(57)【要約】【課題】高速に、かつ記憶容量を抑えて画像を識別することができるようにする。【解決手段】学習部２０１は、選択された特徴カテゴリに相当するルックアップテーブルを辞書に格納し、選択されなかった特徴カテゴリについては識別寄与度を補正値として辞書に格納して辞書サイズを削減できるようにする。また、選択カテゴリ特徴ベクトル取得部２２２は、学習部２０１で選択されなかった特徴カテゴリに対応する特徴ベクトルを取得しないようにし、入力画像の解像度の分だけメモリの参照・書き込み処理を削減できるようにする。【選択図】図２
2014199533.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習サンプル画像の特徴を示す特徴ベクトルを取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段によって取得された前記学習サンプル画像の特徴ベクトルから、特徴カテゴリごとの識別寄与度を求める演算手段と、
前記演算手段により求められた識別寄与度が所定値以上である特徴カテゴリを選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された特徴カテゴリに関する情報を含む辞書を作成する辞書作成手段と、
入力画像の特徴を示す特徴ベクトルを取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段によって取得された前記入力画像の特徴ベクトルと、前記辞書作成手段によって作成された辞書とに基づいて、前記入力画像の物体が、前記学習サンプル画像の物体と類似しているか否かを判定する判定手段とを有し、
前記第２の取得手段は、前記選択手段によって選択されていない特徴カテゴリに対応する特徴ベクトルを前記入力画像から取得しないようにすることを特徴とする画像識別装置。
【請求項２】
前記演算手段は、前記学習サンプル画像の特徴ベクトルから次元ごとにサポートベクタの値を取り出して前記サポートベクタに係る重み付き総和を求め、所定の区間ごとの前記重み付き総和に係る代表値を前記次元ごとに格納したルックアップテーブルを作成する手段を有し、
前記ルックアップテーブルに基づいて前記特徴カテゴリごとに識別寄与度を演算することを特徴とする請求項１に記載の画像識別装置。
【請求項３】
前記演算手段は、前記ルックアップテーブルに格納されたそれぞれの次元の代表値の最大値の平均値を前記特徴カテゴリの識別寄与度として求めることを特徴とする請求項２に記載の画像識別装置。
【請求項４】
前記学習サンプル画像が、前記入力画像の物体のクラスに属さない画像であり、
前記演算手段は、前記第１の取得手段によって取得された前記学習サンプル画像の特徴カテゴリごとの特徴ベクトルの分布を示す背景分布の情報量を前記識別寄与度として求めることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像識別装置。
【請求項５】
前記辞書作成手段は、前記演算手段により作成されたルックアップテーブルのうち、前記選択手段によって選択された特徴カテゴリに対応するルックアップテーブルを、前記辞書に含むようにすることを特徴とする請求項２又は３に記載の画像識別装置。
【請求項６】
学習サンプル画像の特徴を示す特徴ベクトルを取得する第１の取得工程と、
前記第１の取得工程において取得された前記学習サンプル画像の特徴ベクトルから、特徴カテゴリごとの識別寄与度を求める演算工程と、
前記演算工程において求められた識別寄与度が所定値以上である特徴カテゴリを選択する選択工程と、
前記選択工程において選択された特徴カテゴリに関する情報を含む辞書を作成する辞書作成工程と、
入力画像の特徴を示す特徴ベクトルを取得する第２の取得工程と、
前記第２の取得工程において取得された前記入力画像の特徴ベクトルと、前記辞書作成工程において作成された辞書とに基づいて、前記入力画像の物体が、前記学習サンプル画像の物体と類似しているか否かを判定する判定工程とを有し、
前記第２の取得工程においては、前記選択工程において選択されていない特徴カテゴリに対応する特徴ベクトルを前記入力画像から取得しないようにすることを特徴とする画像識別方法。
【請求項７】
学習サンプル画像の特徴を示す特徴ベクトルを取得する第１の取得工程と、
前記第１の取得工程において取得された前記学習サンプル画像の特徴ベクトルから、特徴カテゴリごとの識別寄与度を求める演算工程と、
前記演算工程において求められた識別寄与度が所定値以上である特徴カテゴリを選択する選択工程と、
前記選択工程において選択された特徴カテゴリに関する情報を含む辞書を作成する辞書作成工程と、
入力画像の特徴を示す特徴ベクトルを取得する第２の取得工程と、
前記第２の取得工程において取得された前記入力画像の特徴ベクトルと、前記辞書作成工程において作成された辞書とに基づいて、前記入力画像の物体が、前記学習サンプル画像の物体と類似しているか否かを判定する判定工程とをコンピュータに実行させ、
前記第２の取得工程においては、前記選択工程において選択されていない特徴カテゴリに対応する特徴ベクトルを前記入力画像から取得しないようにすることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特に、辞書に基づいて物体を識別するために用いて好適な画像識別装置、画像識別方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ある画像がある物体クラスであるか否かを識別するには、画像から特徴ベクトルを取得し、機械学習を用いて辞書を作成し、辞書に基づいてある画像がある物体であるか否かを識別する、という手法が多く取られる。
【０００３】
非特許文献１には、ある画像がある物体クラスであるか否かを識別する手法としてＨｉｓｔｏｇｒａｍ  Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ  Ｋｅｒｎｅｌの利用及びルックアップテーブルの作成により高速化する手法が開示されている。非特許文献２には、非特許文献１に記載の方法と同様に、ルックアップテーブルを作成できるカーネル関数について開示されている。さらに、非特許文献３に記載されているＳｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｄａｔａ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎは、非特許文献１に記載のＨｉｓｔｏｇｒａｍ  Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ  Ｋｅｒｎｅｌ及びルックアップテーブルの作成を適用可能な学習機械である。
