを変更する段階とを備えたことを特徴とする請求項１または２記載の動画像学習方法。
【請求項４】
連続的に撮影した環境映像データから、映像内で移動する対象物体を教師なしで自動的に学習する動画像学習方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムを、該コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録した記録媒体であって、
事前に対象物体のカテゴリ情報が与えられていないデータを撮影する過程と、前記対象物体の動画像を時空間的に切り出し動画像配列を作成する過程と、全ての組み合わせの前記動画像配列間で動画像配列の中に含まれる画像間の距離をもとに動画像配列間の距離を計算する過程と、前記動画像配列間の距離を用いて初期サブクラスタを形成する過程と、ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ／ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジを用いて全てのサブクラスタを結合する過程と、前記結合された各カテゴリー毎の動画像辞書を作成する過程と、
をプログラムで記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人物顔動画像などの動画認織のための学習技術にかかわり、特に実環境条件の下で、カテゴリ（人の名前）に対する事前情報が与えられていない長時間にわたる連続映像データを用いて自己組織化的に画像を学習する方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
顔画像認識を例に説明する。顔画像認識は、学習段階で作成された顔画像モデルと、未知の入力顔画像とのパターン照合（距離値または類似度の計算）により、実現される。
【０００３】
従来の顔認識法における学習では、制限された環境条件で撮影され、かつ人手によって人名などのカテゴリを付けられた少数の顔画像から学習を進めるという方法がとられていた。
【０００４】
しかし、このアプローチでは、人手によるデータの準備作業が必要であるので、多量の顔データを学習に利用することが困難である。
【０００５】
このアプローチを用いて実環境で顔認識を行う場合には、限られた数の顔画像しか学習に利用できないために、実環境で発生する様々な変動（例えば、照明条件の変動、カメラ（視点）に対する顔の角度と距離の変動、顔表情や眼鏡、ヘアスタイルなどによる顔の形の変動）に単純に対処するだけの十分の学習データを蓄積することは困難である。
【０００６】
従来は、それに対処するために場当たり的に、前処理を工夫したり、特徴の工夫がなされていたが、十分な精度は得られていない。つまり、従来の顔認識は、複雑な変化に富んだ実環境に対応するための柔軟性が備わっていなかった。
【０００７】
一方、人間が行う顔認識の場合では、学習システムがいつでも動作していて、新しいデータが入力されると、システムの内部状態を更新し、いつでも新しいカテゴリを事前情報なしに追加できる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
前記のように、顔画像モデルと、未知の入力顔画像とのパターン照合による認識方法では、人手によるデータの準備作業が必要とし、多量の顔データを学習に利用することが困難であった。また、十分な学習データを蓄積すること及び十分な精度を得るのが困難であった。
【０００９】
本発明では、人間によって事前に用意された情報を用いることなく、実環境でコンピューターが自律的に長時間の連続データを自分のタスクの目的に応じて自己組織化的に学習し、学習途中で新しいカテゴリを自然に追加できる方法を提案するものである。つまり、本発明の目的は、長時間環境映像データに含まれる多様な変動を人間の介在なしに教師なしで追加学習する方法を提案することである。
【００１０】
また、本発明の目的は、すべての過程（データ収集、格納、顔領域抽出、学習、認識）が自動的に行われ、人手による作業は必要としない学習方法を提案することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記の目的を達成するために、長時間環境映像データを用いて、その中に現れる移動物体を自動的に抽出すると共に、複数の抽出された移動物体をその情報を利用して自動的に関連付けることにより、人為的にカテゴリを与えることなく自動的に移動物体のカテゴリ分けを行うようにしたものである。また、カテゴリ分けの際に、対象情報がどのカテゴリに含まれるかを映像データに対して補足的に人手で一部だけカテゴリ付けできるようにするものであり、以下の学習方法および記録媒体を特徴とする。
【００１２】
（学習方法の発明）
連続的に撮影した環境映像データから、映像内で移動する対象物体を教師なしで自動的に学習する動画像学習方法において、
事前に対象物体のカテゴリ情報が与えられていないデータを撮影する段階と、
前記対象物体の動画像を時空間的に切り出し動画像配列を作成する段階と、
全ての組み合わせの前記動画像配列間で動画像配列の中に含まれる画像間の距離をもとに動画像配列間の距離を計算する段階と、
前記動画像配列間の距離を用いて初期サブクラスタを形成する段階と、
ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ／ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジを用いて全てのサブクラスタを結合する段階と、
