(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習画像を用いて学習用の局所特徴量を生成するための装置であって、
前記学習画像を変換して変換画像を生成する画像変換部と、
前記学習画像と前記変換画像とのそれぞれについて、画像の局所的特徴に基づく局所特徴量を取得する特徴量取得部と、
前記特徴量取得部により取得された前記局所特徴量のうちから、画像空間上での距離が既定範囲内である局所特徴量を特定する特徴量位置判定部と、
前記画像空間上での距離が既定範囲内である局所特徴量のうち、前記学習画像に対応する局所特徴量と、前記変換画像に対応する局所特徴量との間に、特徴量空間上での距離に基づいて補間特徴量を生成する補間特徴量生成部と、
前記補間特徴量を少なくとも用いて学習用の局所特徴量を特定する学習データ特定部と
を備えることを特徴とする、学習用局所特徴量生成装置。
【請求項２】
前記特徴量取得部は、前記特徴量取得部により取得された前記局所特徴量についての、前記画像空間上での位置をさらに取得する構成となっている
請求項１に記載の学習用局所特徴量生成装置。
【請求項３】
さらに、特徴量集約部を備えており、
前記特徴量集約部は、前記特徴量位置判定部により特定された、画像空間上での距離が既定範囲内である局所特徴量のうち、特徴量空間上において既定距離内に存在する局所特徴量がある場合には、これらの局所特徴量から代表特徴量を生成し、この代表特徴量により、前記特徴量空間での前記既定距離内にある局所特徴量を代表させる構成となっており、
さらに、前記補間特徴量生成部は、前記特徴量集約部において生成された代表特徴量がある場合には、この代表特徴量を前記局所特徴量として、前記補間特徴量を生成する構成となっている
請求項１又は２に記載の学習用局所特徴量生成装置。
【請求項４】
さらに、特徴量集約部を備えており、
前記特徴量集約部は、前記補間特徴量生成部により生成された補間特徴量に対して特徴量空間上において既定距離内に存在する局所特徴量がある場合には、これらの補間特徴量及び局所特徴量から代表特徴量を生成する構成となっており、
さらに、前記学習データ特定部は、前記特徴量集約部において生成された代表特徴量がある場合には、この代表特徴量を前記補間特徴量として、前記学習用の局所特徴量を特定する構成となっている
請求項１又は２に記載の学習用局所特徴量生成装置。
【請求項５】
前記補間特徴量生成部は、特徴量空間上での既定距離ごとに前記補間特徴量を生成する構成となっている
請求項１〜４のいずれか１項に記載の学習用局所特徴量生成装置。
【請求項６】
前記学習データ特定部は、前記学習画像から取得された局所特徴量と、前記変換画像から取得された局所特徴量と、これらの局所特徴量に対して特徴量空間上での距離が既定範囲内である局所特徴量とのいずれかを学習用の局所特徴量としてさらに特定する構成となっている
請求項１〜５のいずれか１項に記載の学習用局所特徴量生成装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の学習用局所特徴量生成装置と、対象画像の認識を行うための認識部とを備えており、
前記認識部は、
前記対象画像に対応する局所特徴量を、前記学習用局所特徴量生成装置で生成された学習用局所特徴量から検索することによって、前記対象画像の認識を行う構成となっている
画像認識装置。
【請求項８】
学習画像を用いて学習用の局所特徴量を生成するための装置を用いた学習用局所特徴量の生成方法であって、
前記学習画像を変換して変換画像を生成する画像変換ステップと、
前記学習画像と前記変換画像とのそれぞれについて、画像の局所的特徴に基づく局所特徴量を取得する特徴量取得ステップと、
前記特徴量取得ステップにおいて取得された前記局所特徴量のうちから、画像空間上での距離が既定範囲内である局所特徴量を特定する特徴量位置判定ステップと、
前記画像空間上での距離が既定範囲内である局所特徴量のうち、前記学習画像に対応する局所特徴量と、前記変換画像に対応する局所特徴量との間に、特徴量空間上での距離に基づいて補間特徴量を生成する補間特徴量生成ステップと、
前記補間特徴量を少なくとも用いて学習用の局所特徴量を特定する学習データ特定ステップと
を備えることを特徴とする生成方法。
【請求項９】