【０００４】
また、ある画像が複数の物体クラスのいずれであるかを識別するには、個々の物体クラスの特性を描写するための複数の特徴カテゴリを用意する手法が取られている。非特許文献４〜６には、それぞれ代表的な特徴カテゴリであるＨＯＧ特徴、ＬＢＰ特徴、Ｂａｇ  ｏｆ  ｖｉｓｕａｌ  ｗｏｒｄｓ特徴が開示されている。
【０００５】
さらに特許文献１には、特徴ベクトルを複数の特徴カテゴリから取得し、機械学習で識別器を得る上で、複数のカーネル関数を用意し、それぞれのカーネル関数に最適な重みを求める方法が開示されている。特許文献１に記載の方法によれば、複数の物体クラスで特性が異なり識別に有効な特徴カテゴリが異なる場合には、そのカーネルの有効性に応じてその適切な重みを学習することにより、識別率を向上させることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００９／００９９９８６号明細書
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｓｕｂｈｒａｎｓｕ  Ｍａｊｉ，  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  Ｃ．  Ｂｅｒｇ，  Ｊｉｔｅｎｄｒａ  Ｍａｌｉｋ，  "Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ  Ｋｅｒｎｅｌ  Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ  ｉｓ  Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ"，  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，  ２００８
【非特許文献２】Ａｎｄｒｅａ  Ｖｅｄａｌｄｉ，  Ａｎｄｒｅｗ  Ｚｉｓｓｅｒｍａｎ，  Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ａｄｄｉｔｉｖｅ  Ｋｅｒｎｅｌｓ  ｖｉａ  Ｅｘｐｌｉｃｉｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｍａｐｓ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，  ２０１１
【非特許文献３】Ｄ．Ｍ．Ｊ．  Ｔａｘ  ａｎｄ  Ｒ．Ｐ．Ｗ．  Ｄｕｉｎ．  Ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｄａｔａ  ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ．  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，  ２００２
【非特許文献４】Ｄａｌａｌ，  Ｎ．，  Ｔｒｉｇｇｓ，  Ｂ，  "Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  ｏｒｉｅｎｔｅｄ  ｇｒａｄｉｅｎｔｓ  ｆｏｒ  ｈｕｍａｎ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ"，  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，  ２００５
【非特許文献５】Ｔｉｍｏ  Ｏｊａｌａ，  Ｍａｔｔｉ  Ｐｉｅｔｉｋａｉｎｅｎ，Ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ｇｒａｙ−Ｓｃａｌｅ  ａｎｄ  Ｒｏｔａｔｉｏｎ  Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｔｅｘｔｕｒｅ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  Ｌｏｃａｌ  Ｂｉｎａｒｙ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ，  ＩＥＥＥ  ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ  ＯＮ  ＰＡＴＴＥＲＮ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ  ＡＮＤ  ＭＡＣＨＩＮＥ  ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＣＥ，  ＪＵＬＹ  ２００２
【非特許文献６】Ｌ．  Ｆｅｉ−Ｆｅｉ  ａｎｄ  Ｐ．  Ｐｅｒｏｎａ  （２００５）．  "Ａ  Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  Ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｎａｔｕｒａｌ  Ｓｃｅｎｅ  Ｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ"．  Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  ＩＥＥＥ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．  ｐｐ．  ５２４−５３１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
一般に画像を識別する場合には、高速でありかつ記憶容量を抑制できることが望ましい。異なる複数の特徴カテゴリを用いて識別するための辞書を作成する場合、既知の手法では、特徴カテゴリの有効性を問わず特徴カテゴリ数に応じて、特徴ベクトルの辞書を保存するための記憶容量と演算時間とが必要となるという問題がある。例えば特許文献１に記載の手法では、用いる全ての特徴カテゴリの特徴ベクトルを演算するため、特徴カテゴリ数に応じて特徴ベクトルの演算時間と辞書を保存するための記憶容量とが必要となる。