前記結合された各カテゴリー毎の動画像辞書を作成する段階と、
から構成されることを特徴とする。
【００１３】
また、前記切り出した動画像の一部に関してカテゴリ分けの事前情報を与える段階を備えたことを特徴とする。
【００１４】
また、前記ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ／ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジを用いて全てのサグクラスタを結合する段階で、カテゴリ情報を与える段階と、与えられたカテゴリ情報を基に前記ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ／ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジを変更する段階とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
（記録媒体の発明）
連続的に撮影した環境映像データから、映像内で移動する対象物体を教師なしで自動的に学習する動画像学習方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムを、該コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録した記録媒体であって、
事前に対象物体のカテゴリ情報が与えられていないデータを撮影する過程と、前記対象物体の動画像を時空間的に切り出し動画像配列を作成する過程と、全ての組み合わせの前記動画像配列間で動画像配列の中に含まれる画像間の距離をもとに動画像配列間の距離を計算する過程と、前記動画像配列間の距離を用いて初期サブクラスタを形成する過程と、ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ／ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジを用いて全てのサブクラスタを結合する過程と、前記結合された各カテゴリー毎の動画像辞書を作成する過程とをプログラムで記録したことを特徴とする。
【００１６】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施形態を示すブロック構成図である。本実施形態では３つのユニット、顔領域抽出装置（ユニット１）、学習装置（ユニット２）、認識装置（ユニット３）から構成される。
【００１７】
顔領域抽出装置１は、長時間連続の環境映像データに出現する人物の顔領域を自動的に抽出し、その大きさを正規化し、画像に人物が出現してから消失するまでの一連の顔画像系列（これを動画像配列と呼ぶ）を作成し、ファイルに格納し、後段の学習／認識装置２、３に入力情報を提供する。
【００１８】
学習装置２は、後述の学習アルゴリズムを用いて、事前のカテゴリ情報を含まない多数の動画像配列をカテゴリごとに組織化する。その結果に従って、システムの内部状態も適切に更新される。ここで、内部状態とは、動画像配列間のどれとどれが同じカテゴリーに属するかを示す表現のことを言う。
【００１９】
認識装置３は、システムの最新の動画像辞書（登録された動画像配列）と認識すべき入力データ（入力動画像から顔領域抽出装置により切り出された動画像配列）との照合に基づいて顔認識を行い、認識結果を出力する。
【００２０】
はじめに、学習や認識のための準備段階としての顔領域抽出装置の一例について、図２のフローチャートを用いて説明する。
【００２１】
ステップ２０１では、固定したカメラから連続的に環境映像データが入力されるが、隣り合った２枚の画像を引算し、閾値をとってバイナリ差分画像を作成する。
【００２２】
ステップ２０２では、作成された差分画像から、観察されている環境は変化があったかどうかを判断する。人物の登場に相当する変化がない場合、変化があるまでステップ２０１とステップ２０２を繰り返すが、変化があった場合にはステップ２０３へ進む。
【００２３】
ステップ２０３では、前ステップで作ったバイナリ差分画像からサブサンプリングを繰り返しながら多解像度画像ピラミッドを作成する。サブサンプリングは、元の画像の各２×２ピクセル領域を（領域内の「１」の数に基づいて）「１」または「０」値のピクセルに置き換える。なお、多解像度画像を用いることによって、顔領域の座標をもっと安定で正確に計算することができる。すなわち、低い解像度の画像がノイズの影響を受けにくいので比較的安定に顔領域を決めることができるが、正確ではない。逆に、高い解像度の画像から顔領域を正確に決めることができるがノイズの影響を受けやすい。以下で説明する顔領域抽出アルゴリズムは各解像度の画像でパラレルに行われ、それぞれの計算結果か後で述べるように、ステップ２０７で統合される。
【００２４】
次のステップ２０４では、照明条件の変動、衣服のテキスチャーなどの原因によるノイズの影響で人物領域内にできている「０」値の「穴」を埋めるために全画像に、次のようなフィルターを掛ける。
【００２５】
画像全体に３×３ピクセルの窓を１ピクセルステップで移動させながら、窓の中に少なくとも２つの異なった行と２つの異なった列には同時に値「１」のピクセルが存在すれば、窓の中心にあるピクセルを「１」に置き換える。この操作を左右、右左、上下、下上方向で何回か（あるいは変化がなくなるまで）行う。
【００２６】