請求項８に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像認識のための学習に用いる局所特徴量を生成する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像認識のために局所特徴量を用いる技術が提案されている（下記特許文献１）。局所特徴量とは、画像の局所的な特徴を数値化して得られる量であり、通常はベクトル量として表される。局所特徴量を用いることにより、類似画像の検索あるいは同一画像の特定を行うことができる。
【０００３】
ところで、ある画像から抽出された局所特徴量は、その画像の撮影状態（例えば輝度や解像度の変化など）に特化したものとなっている。すなわち、同一の内容を表す画像であっても、その画像の撮影状態が変化すれば、異なる局所特徴量となることが多い。
【０００４】
そこで、一つの学習画像に画像変換（例えば輝度や解像度の変更）を行い、得られた変換画像から局所特徴量を抽出することで大量の学習用の局所特徴量を抽出する手法が考えられる（例えば下記特許文献１参照）。例えば、１種類の画像変換を用いた場合でも、異なるパラメータを用いて多数の変換画像を生成した上で、局所特徴量を生成すれば、多くの局所特徴量を得ることができる。画像変換の種類を複数とすれば、さらに局所特徴量を増やすことができる。ただし、この手法では、以下の問題を生じる。
・一般的に、特徴量ベクトルとしてほぼ同一の局所特徴量が複数生成されるので、無駄に記憶域を必要とする。
・１種類の画像変換に対して異なるパラメータにより画像変換を行って多数の変換画像を生成した上で、多数の変換画像から局所特徴量を生成する処理には、多量の計算資源及び時間を要する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2010-079545
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、前記した状況に鑑みてなされたものである。本発明の主な目的は、多くの学習用の局所特徴量を簡易かつ迅速に生成することが可能な装置又は方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（項目１）
学習画像を用いて学習用の局所特徴量を生成するための装置であって、
前記学習画像を変換して変換画像を生成する画像変換部と、
前記学習画像と前記変換画像とのそれぞれについて、画像の局所的特徴に基づく局所特徴量を取得する特徴量取得部と、
画像空間上の位置がほぼ同一である局所特徴量を特定する特徴量位置判定部と、
前記画像空間上の位置がほぼ同一である局所特徴量のうち、前記学習画像に対応する局所特徴量と、前記変換画像に対応する局所特徴量との間に、特徴量空間上での距離に基づいて補間特徴量を生成する補間特徴量生成部と、
前記補間特徴量を少なくとも用いて学習用の局所特徴量を特定する学習データ特定部と
を備えることを特徴とする、学習用局所特徴量生成装置。
【０００８】
（項目２）
さらに、特徴量集約部を備えており、
前記特徴量集約部は、前記特徴量位置判定部により特定された、画像空間上の位置がほぼ同一である局所特徴量のうち、特徴量空間上において既定距離内に存在する局所特徴量がある場合には、これらの局所特徴量から代表特徴量を生成し、この代表特徴量により前記既定距離内にある局所特徴量を代表させる構成となっており、
さらに、前記補間特徴量生成部は、前記特徴量集約部において生成された代表特徴量がある場合には、この代表特徴量を前記局所特徴量として、前記補間特徴量を生成する構成となっている
項目１に記載の学習用局所特徴量生成装置。
【０００９】
（項目３）
さらに、特徴量集約部を備えており、
前記特徴量集約部は、前記補間特徴量生成部により生成された補間特徴量に対して特徴量空間上において既定距離内に存在する局所特徴量がある場合には、これらの補間特徴量及び局所特徴量から代表特徴量を生成する構成となっており、
さらに、前記学習データ特定部は、前記特徴量集約部において生成された代表特徴量がある場合には、この代表特徴量を前記補間特徴量として、前記学習用の局所特徴量を特定する構成となっている
項目１に記載の学習用局所特徴量生成装置。
【００１０】
（項目４）
前記補間特徴量生成部は、特徴量空間上での既定距離ごとに前記補間特徴量を生成する構成となっている
項目１〜３のいずれか１項に記載の学習用局所特徴量生成装置。
【００１１】
（項目５）