【０００９】
本発明は前述の問題点に鑑み、高速に、かつ記憶容量を抑えて画像を識別することができるようにすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の画像識別装置は、学習サンプル画像の特徴を示す特徴ベクトルを取得する第１の取得手段と、前記第１の取得手段によって取得された前記学習サンプル画像の特徴ベクトルから、特徴カテゴリごとの識別寄与度を求める演算手段と、前記演算手段により求められた識別寄与度が所定値以上である特徴カテゴリを選択する選択手段と、前記選択手段によって選択された特徴カテゴリに関する情報を含む辞書を作成する辞書作成手段と、入力画像の特徴を示す特徴ベクトルを取得する第２の取得手段と、前記第２の取得手段によって取得された前記入力画像の特徴ベクトルと、前記辞書作成手段によって作成された辞書とに基づいて、前記入力画像の物体が、前記学習サンプル画像の物体と類似しているか否かを判定する判定手段とを有し、前記第２の取得手段は、前記選択手段によって選択されていない特徴カテゴリに対応する特徴ベクトルを前記入力画像から取得しないようにすることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、特徴ベクトルを取得して入力画像を識別する処理を高速にするとともに、かつ辞書の記憶容量を抑えて画像を識別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に係る画像識別装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る画像識別装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図３】特徴ベクトルを取得して連結する方法を説明するための図である。
【図４】実施形態において、学習部における処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】物体Ａから辞書Ａを作成する過程で参照する情報群を示す図である。
【図６】物体Ａと異なる物体Ｂから辞書Ｂを作成する過程で参照する情報群を示す図である。
【図７】識別器の演算を高速化するルックアップテーブルの概略を説明するための図である。
【図８】実施形態において、識別部における処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図９】物体Ａに対応する辞書Ａについての特徴カテゴリの選択結果、選択されなかった特徴カテゴリの補正値、および選択された特徴カテゴリに対するルックアップテーブルの一例を示す図である。
【図１０】図８のステップＳ８０１における、選択された特徴カテゴリについて特徴ベクトルを作成する詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
図１は、本実施形態の画像識別装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
図１において、撮像素子１０１は、ＣＣＤ、ＭＯＳ、等で構成され、被写体像を光から電気信号に変換するための撮像手段である。信号処理回路１０２は、撮像素子１０１から得られた被写体像に関する時系列信号を処理し、デジタル信号に変換する。
【００１４】
ＣＰＵ１０３は、ＲＯＭ１０４に格納されている制御プログラムを実行することにより、画像識別装置１００全体を制御する。ＲＯＭ１０４は、ＣＰＵ１０３が実行する制御プログラムや各種パラメータデータを格納する。制御プログラムは、ＣＰＵ１０３で実行されることにより、後述するフローチャートに示す各処理を実行するための各種手段として、当該装置を機能させる。ＲＡＭ１０５は、画像や各種情報を記憶する。また、ＲＡＭ１０５は、ＣＰＵ１０３のワークエリアやデータの一時待避領域として機能する。ディスプレイ１０６は、例えば、ＬＣＤやＣＲＴで構成される。
【００１５】
なお、本実施形態では、後述するフローチャートの各ステップに対応する処理を、ＣＰＵ１０３を用いてソフトウェアで実現することとするが、その処理の一部または全部を電子回路などのハードウェアで実現するようにしても構わない。また、本実施形態の画像識別装置は、撮像素子１０１や信号処理回路１０２を省いて汎用のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）を用いて実現してもよいし、画像識別専用装置として実現するようにしても構わない。また、ネットワークまたは各種記憶媒体を介して取得したソフトウェア（プログラム）をＰＣ等の処理装置（ＣＰＵ、プロセッサ）にて実行してもよい。
【００１６】
図２は、本実施形態に係る画像識別装置１００の機能構成例を示すブロック図である。
本実施形態の画像識別装置１００は、同一の物体クラスを示す複数枚の学習サンプル画像が事前に与えられている。また、画像識別装置１００は、その学習サンプル画像群から識別器の辞書を作成する学習部２０１と、その辞書に基づく画像がその物体クラスと同一か否かを識別する識別部２０２とを備えている。
【００１７】
本実施形態の画像識別装置１００は、学習部２０１において辞書のサイズを削減し、識別部２０２において物体クラスの識別を高速化する。なお、学習部２０１および識別部２０２は、図１に示すハードウェア構成上で動作するものとするが、それぞれ異なる環境で動作しても構わない。例えば学習部２０１はネットワークを介したＰＣ上などで動作し、図１に示す装置はその辞書を取得し、識別部２０２を動作させる等の構成でも構わない。
【００１８】
学習部２０１は、学習サンプル画像から、その物体クラスを識別するための情報群を格納する辞書を作成する。学習部２０１は、特徴ベクトル取得部２１１、第１の特徴ベクトル正規化部２１２、識別器学習部２１３、ルックアップテーブル作成部２１４、および識別寄与度演算部２１５を備えている。さらに、特徴カテゴリ選択部２１６、特徴カテゴリ補正値演算部２１７、および辞書作成部２１８を備えている。本実施形態では、特徴ベクトルを取得して学習した結果を用いて特徴カテゴリごとに識別寄与度を求め、識別に寄与する特徴カテゴリのみを辞書に格納することにより、辞書のサイズを削減する。