次のステップ２０５では、前段階で作成された画像の重心とｘヒストグラム（画像の各列に含まれる「１」の数を表す関数）を計算して、重心からｘヒストグラムの全エネルギーの例えば９０％が含まれる領域を人物領域として切り出す。つまり、人物の面積が、背景に動く他の物体、陰、ノイズなどの面積よりずっと大きいと仮定している。
【００２７】
ステップ２０６では、ステップ２０５で抽出された人物領域上に、改めてｘヒストグラムとｙヒストグラムを計算し、それらの内容の解析を行うことによって顔座標を決定する。
【００２８】
ステップ２０７では、各解像度で計算された顔領域の座標の中央値（ｍｅｄｉａｎ）が求められ、最終的な顔領域の座標を得る。
【００２９】
ステップ２０８では、上記のように抽出された顔画像を一定のサイズに正規化する。実際の入力データから得られた最終的な動画像の一例を図４に示す。
【００３０】
その後、ステップ２１０では、カメラから次の画像が読み取り、背景画像とのバイナリ差分画像を作成する。
【００３１】
ステップ２１１では、ステップ２１０で作成した差分画像から人物がカメラの視野からいなくなったかどうかを検出する。この検出により、人物がまだいる場合にはステップ２０３に戻り、収得した画像を処理する。
【００３２】
ステップ２１２では、人物がカメラの視野からいなくなった場合、その時点までの一連の顔画像の系列を動画像配列として、動画像ファイルに記憶（格納）する。
【００３３】
次に、本発明の重要な要素である学習装置２の動作を、図３のフローチャートを用いて以下に説明する。
【００３４】
先ず、最初のステップ３０１では、前段階で（ｍｏｖｉｅファイルとして）得られた動画像配列（顔画像が連なったもので、１つの連続した動画像に対応）をコンピューターのメモリに読み込む。前記のとおり、それぞれの動画像配列に関するカテゴリ情報は事前に与えられていない。例えば、Ｘ個の異なった人物に対するＮ個の動画像配列（Ｎ≧Ｘ）が与えられるが、どの配列がどの人物に対応するかという情報は予め与えられない。
【００３５】
ステップ３０２では、蓄積された２つの動画像配列間の距離を計算するために、一方の動画像配列のｉ番目の顔画像と、もう一方の動画像配列に含まれるｊ番目の顔画像との間で距離値が計算され、行列Ｄijに納める。そのとき、２枚の顔画像間の距離の計算の仕方としては、さまざまのものが考えられるが、ここではその１例として動画像をピクセル毎に引き算し、絶対値をとり、結果がある閾値より大きければ「１」と見なし、小さければ「０」とする。このように得られたバイナリ画像の中に含まれる「１」の総数を両顔画像の間の距離値として定義される。
【００３６】
ステップ３０３では、行列Ｄijを用いて各動画像配列と他の全ての配列との間の最短距離を選んで最短距離行列Ｍに納める。例えば、行列Ｍの中のＭijは配列ｉと配列ｊとの間の最短距離を意味している。両動画像配列には多数の顔画像が入っているが、その中の一番近い顔の対を代表として選び、それらの間の距離がＭijとなる。
【００３７】
ステップ３０４では、行列Ｍの値に基づいて多数の初期サブクラスターグラフを形成する。各配列が一点のノードとして表示され、各ノードをそれに一番近いノードだけと（エッジで）結合され、このようにして出来上がった各々のグラフを初期サブクラスターグラフと名付ける。二つのノードをつなぐエッジを２種類定義し、片方はｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジと呼んで同じカテゴリのノード（動画像配列）をつなぐのに用いて、もう一方はｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジと呼んで異なるカテゴリのノードをつなぐのに用いる。但し、ステップ３０４で形成される初期サブクラスターグラフの中のエッジは全てｃｏｓｉｓｔｅｎｔエッジである。
【００３８】
次のステップ３０５では、初期サブクラスターをノードの数によってソートし、小さいサブクラスター（含まれるノードの数が少ない）から開始して、他のサブクラスターの内一番近いサブクラスターとエッジでつなげられる。そのときののエッジの種類は後述するルールによって決められる。二つのサブクラスターが結合されると同時に併合され、新しいサブクラスターが生成される。この過程は再帰的に、全てのサブクラスターが一つだけの大きいクラスターに併合されるまで繰り返される。二つのサブクラスターを最短距離エッジ（例えばノードＡとノードＢの間のエッジ）でつなぐときに、エッジの種類は次のようなルール（ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ基準）で決定される。ノードＡとノードＢとの間の長さＬのエッジがｃｏｓｉｓｔｅｎｔであるために同時に満たすべき二つの条件を次に示す。
【００３９】
条件１「ノードＡとｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジで直接につながっているノードの内、ノードＡから最も遠いノード（ＦＮ）との間の距離Ｌ１がＣｘＬより小さいこと。ただし、ここでＣは定数である。」
条件２「ノードＢとｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジで直接につながっているノードの内、ノードＢから最も遠いノード（ＦＮ）との間の距離Ｌ２がＣｘＬより小さいこと。ただし、ここでＣは定数である。」
図５は、ノードＡ、ノードＢとそれぞれのＦＮノードの関係を示した一例である。条件１と条件２を同時に満たさないノードはｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジによって結合される。