前記学習データ特定部は、前記学習画像から取得された局所特徴量と、前記変換画像から取得された局所特徴量と、これらの局所特徴量に対して特徴量空間上でほぼ同一の局所特徴量とのいずれかを学習用の局所特徴量としてさらに特定する構成となっている
項目１〜４のいずれか１項に記載の学習用局所特徴量生成装置。
【００１２】
（項目６）
項目１〜５のいずれか１項に記載の学習用局所特徴量生成装置と、対象画像の認識を行うための認識部とを備えており、
前記認識部は、
前記対象画像に対応する局所特徴量を、前記学習用局所特徴量生成装置で生成された学習用局所特徴量から検索することによって、前記対象画像の認識を行う構成となっている
画像認識装置。
【００１３】
（項目７）
学習画像を用いて学習用の局所特徴量を生成するための装置を用いた学習用局所特徴量の生成方法であって、
前記学習画像を変換して変換画像を生成する画像変換ステップと、
前記学習画像と前記変換画像とのそれぞれについて、画像の局所的特徴に基づく局所特徴量を取得する特徴量取得ステップと、
画像空間上の位置がほぼ同一である局所特徴量を特定する特徴量位置判定ステップと、
前記画像空間上の位置がほぼ同一である局所特徴量のうち、前記学習画像に対応する局所特徴量と、前記変換画像に対応する局所特徴量との間に、特徴量空間上での距離に基づいて補間特徴量を生成する補間特徴量生成ステップと、
前記補間特徴量を少なくとも用いて学習用の局所特徴量を特定する学習データ特定ステップと
を備えることを特徴とする生成方法。
【００１４】
（項目８）
項目７に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【００１５】
このコンピュータプログラムは、適宜な記録媒体（例えばＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスクのような光学的な記録媒体、ハードディスクやフレキシブルディスクのような磁気的記録媒体、あるいはＭＯディスクのような光磁気記録媒体）に格納することができる。このコンピュータプログラムは、インターネットなどの通信回線を介して伝送されることができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、多くの学習用の局所特徴量を、比較的に簡易な手法により迅速に生成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１実施形態における学習用局所特徴量生成装置の概略を説明するためのブロック図である。
【図２】図１の装置を用いて学習用局所特徴量を生成する手順を説明するためのフローチャートである。
【図３】図１の装置を用いて学習用局所特徴量を生成する手順を説明するための説明図である。
【図４】本発明の第２実施形態における学習用局所特徴量生成装置の概略を説明するためのブロック図である。
【図５】図４の装置を用いて学習用局所特徴量を生成する手順を説明するためのフローチャートである。
【図６】図４の装置を用いて学習用局所特徴量を生成する手順を説明するための説明図である。
【図７】本発明の第３実施形態に係る画像認識装置の概略を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
（第１実施形態の構成）
本発明の第１実施形態に係る学習用局所特徴量生成装置の構成を、図１を参照しながら説明する。この装置は、学習画像を用いて学習用の局所特徴量を生成するためのものである。
【００１９】
本実施形態の装置は、画像変換部１と、特徴量取得部２と、特徴量位置判定部３と、補間特徴量生成部４と、学習データ特定部５とを備えている。さらに、本実施形態の装置は、画像ＤＢ６と、特徴量ＤＢ７と、画像取得部８と、特徴量集約部９とを追加的な要素として備えている。
【００２０】
画像変換部１は、学習画像（後述）を変換して変換画像（後述）を生成する構成となっている。
【００２１】
特徴量取得部２は、学習画像と変換画像とのそれぞれについて、画像の局所的特徴に基づく局所特徴量を取得する構成となっている。
【００２２】
特徴量位置判定部３は、画像空間上の位置がほぼ同一である局所特徴量を特定する構成となっている。ここで、画像空間とは、いわゆるピクセル空間あるいはピクセル座標を意味する。２次元画像を前提とすれば、画像空間は、一般的に（ｘ，ｙ）座標系で表されるが、座標系を制限するものではない。
【００２３】