【００１９】
特徴ベクトル取得部（第１の取得部）２１１は、学習サンプル画像それぞれから特徴ベクトルを取得する。特徴ベクトルは画像の特徴、例えば明暗やエッジのパターンをベクトルとして示すヒストグラム特徴である。この特徴ベクトルは異なる特徴カテゴリから得られた特徴を連結したものが生成され、個々の次元はいずれかの特徴カテゴリに属している。
【００２０】
図３は、特徴ベクトルを取得して連結する方法を説明するための図である。まず、学習サンプル画像について、全ての特徴カテゴリに対応する特徴ベクトルを求める。次にこれらの特徴ベクトルを連結する。本実施形態では、特徴カテゴリは非特許文献４〜６にそれぞれ記載されているＨＯＧ特徴、ＬＢＰ特徴、およびＢａｇ  ｏｆ  ｖｉｓｕａｌ  ｗｏｒｄｓ（ＢｏＶＷ）特徴とするが、これらの特徴に制限されない。例えば、画像を格子状に分割した個々の格子から特徴ベクトルを取得し、取得した格子のＸ座標及びＹ座標などを特徴カテゴリに含めてもよいし、異なる特徴を導入し新たな特徴カテゴリを割り当ててもよい。
【００２１】
第１の特徴ベクトル正規化部２１２は、特徴ベクトル取得部２１１で取得した特徴ベクトルを事前に定めた値域に収まる様に正規化する。この値域内に収まるならば正規化の手法は特に限定されない。
【００２２】
識別器学習部２１３は、第１の特徴ベクトル正規化部２１２で正規化した特徴ベクトル群から識別器を学習する。この識別器は、非特許文献１や非特許文献３に記載される、カーネル関数及びサポートベクタに基づく学習機械により作成される。すなわち、この手法は、学習の過程で、カーネル関数を内積の代わりに用い、与えられた特徴ベクトル群から識別に有効なサポートベクタ群を残し、かつ、残った個々のサポートベクタに対し重みを推定する手法である。また、この学習機械は、さらに後述するルックアップテーブルを生成可能であるものである。ルックアップテーブルを生成可能であるとは、非特許文献２に示すように、特徴ベクトルとサポートベクタとのカーネル内積の重み付き総和により識別を行う識別器であって、カーネル関数が個々の次元の演算の線形加算の形で表現できる関数であることである。
【００２３】
ルックアップテーブル作成部２１４は、識別器学習部２１３が学習したサポートベクタ及びその重みについて、識別部２０２での演算を高速化するため、その演算の近似値を格納するルックアップテーブルを作成する。図５（Ｂ）において、ルックアップテーブルの例をＬＵＴ（ｒ＝０）からＬＵＴ（ｒ＝Ｒmax）の行に示す。図５（Ｂ）において、Ｄが次元、ｒが区間を意味する。例えば次元ｄ＝１の区間ｒ＝１の識別値はエントリ５１６に格納される。
【００２４】
識別寄与度演算部２１５は、ルックアップテーブル作成部２１４で作成したルックアップテーブルに基づき、それぞれの特徴カテゴリが画像の識別に寄与する程度を求める。特徴カテゴリ選択部２１６は、識別寄与度演算部２１５で求めた特徴カテゴリごとの識別寄与度を元に、識別寄与度が所定値以上であるか否かを判定し、識別に用いる特徴カテゴリを選択する。
【００２５】
特徴カテゴリ補正値演算部２１７は、特徴カテゴリ選択部２１６で選択されなかった特徴カテゴリについて、選択されていたら識別値演算部２２４において識別値に加算されたと予測できる値ないしその値を近似するパラメータを求める。辞書作成部２１８は、識別部２０２において画像の識別に必要な情報群を辞書としてまとめ、ＲＡＭ１０５に記憶する。ここで、特徴カテゴリ選択部２１６で選択されなかった特徴カテゴリについては、ルックアップテーブルの代わりに特徴カテゴリ補正値演算部２１７で求めた補正値を格納し、辞書を小さくする。
【００２６】
識別部２０２は、学習サンプル画像群から学習部２０１が作成した辞書に基づき、ある画像がその物体クラスであるか否かを識別する。識別部２０２は、辞書読み込み部２２１、選択カテゴリ特徴ベクトル取得部２２２、第２の特徴ベクトル正規化部２２３、識別値演算部２２４、および識別値補正部２２５を備えている。本実施形態では、辞書に格納される特徴カテゴリについてのみ特徴ベクトルを取得することにより計算量を削減している。
【００２７】
辞書読み出し部２２１は、辞書作成部２１８が作成した辞書をＲＡＭ１０５から読み出す。選択カテゴリ特徴ベクトル取得部（第２の取得部）２２２は、物体クラスであるか否かを識別する入力画像に対して、特徴カテゴリ選択部２１６が選択した特徴カテゴリから、特徴ベクトル取得部２１１と同様に特徴ベクトルを取得する。ここで、特徴ベクトルの取得には多くの場合前処理が必要であるが、選択していない特徴カテゴリについては特徴ベクトルの取得のみならず前処理も行わないものとする。
【００２８】
第２の特徴ベクトル正規化部２２３は、選択カテゴリ特徴ベクトル取得部２２２が取得した特徴ベクトルについて、第１の特徴ベクトル正規化部２１２と同等の正規化を行う。識別値演算部２２４は、第２の特徴ベクトル正規化部２２３で正規化した特徴ベクトルに対して、物体クラスであるか否かを識別するための識別値を演算する。このとき、識別値演算部２２４は、ルックアップテーブル作成部２１４で作成され、辞書作成部２１８で辞書に格納されたルックアップテーブルを用いる。非特許文献１の記載によれば、識別の演算時間はサポートベクタ数に対し定数時間であって、次元数にのみ比例する。但し、次元数及び定義域の分割数に比例する記憶容量を必要とするものとする。
【００２９】
識別値補正部２２５は、識別値演算部２２４で求めた識別値を補正し、物体クラスであるか否かを識別する。具体的には、特徴カテゴリ選択部２１６により選択されなかった特徴カテゴリについての重み付き総和の近似値を識別値に加算した上で、その識別値が事前に決定された閾値を超えるか否かを判定する。
【００３０】
以下、ある物体Ａを示す学習サンプル画像群Ａ、物体Ａとは異なる物体Ｂを示す学習サンプル画像群Ｂとが与えられた時の学習部２０１の動作について説明する。図４は、学習部２０１における処理手順の一例を示すフローチャートである。図４に示すフローチャートは、識別器を学習する物体の学習サンプル画像群を入力し、その識別器の辞書を出力する手順を示している。また、図５には、物体Ａから辞書Ａを作成する過程で参照する情報群を示し、図６には、物体Ｂから辞書Ｂを作成する過程で参照する情報群を示す。
【００３１】