【００４０】
最後のステップ３０６では、上記の過程によって形成されたグラフをトラバースしながらｃｏｓｉｓｔｅｎｔエッジでつながっているノードによって表示されている動画像配列を同じ顔カテゴリとして出力する。ここで、ｉｎｃｏｓｉｓｔｅｎｔエッジの役割は、異なったカテゴリに属するサブクラスターを分離することである。図６は、実際の入力データを使用したとき、上記の過程で形成されたグラフの一例を示したものである。図６では、各ノードが一つの動画像配列に相当し、文字は配列に映されている実際の人物名の頭文字であり、番号は配列番号である。実線で表示されているエッジがｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジであり、点線はｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジを表し、数字はエッジの長さ（２つのノードの間の最短距離）を表している。
【００４１】
このグラフはシステムの現在の内部状態を表し、認識過程ではその内部状態を一時的に固定したままで入力に相当するノードをステップ３０５で説明したｃｏｓｉｓｔｅｎｃｙ基準に基づいて、ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ／ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジで内部状態グラフと結合し、そのエッジがｃｏｓｉｓｔｅｎｔエッジの場合、入力のカテゴリがエッジの他方にあるノードと同じカテゴリであると見なす。一方、ｉｎｃｏｓｉｓｔｅｎｔエッジの場合、新しい（まだ登録されていない）カテゴリに属することとなる。
【００４２】
追加学習は下記のアルゴリズムによって行われる。但し、システムの現在の内部状態がＮ個のノードから構成されたグラフによって表現されると仮定し、以下では、図７に示す内部状態で入力されるＮ＋１個目のノードに対して追加学習を行うこととする。
【００４３】
ステップ１：新しく入力されたノードに対して、行列Ｍで新しい（Ｎ＋１）個目の列を計算し追加する。
【００４４】
ステップ２：新しいノードの最も近いノードｋを見つけて、前述のｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ基準に基づいていて両ノードをｃｏｓｉｓｔｅｎｔ／ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジでつなぐ。ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジの場合、ステップ４に進む。
【００４５】
ステップ３：ノードｋと同じクラスターに属する全てのノードｌに対して、ノードｌと新しいノードとの間の距離Ｄ1、そしてノードｌとそれから最も近いノードｎとの間の距離Ｄ2を計算する。もし、Ｄ１＜Ｄ２であれば、ノードｌと新しいノードをｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジでつなぐ。その後、ノードｌと直接ｃｏｓｉｓｔｅｎｔエッジでつながっているすべてのノードｍに対して（ノードｎも含めて）、ｌとｍとの間の距離Ｄ（ｌ，ｍ）とｍと新しいノードとの間の距離Ｄ（Ｎ＋１，ｍ）を計算し、Ｄ（ｌ，ｍ）＜Ｄ（Ｎ＋１，ｍ）であれば、ｍとｌとの間のエッジを削除し、ｍと新しいノードとの間に新しいエッジ（もしそんなエッジがまだ存在しなければ）を入れる。
【００４６】
ステップ４：新しいノードが属するクラスターＣk（図８参照）と、ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジＥikによってつながっているクラスターＣi（そういうクラスターが存在すれば）のすべてのノードＰiに対して、新しいノードとの間の距離Ｄ（Ｐi，Ｎ＋１）を計算し、Ｄ（Ｐi，Ｎ＋１）＜Ｅikであれば、Ｅikを削除し、Ｐiと新しいノードとの間に新しいエッジＥikを挿入する（そのエッジの種類をｃｏｓｉｓｔｅｎｃｙ基準に基づいて決める）。その後、ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジＥijでつながっているクラスターＣiとＣjが存在したら（但し、ＣiがＣkとつながってもいいが、ＣjはＣkとはつながっていない場合に限る）、クラスターＣjに属するすべてのノードＰjに対して、新しいノードとの間の距離Ｄ（Ｐj，Ｎ＋１）を計算し、Ｄ（Ｐi，Ｎ＋１）＜Ｅijが満たされば、Ｅijを削除し、Ｐjと新しいノードの間に新しいエッジＥjkを入れる（そのエッジの種類をｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ基準に基づいて決める）。しかし、ＣiがＣkにつながっていなければ、この操作をＣiまたはＣjが他のクラスターから切断されない場合に限って行う。
【００４７】
上述の追加学習法は、最初の段階である程度データが集まってから学習を行い、その後、追加学習を行う仕組みになっているが、最初から逐次的に学習を行うこと（所謂オンライン学習）も考えられる。オンラインバージョンの場合、最初は２つのノードだけが与えられ、それらがいくら離れていてもｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジでつなぎ、その後、新しく入力されるノードが上記の追加学習法に基づいてグラフに挿入される。ある程度データが集まってから定期的に全てのノードに対してｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙチェックを行い、ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ基準を満たさないノードの間のエッジをｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジに置き換える。