補間特徴量生成部４は、画像空間上の位置がほぼ同一である局所特徴量のうち、学習画像に対応する局所特徴量と、変換画像に対応する局所特徴量との間に、特徴量空間上での距離に基づいて補間特徴量を生成する構成となっている。
【００２４】
さらに、本例の補間特徴量生成部４は、後述する特徴量集約部９において生成された代表特徴量がある場合には、この代表特徴量を局所特徴量として、補間特徴量を生成する構成となっている。
【００２５】
また、本例の補間特徴量生成部４は、特徴量空間上での既定距離ごとに補間特徴量を生成する構成となっている。
【００２６】
学習データ特定部５は、補間特徴量を用いて学習用の局所特徴量を特定する構成となっている。
【００２７】
さらに、本例の学習データ特定部５は、補間特徴量に加えて、学習画像から取得された局所特徴量と、変換画像から取得された局所特徴量と、これらの局所特徴量に対して特徴量空間上でほぼ同一の局所特徴量とのいずれか又は全てを、学習用の局所特徴量として特定する構成となっている。
【００２８】
本実施形態の画像ＤＢ６は、学習画像となるべき画像群を記録しておくデータベースである。学習画像は、例えば、何らかの商品の画像であるが、画像の種類には特段の制約はない。また、画像は、商品を撮影することによって取得されたものであっても、インターネットなどのネットワーク上から取得されたものでもよい。すなわち、画像の取得経路も特に制約されない。
【００２９】
特徴量ＤＢ７は、学習データ特定部５によって特定された学習用の局所特徴量を格納するデータベースである。特徴量ＤＢ７は、クエリ画像の認識（照合）において使用される。
【００３０】
画像取得部８は、画像ＤＢ６から学習用の画像を取得する機能要素である。具体的には、画像取得部８は、画像データの入力を受け付けるインタフェースである。
【００３１】
特徴量集約部９は、特徴量位置判定部３により特定された、画像空間上の位置がほぼ同一である局所特徴量のうち、特徴量空間上において既定距離内に存在する局所特徴量がある場合には、これらの局所特徴量から代表特徴量を生成し、この代表特徴量により既定距離内にある局所特徴量を代表させる構成となっている。
【００３２】
本実施形態の装置の詳細については、後述する動作の説明においてさらに詳しく説明する。
【００３３】
（第１実施形態の動作）
つぎに、前記した生成装置を用いて学習用の局所特徴量を生成する方法の一例を、図２〜図３をさらに参照しながら説明する。
【００３４】
（図２のステップＳＡ−１）
まず、画像取得部８は、画像ＤＢ６から、学習画像（すなわち基本画像）１０１（図３（ａ）参照）を取得する。なお、図３に示す学習画像１０１はあくまで一例であり、その内容には特段の制約はない。また、画像取得部８は、画像ＤＢ６からではなく、何らかの手段で他の場所から取得した画像を取得して学習画像とすることができる。
【００３５】
また、以降の説明では、１枚の学習画像１０１を用いた処理について説明するが、複数の学習画像を同時に取得して、以降の処理を並行して行うことも可能である。
【００３６】
（図２のステップＳＡ−２）
ついで、画像変換部１は、取得した学習画像１０１を変換して、変換画像１０２（図３（ａ）参照）を生成する。ここで、画像変換とは、例えば、輝度変更や解像度変更である。もちろん、アフィン変換のような複雑な変換を行うことも可能である。ただし、本例の手法では、比較的に単純な画像変換を採用した場合でも、後述するように、多数の学習データを生成することができ、したがって、画像変換における処理負担を軽減することが可能となる。なお、図３（ａ）では、１枚の変換画像１０２を示しているが、通常は、変換パラメータの変更又は変換の種類の変更により、複数の変換画像を生成して、それらについて以降の手順を実行する。生成する変換画像の枚数には特に制約はない。
【００３７】
（図２のステップＳＡ−３）
ついで、特徴量取得部２は、学習画像１０１及び変換画像１０２のそれぞれについて、画像の局所的特徴に基づく局所特徴量を取得する。局所特徴量の取得方法としては、既存の手法（例えばＳＩＦＴ）を用いることができるので、これについての詳しい説明は省略する。
【００３８】
さらに、本実施形態の特徴量取得部２は、得られた局所特徴量の、画像空間上における位置を取得する。これにより、特定の局所特徴量と画像空間上における当該特徴量の位置とを対応させることができる。
【００３９】
（図２のステップＳＡ−４）