まず、ステップＳ４０１において、特徴ベクトル取得部２１１は、学習サンプル画像群が含む全ての画像について、特徴カテゴリが含む全ての特徴について、特徴ベクトルを取得する。次いで、ステップＳ４０２において、第１の特徴ベクトル正規化部２１２は、特徴ベクトルを正規化する。
【００３２】
図５（Ａ）には、学習サンプル画像群Ａから取得した特徴ベクトルの例を示す。特徴カテゴリは、非特許文献４〜６に記載の傾斜方向ヒストグラム（ＨＯＧ）特徴、局所二値パターン（ＬＢＰ）特徴、Ｂａｇ  ｏｆ  ｖｉｓｕａｌ  ｗｏｒｄｓ（ＢＯＶＷ）特徴とする。個々の特徴カテゴリはそれぞれＤ０，Ｄ１，・・・の次元数を持つベクトルから構成され、全ての特徴カテゴリを通しての総次元数はＤmaxとし、正規化により特徴ベクトルの各次元の値は０，１，・・・Ｖmaxの値域に収まるものとする。
【００３３】
学習サンプル画像群Ａのそれぞれから得られ、正規化された特徴ベクトル群を図５（Ａ）の各行に示す。例えば、値５０１は画像２からＨＯＧ特徴で得られた特徴であって、その値は６である。学習サンプル画像群Ｂについても同様の手段で異なる特徴ベクトルが取得されたものとする。
【００３４】
次に、ステップＳ４０３において、識別器学習部２１３は、特徴ベクトルに基づき、認識器を学習し、ルックアップテーブル作成部２１４は、そのルックアップテーブルを作成する。学習サンプル画像群Ａについては、図５（Ａ）に示した特徴ベクトルから生成されたルックアップテーブルが、図５（Ｂ）のＬＵＴ（ｒ＝０）〜ＬＵＴ（ｒ＝Ｒmax）の各行に示されている。
【００３５】
識別器については、非特許文献１に記載の手法である「Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ  Ｋｅｒｎｅｌ」を非特許文献３に記載の「Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｄａｔａ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ」に適用したものとする。即ち、まず、「ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ  ｋｅｒｎｅｌ」をベクトルの内積とする空間を仮定し、識別対象クラスに含まれる特徴ベクトル群を可能な限り多く含む最小の体積の超球を求める。次に、超球の定義に必要な特徴ベクトルのみをサポートベクタとして残し、残った個々のサポートベクタについて重みを求め、最後に、識別器が識別対象クラスにある特徴ベクトルが含まれると判断し得る閾値を求める。
【００３６】
この識別器は、識別する特徴ベクトルとサポートベクタのＨｉｓｔｏｇｒａｍ  ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ  ｋｅｒｎｅｌ内積との重み付き総和となる。即ち、その識別値は以下の式（１）により得られる。この値が求めた閾値を超えるか否かで識別器が表現される。
【００３７】
【数１】
2014199533.tif 000003
【００３８】
式（１）において、ｄは次元を表し、ＳＶはサポートベクタのインデクスを表している。また、ｘdSVはサポートベクタＳＶの次元ｄの値を表し、ｘdは識別する特徴ベクトルの次元ｄの値を表している。さらに、αSVはサポートベクタＳＶの重みを表している。
【００３９】
図７は、式（１）で表される識別器の演算を高速化するルックアップテーブルの概略を説明するための図である。このルックアップテーブルの詳細及びその作成方法については、非特許文献１に記載されている。上記式（１）は、図７（Ａ）のアミカケ部の面積に相当し、式（１）が個々の次元の演算の線形加算の形で表現できることに着目する。次元ｄの識別値は、以下の式（２）により算出され、図７（Ｂ）に示す曲線の下部の面積に相当する。
【００４０】
【数２】
2014199533.tif 000004
【００４１】
また、式（２）をｘdを境界に場合分けすると、以下の式（３）が得られる。
【００４２】
【数３】
2014199533.tif 000005
【００４３】
この式（３）の値を横軸をｘdとして表すと図７（Ｃ）に示すものとなる。｛ＳＶ｜ｘdSV＜ｘd｝となる集合はｘdSVをソートしておくことにより対数時間で求められるから、式（３）も対数時間で演算できることになる。
【００４４】
さらに、式（３）の演算を定数時間化する。ｘdSV及びｘdの定義域を分割した個々の区間ｒの代表値ｒdについてその式（３）の値を求めておき、その値をルックアップテーブルに格納する。式（３）を代表値ｒdについて求めると、ルックアップテーブルの次元ｄ、区間ｒ、に対応する値ＬＵＴ（ｒ，ｄ）は、以下の式（４）により算出される。
【００４５】
【数４】
2014199533.tif 000006
【００４６】
ここで、ｒは識別する特徴量ベクトルが落ちる区間のインデックスを表し、ｒdは識別する特徴量ベクトルが落ちる区間ｒにおける代表値を表している。図７（Ｄ）には、識別値と代表値ｒdとの関係を示している。但し、定義域の分割およびその代表値の導出は任意であり、例えば等間隔で分割してもよい。本実施形態では、０からＶmaxの値域をＲmax分割するものとし、所定の区間を示すインデックスをｒ、その代表値ｒdを区間の中央値、すなわち、
Ｖmax＊（ｒ＋０．５）／Ｒmax
とする。
【００４７】
式（４）に示す通り、ある次元ｄにおける値ＬＵＴ（ｒ，ｄ）は、ｒ方向に単調増加である。したがって、ステップＳ４０４で求めるルックアップテーブルの個々の次元での最大値は、区間ｒが最大値Ｒmaxを取る時の値と等しい。
【００４８】
次に、ステップＳ４０４において、識別寄与度演算部２１５は、ステップＳ４０３で作成したルックアップテーブルから、特徴カテゴリごとに識別寄与度を求める。識別寄与度はそれぞれの特徴カテゴリが画像の識別に寄与する程度を意味し、識別寄与度は０からＶmaxの値を取り、大きい方が物体に近いこととなる。本実施形態では、それぞれの特徴カテゴリについて、その特徴カテゴリが含むそれぞれの次元のルックアップテーブルの最大値を求め、その平均を識別寄与度とする。ルックアップテーブルの最大値は、ある未知のサンプルを物体クラスに属すると判別する時に特徴カテゴリが識別に寄与する程度の最大値を意味し、その平均は次元すなわち後述する辞書サイズあたりの寄与を意味する。
【００４９】