【００４８】
提案する学習法の特徴としては、追加学習の場合システムの内部状態を最初から再学習する必要がなく、新しい部分だけに関連ある結合が更新・追加され、関連のない部分がそのままに残る。これによって、生物などが行うような自然な追加学習が実現できるだけではなく、莫大な計算量の節約も可能である。特に、実環境では、システムの内部状態が長時間のデータに基づいて形成されるので、本方法の利用が有利である。
【００４９】
なお、上記の実施形態における学習装置２は、例えば図６の状態で新たな対象情報が入力されたときに、そのカテゴリ分けには全てのノードとの比較を行うことで対象情報のグラフでの位置を自動計算によって決定する場合を示すが、入力される対象情報があらかじめどのカテゴリに含まれるかの情報を人手で一部与えることにより、学習をより正確にすることができる。例えば、与えられた対象情報がＦで表されているカテゴリである場合には、自動的なカテゴリ分けをすることなく、直接に図６におけるＦ１〜Ｆ６のノードとの間の距離を計算し、正確なグラフ位置を決定することができる。
【００５０】
また、ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ／ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジを用いてサブクラスタを結合するにおいて、自動学習によるカテゴリ情報または人手で与えるカテゴリ情報を基にｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ／ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔエッジを変更するステップを追加することにより、生成されたカテゴリを示すグラフが間違って繋がれた場合にその修正が可能となる。
【００５１】
また、以上までの説明では顔画像を対象とする場合を示すが、本発明はそれ以外の対象物体についても同様な処理が可能である。
【００５２】
また、図２及び図３に示した方法又は図１に示した装置の一部又は全部をコンピュータプログラムで記載してそれを実行できるようにし、それをコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フロッピーディスク（登録商標）や、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなどに記録して提供し、配布することが可能である。
【００５３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば以下の効果が得られる。
【００５４】
（１）実環境条件下で、人間によって事前に用意された情報を用いずに、コンピューターが自律的に長時間の連続データを自分のタスクの目的に応じて自己組織化的に学習し、認識することが可能になる。
【００５５】
（２）入力データから連続的に抽出される動画像の顔画像１枚１枚をテンプレートとして使用することによって、照明条件、サイズや視点角度の変動の影響が受けにくくなるので、学習／認識過程の効率を向上させることができる。
【００５６】
（３）学習途中で新しいカテゴリのデータが与えられた場合、システムを最初から再学習する必要がなく、柔軟性のある自然な追加学習や認識が可能になる。
【００５７】
（４）本発明の学習方法を利用することにより、クラス内のサンプルデータが連続的に分布し、クラス間の距離がクラス内の距離より大きい場合でも認識が可能である。
【００５８】
（５）データ収集、格納、顔領域抽出、学習、認識の全ての過程が自動的に行われるため、人手による作業を大幅に節約できる。
【００５９】
（６）本発明の学習法の特徴としては、各顔カテゴリのサンプル数が極端に異なっても問題にはならない。つまり、本発明方法はサンプルの分布の形には依存しないという利点がある。
【００６０】
（７）本発明の学習方法を用いて物体認識で使用されるさまざまな特徴の評価を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の構成例を示すフロック図。
【図２】本発明の顔領域抽出法を説明するためのフローチャート。
【図３】本発明の学習方法を説明するためのフローチャート。
【図４】カメラから入力される画像配列から抽出された顔画像配列の例
【図５】ｃｏｓｉｓｔｅｎｃｙ基準を説明するための補助図。
【図６】本発明の学習法によって形成されたシステムの内部状態の一例。
【図７】本発明における追加学習法（ステップ１〜３）を説明するための補助図。
【図８】本発明における追加学習法（ステップ４）を説明するための補助図。
【符号の説明】
１…顔領域抽出装置（ユニット１）
２…学習装置（ユニット２）
３…認識装置（ユニット３）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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