例えば図５（Ｂ）には、学習サンプル画像群Ａから生成された、特徴カテゴリＢｏＶＷに対応するルックアップテーブル５１１の次元ごとの最大値としてＬＵＴ最大値５１２が示されている。また、図５（Ｃ）には、ＬＵＴ最大値５１２の平均値として識別寄与度５２２が示されている。同様に、特徴カテゴリＨＯＧの最大値としてＬＵＴ最大値５１３、その平均値である識別寄与度５２３が示されている。また、図６（Ａ）には、学習サンプル画像群Ｂから生成されたルックアップテーブル及び得られた最大値が示され、図６（Ｂ）には、特徴カテゴリごとの識別寄与度が示されている。
【００５０】
次に、ステップＳ４０５において、特徴カテゴリ選択部２１６は、ステップＳ４０４で求めた識別寄与度に基づき認識に用いる特徴カテゴリを選択する。本実施形態では、事前に定められた閾値以上の識別寄与度を持つ特徴のみを選択する。例えば識別寄与度の閾値を３０とした場合、物体Ａの特徴カテゴリについては、図５（Ｃ）の選択の列に示す通り、ＢｏＶＷ特徴及びＬＢＰ特徴が選ばれる。同様に、物体Ｂの特徴カテゴリについても、図６（Ｂ）の選択の列に示す通り、ＨＯＧ特徴及びＬＢＰ特徴が選ばれる。
【００５１】
次に、ステップＳ４０６において、特徴カテゴリ補正値演算部２１７は、選択されなかった特徴カテゴリの補正値を求める。補正値は、選択されなかった特徴カテゴリについて、未知の特徴ベクトルとサポートベクタとのカーネル内積の重み付き総和を近似する値である。本実施形態では、識別寄与度として求めたルックアップテーブルの最大値を特徴カテゴリの補正値として用いる。ルックアップテーブルの最大値を補正値とすることは、省略された特徴カテゴリで最も物体クラスに属すると判別されやすい値を補正値とすることであって、識別における偽陰性の最小化を意図している。図５（Ｃ）の補正値の列に示す通り、物体ＡのＨＯＧ特徴の補正値５２１と、図６（Ｃ）の補正値の列に示す通り、物体ＢのＢｏＶＷ特徴に対応する補正値６２１とが求められる。
【００５２】
次に、ステップＳ４０７において、辞書作成部２１８は、ステップＳ４０５で求めた特徴カテゴリごとの選択の結果、選択された特徴カテゴリに対応するルックアップテーブル、及び選択されなかった特徴カテゴリに対応する補正値を辞書に格納する。本実施形態では、ステップＳ４０３で得られる識別値の閾値も共に辞書に格納する。
【００５３】
例えば、図５（Ｂ）及び図５（Ｃ）に示す通り、特徴Ａから生成される辞書については、選択結果５２４、ルックアップテーブル５１１、５１４、および補正値５２５を格納する。なお、ルックアップテーブル５１１、５１４は、選択されたＢｏＶＷ特徴及びＬＢＰ特徴に対応する。そして、選択されなかった特徴カテゴリすなわちＨＯＧ特徴に対応するルックアップテーブル５１５は辞書には格納されず、補正値５２５が代わりに格納される。
【００５４】
同様に、特徴Ｂから生成される辞書は、図６（Ａ）及び図６（Ｂ）に示す通り、特徴カテゴリごとの選択結果６２２、選択されたＨＯＧ特徴及びＬＢＰ特徴にそれぞれ対応するルックアップテーブル６１１、６１２を含む。また、選択されなかったＢｏＶＷ特徴については対応する補正値６２３のみを辞書に格納し、ルックアップテーブル６１３については辞書には格納されない。
【００５５】
以上のように本実施形態によれば、学習部２０１は、ステップＳ４０５で選択されない特徴カテゴリに相当するルックアップテーブルを辞書に格納しないようにして、辞書サイズを削減する。また、特徴Ａの選択結果５２４と特徴Ｂの選択結果６２２とが異なることを示す様に、ステップＳ４０５で特徴カテゴリを選択する際には、物体の特徴に応じて適切な異なる特徴カテゴリが選択される。さらに、本実施形態では、特徴カテゴリを選択した後、選択されなかった特徴カテゴリについては識別寄与度を補正値として用い、特徴ベクトルの全てを再度参照する様な学習を行わないようにしている。これにより、選択した特徴カテゴリを用いて再度学習する様な手法に比べてより高速である。
【００５６】
図８は、本実施形態の識別部２０２の動作手順の一例を示すフローチャートである。図８に示すフローチャートの処理では、学習部２０１で作成した辞書及び入力画像を入力し、入力画像が、学習部２０１に入力された学習サンプル画像群に類似するか否かの結果を出力する。前述したように辞書には、特徴カテゴリのそれぞれについて選択されたか否か、選択された特徴カテゴリについてはルックアップテーブル、選択されなかった特徴カテゴリについてはその補正値の情報が格納されている。図９（Ａ）には、物体Ａに対応する辞書Ａについての特徴カテゴリの選択結果及び選択されなかった特徴カテゴリの補正値を示している。また、図９（Ｂ）には、選択された特徴カテゴリに対するルックアップテーブルを示している。
【００５７】
まず、ステップＳ８０１において、選択カテゴリ特徴ベクトル取得部２２２は、選択された特徴カテゴリについて、特徴ベクトルを作成する。なお、この処理の詳細については後述する。
【００５８】
次に、ステップＳ８０２において、第２の特徴ベクトル正規化部２２３は、ステップＳ８０１で得た特徴ベクトルを正規化する。この処理は、前述したステップＳ４０２の処理と同等である。このようにステップＳ８０１及びステップＳ８０２の処理により、入力画像に対して、例えば図９（Ｃ）の入力画像の特徴ベクトルの行に示す特徴ベクトルが得られる。
【００５９】
次に、ステップＳ８０３において、識別値演算部２２４は、ステップＳ８０２で正規化した特徴ベクトルを元に、識別値を演算する。この識別値の演算方法は、前述したステップＳ４０３の認識器及びルックアップテーブルの作成方法に対応する。ルックアップテーブルを用いたある特徴ベクトルｘの識別では、ステップＳ４０３で説明した式（１）の式（２）の部分を式（４）で置き換えた以下の式（５）を用いる。
【００６０】
【数５】
2014199533.tif 000007
【００６１】
ここで、ｒxdは、ｘdの落ちる区間を表している。すなわち、特徴ベクトルを構成するそれぞれの次元ｄについて、その特徴ベクトルの値ｘdから区間ｒdを求め、次元ｄ及び区間ｒdに基づきルックアップテーブルを参照し、ルックアップテーブルから得た値ＬＵＴ（ｒd，ｄ）の次元を通しての総和を求める。区間ｒxdはｘdをＶmax／Ｒmaxで割った商の整数部とする。ＶmaxはステップＳ４０２及びステップＳ８０２で定義した特徴ベクトルの値の正規化の最大値である。ＲmaxはステップＳ４０３で定義したインデックスの分割数である。
【００６２】
図９（Ｃ）の入力画像の特徴ベクトルの行に示す特徴ベクトルについて、ｍａｘ＝１００，Ｒmax＝１０とした時の、ｄ＝１に対応する値９３１に対応する区間ｒdは１２÷（１００÷１０）≒１である。すなわち、図９（Ｂ）に示すルックアップテーブルにおけるエントリ９２１に相当する。同様にｄ＝２に対応する値９３２は５５÷（１００÷１０）≒５であって、ルックアップテーブルではエントリ９２２に相当する。入力画像の特徴ベクトルのそれぞれの次元についてルックアップテーブルを参照した結果が、図９（Ｃ）のＬＵＴ参照値の項に示される。この図９（Ｃ）のＬＵＴ参照値の行の総和が本ステップで求める識別値である。求めた総和については、図９（Ｄ）において、選択された特徴カテゴリの識別値の項に示す。
【００６３】
ステップＳ８０３における演算量については、従来は次元数とサポートベクタ数とに応じて計算時間がかかっていたのに対し、式（５）では、ルックアップテーブルの利用によって、次元数に比例する程度にまで抑えられている。しかし、特段の工夫なく従来の特徴選択ないし次元削減を行うのみでは、その計算量削減の効果は、このルックアップテーブルの参照回数を減らすことができる程度である。
【００６４】
次に、ステップＳ８０４において、識別値補正部２２５は、選択されなかったカテゴリの補正値を識別値に加算する。図９（Ａ）に示す通り辞書Ａの場合には選択されなかったカテゴリはＨＯＧであって、対応する補正値９１１を識別値に加算する。選択されなかったカテゴリが複数ある場合にはその全てのカテゴリについて補正値を加算する。加算の結果、図９（Ｄ）に示す値９４１となる。
【００６５】
次に、ステップＳ８０５において、識別値補正部２２５は、求めた識別値がある閾値以上であるか否かを判定し、その判定結果に応じて画像がある物体に類似するか否かを判定する。ステップＳ４０３の識別器として非特許文献３に記載の技術を適用した本実施形態では、この閾値はステップＳ４０３の学習時に決定し、辞書に含まれているとする。例えば、ステップＳ４０３で得た閾値が１００だったとした場合、値９４１はその閾値よりも大きいので、入力画像はその物体に類似すると判定する。
【００６６】
図１０は、ステップＳ８０１における選択カテゴリ特徴ベクトル取得部２２２による、選択された特徴カテゴリについて特徴ベクトルを作成する詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。このフローチャートの処理では、個々の特徴カテゴリが選択されたか否かを格納する辞書が入力され、特徴ベクトルを出力する。なお、図９（Ａ）の選択結果の列には、個々の特徴カテゴリが選択されたか否かを示している。
【００６７】
ステップＳ１００１においては、１つの特徴カテゴリに着目し、選択された特徴カテゴリのそれぞれについて、ステップＳ１００２〜ステップＳ１００８を繰り返す。
【００６８】
まず、ステップＳ１００２において、ステップＳ１００１で着目した特徴カテゴリがどのカテゴリに属するかを判定する。この判定の結果、特徴カテゴリがＢｏＶＷならステップＳ１００３に進み、ＨＯＧならステップＳ１００５に進み、ＬＢＰならステップＳ１００７に進む。
【００６９】
ステップＳ１００３〜ステップＳ１００４ではＢｏＶＷ特徴の抽出を行う。まず、ステップＳ１００３において前処理として局所特徴点を求め、ステップＳ１００４において求めた局所特徴点からＢｏＶＷ特徴を取得する。ＢｏＶＷ特徴を取得した後、着目していない特徴カテゴリが残っている場合には、ステップＳ１００１に遷移する。
【００７０】
ステップＳ１００５〜ステップＳ１００６ではＨＯＧ特徴の抽出を行う。まず、ステップＳ１００５において微分画像を求め、ステップＳ１００６において入力画像を格子状に分割し、それぞれについてＨＯＧ特徴を抽出する。そして、着目していない特徴カテゴリが残っている場合には、ステップＳ１００１に遷移する。
【００７１】
ステップＳ１００７〜ステップＳ１００８ではＬＢＰ特徴の抽出を行う。まず、ステップＳ１００７において明度の積分画像を求め、ステップＳ１００８において入力画像を格子状に分割し、それぞれについてＬＢＰ特徴を抽出する。着目していない特徴カテゴリが残っている場合には、ステップＳ１００１に遷移する。
【００７２】
図９（Ａ）に示す様にＢｏＶＷ特徴及びＬＢＰ特徴が選択されている場合は、これらに相当するステップＳ１００３〜ステップＳ１００４及びステップＳ１００７〜ステップＳ１００８が実行される。また、この場合、選択されていないＨＯＧ特徴に相当するステップＳ１００５〜ステップＳ１００６は実行されない。
【００７３】
以上のようにステップＳ１００２〜Ｓ１００８の処理を繰り返し、すべての特徴カテゴリについて特徴を求めると、ステップＳ１００９において、得られた特徴を結合し、特徴ベクトルとして出力する。例えば、図９（Ｂ）に示す辞書に従う場合にはＢｏＶＷ特徴及びＬＢＰ特徴が得られ、この結合した結果が図９（Ｃ）の入力画像の特徴ベクトルの行に示されるものとなる。
【００７４】
以上のように本実施形態によれば、選択カテゴリ特徴ベクトル取得部２２２は、学習部２０１で選択されなかった特徴カテゴリに対応する特徴ベクトルを取得しないようにした。これにより選択カテゴリ特徴ベクトル取得部２２２の演算量を、全ての特徴カテゴリの特徴ベクトルを取得する場合よりも小さくすることができる。また、多くの画像特徴、少なくともＢｏＶＷ、ＨＯＧ、ＬＢＰのいずれの特徴の取得についても前処理が必要であり、その処理コストは入力画像を処理する解像度に依存する。すなわち、ある特徴カテゴリを選択しないことにより、入力画像の解像度の分だけメモリの参照・書き込み処理が削減される。ある特徴カテゴリを選択しないことによる計算量の削減量は、入力画像の解像度に依存するものであって、本実施形態で述べた様な特徴選択によるルックアップテーブルの参照回数の削減よりも特段の効果が得られる。
【００７５】
（第２の実施形態）
第１の実施形態で説明したステップＳ４０３の処理のうち、識別器学習部２１３が行う処理では、サポートベクタに基づく学習機械であって、かつカーネル関数がａｄｄｉｔｉｖｅ  ｋｅｒｎｅｌであれば、複数の手法が適用可能である。
【００７６】
例えば、物体クラスに属する特徴ベクトルに加えて、物体クラスに属さないある特徴ベクトルを用意できる場合には、学習機械としてｏｎｅ−ｃｌａｓｓ  ＳＶＭを適用してもよい。また、物体クラスに属する特徴ベクトルに加えて、物体クラスに属さない特徴ベクトルを多数用意できる場合には、非特許文献１に記載の通りのＳｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅに基づく手法でもよい。これらの場合、一般に、ＳＶＤＤを利用するよりも、学習時に類似する特徴ベクトルを与えられていない様な部分空間において、より高い般化性能が期待できる。
【００７７】
また、ａｄｄｉｔｉｖｅ  ｋｅｒｎｅｌとして、非特許文献２には、ＲＢＦカーネル、及びＧＲＢＦカーネルが示されており、これらを適用することも可能である。これらのカーネルの場合、Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎよりも特徴ベクトル同士の内積がより非線形となり、特徴ベクトル空間上で正例と負例が入り組む様な部分空間において、より高い弁別性能が期待できる。
【００７８】
なお、いずれの組み合わせを選択した場合でも、その後のルックアップテーブルの作成手順においては第１の実施形態と同様である。但し、Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ  Ｋｅｒｎｅｌを用いない場合には、ルックアップテーブルにおけるある次元での最大値を求める場合に、ルックアップテーブルを探索する必要がある。
【００７９】
（第３の実施形態）
第１の実施形態で説明した識別寄与度演算部２１５及び特徴カテゴリ選択部２１６が行う処理については、複数の手法が適用可能である。例えば、ステップＳ４０４では、特徴カテゴリが含むそれぞれの次元のルックアップテーブルの最大値を求め、その分散を寄与度としてもよい。この場合、ステップＳ４０５では、この分散が小さい特徴カテゴリを選択する。分散が小さいことはその特徴カテゴリが安定していることを意味し、特徴カテゴリ補正値演算部２１７及び識別値補正部２２５でルックアップテーブルをその補正値で近似する場合の誤差が小さくなる。
【００８０】
また、例えば、学習サンプル画像として、識別対象物体ではない画像が多数集められ、その特徴カテゴリごとの特徴ベクトルの分布、すなわち背景分布が得られるものとする。このとき、特徴カテゴリごとにその背景分布に対する情報量を求め、識別寄与度として、この情報量、ないしこの情報量を特徴カテゴリの次元数での剰余を識別寄与度としてもよい。この場合、ステップＳ４０５では、識別寄与度の大きい特徴カテゴリを有効と見なして選択する。情報量の演算では、例えば個々の特徴カテゴリについて背景分布と識別対象物体の分布との双方を平均と分散との対で求めておいて、その両者のＫＬダイバージェンスを求めることにより得られる。情報量が大きいことは、識別値演算部２２４における確からしさが大きいことを意味する。また、次元あたりの情報量が大きいことは、辞書の大きさあたりの確からしさが大きいことを意味する。また、これらの尺度及び選択手法を組み合わせてもよい。
【００８１】
（第４の実施形態）
第１の実施形態で説明した特徴カテゴリ補正値演算部２１７及び識別値補正部２２５の処理については、複数の手法が適用可能である。例えば、取得する特徴ベクトルの各次元の値の事前分布は一様であるものと仮定し、選択された特徴カテゴリでの識別値と選択されなかった特徴カテゴリの識別値は相関するものと仮定してもよい。この場合、選択された特徴カテゴリの全次元の最大値の平均及び分散と、選択されなかった特徴カテゴリ内の全次元の最大値の平均及び分散とを識別値を補正するためのパラメータとして辞書に保存する。識別値補正部２２５では、まず、選択されたカテゴリについて特徴ベクトルの値の平均を求める。次に、この平均について、辞書内の選択された特徴カテゴリの全次元の最大値の分布におけるＺ値を求める。このＺ値から、辞書内の選択されなかった特徴カテゴリの平均及び分散に基づき、補正値を推定する。
【００８２】
また、例えば、識別器学習部２１３におけるカーネル関数がＨｉｓｔｏｇｒａｍ  Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎであって、かつ識別値補正部２２５にて偽陽性の最小化を意図する場合には、以下のようにしてもよい。すなわち、辞書には補正値を保存せず、かつ識別値補正部２２５では何もしないようにしてもよい。
【００８３】
（第５の実施形態）
第１の実施形態で説明した識別器学習部２１３の処理は、必ずしも識別値演算部２２４に対応する手法である必要はない。特徴カテゴリ選択部２１６にて選択した特徴カテゴリに対応する特徴のみを用いて、識別値演算部２２４の識別手法に対応する学習手法で検出器を学習し、その結果を辞書に格納してもよい。この場合、学習部２０１での計算量は増加するが、識別値補正部２２５等は不要になり、また、選択された特徴カテゴリに適応した識別が期待できる。
【００８４】
（その他の実施形態）
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内で、種々の変形・変更が可能である。
【００８５】
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【００８６】
２０１  学習部
２０２  識別部
２１１  特徴ベクトル取得部
２１２  第１の特徴ベクトル正規化部
２１３  識別器学習部
２１４  ルックアップテーブル作成部
２１５  識別寄与度演算部
２１６  特徴カテゴリ選択部
２１７  特徴カテゴリ補正値演算部
２１８  辞書作成部
２２１  辞書読み出し部
２２２  選択カテゴリ特徴ベクトル取得部
２２３  第２の特徴ベクトル正規化部
２２４  識別値演算部
２２５  識別値補正部
【図１】
2014199533.tif 000008
【図２】
2014199533.tif 000009
【図３】
2014199533.tif 000010
【図４】
2014199533.tif 000011
【図５】
2014199533.tif 000012
【図６】
2014199533.tif 000013
【図７】
2014199533.tif 000014
【図８】
2014199533.tif 000015
【図９】
2014199533.tif 000016
【図１０】
2014199533.tif 000017