ついで、特徴量位置判定部３は、前記した局所特徴量のうちで、画像空間上の位置がほぼ同一である局所特徴量を特定する。図３（ａ）には、画像空間上の位置がほぼ同一（この例では左足の先端付近）である複数の局所特徴量を、特徴量空間上に配置した例を示す。なお、特徴量は、通常、多次元ベクトルで表現されるが、理解の容易のため、図３では、２次元平面上に特徴量を配置した例を示す。
【００４０】
図３（ａ）では、学習画像（つまり基本画像）１０１に対応する局所特徴量１０１１を白丸で表し、複数の変換画像１０２…に対応する局所特徴量１０２１〜１０２８を黒丸で表している。なお、局所特徴量１０２１〜１０２８のうちの一つは、基本的に、１枚の変換画像に対応している。また、図示した局所特徴量の個数はあくまで一例であり、ｉ番目の変換画像に対応する局所特徴量は一般的に符号１０２ｉで示されるものとする。
【００４１】
なお、「画像空間上の位置がほぼ同一」とは、画像空間上での当該局所特徴量間の距離（例えばピクセル数）が、既定範囲内（例えば２ピクセル以内）であることを意味する。この範囲は例えば実験的に決定することができる。また、前記したピクセル数はあくまで例示であって、それに制約されない。
【００４２】
（図２のステップＳＡ−５）
ついで、特徴量集約部９は、画像空間上の位置がほぼ同一である局所特徴量（図３（ａ）参照）のうち、特徴量空間上において既定距離内に存在する局所特徴量があるかどうかを判定する。ここで、既定距離とは、特徴量空間における、局所特徴量間の距離であり、例えば実験的に決定することができる。
【００４３】
ついで、特徴量集約部９は、特徴量空間上において既定距離内に存在する局所特徴量がある場合には、これらの局所特徴量から代表特徴量を生成する。例えば、図３（ａ）の例では、局所特徴量１０１１及び１０２１〜１０２３が既定距離内に存在している。そこで、本例では、これらの特徴量から、代表特徴量１００１を生成する（図３（ｂ）参照）。同様に、図３（ａ）の例では、局所特徴量１０２４と１０２５とが既定距離内に存在している。そこで、本例では、これらの特徴量から、代表特徴量１００２を生成する（図３（ｂ）参照）。代表特徴量の生成手法としては、例えば
・既定距離内の特徴量のうちの任意の一つを選択する、あるいは
・既定距離内の特徴量の重心（あるいは平均）のベクトルデータを代表として生成する
という手法が考えられる。図示例は後者の手法を用いている。なお、後者の手法において、重心算出に用いる特徴量を何らかの基準で選択することも可能である。
【００４４】
このような集約操作を行うことによって、代表特徴量により既定距離内にある局所特徴量を代表させることができる。また、このような集約操作を行うことによって、後述するように、ほぼ同一の補間特徴量の生成を制約することができるという利点がある。
【００４５】
（図２のステップＳＡ−６）
ついで、補間特徴量生成部４は、学習画像に対応する局所特徴量と、変換画像に対応する局所特徴量との間に、特徴量空間上での距離に基づいて補間特徴量を生成する。ただし、本例では、前記したように、学習画像に対応する局所特徴量１０１１を代表する代表特徴量１００１が存在するので、この代表特徴量１００１と、他の局所特徴量（本例では、局所特徴量１００２、１０２７、１０２８）を用いて補間特徴量を生成する構成となっている。なお、局所特徴量１００２は、他の二つの局所特徴量１０２４、１０２５を代表するものである。
【００４６】
さらに具体的には、本例の補間特徴量生成部４は、特徴量空間上での既定距離ごとに補間特徴量を生成する。例えば、局所特徴量１００１と１００２との間に、既定距離ごとに補間特徴量（図３（ｂ）において▲で示す）１１０１〜１１０３を生成することができる。なお、この既定距離も、例えば実験的に決定することができる。
【００４７】
同様にして、局所特徴量１００１と１０２７との間に、補間特徴量１１０４〜１１０６を生成し、局所特徴量１００１と１０２８との間に、補間特徴量１１０７〜１１０９を生成することができる。
【００４８】
また、本実施形態の特徴量集約部９は、生成された補間特徴量に対して既定距離内に他の特徴量が存在するかどうかを判定し、存在する場合にはそれらの特徴量を集約する。例えば、図３（ｂ）の例では、生成された補間特徴量１１０５が、変換画像の局所特徴量１０２６に対して既定距離内にある。この場合は、これらの特徴量を代表するものとして、代表特徴量１００３を生成することができる。
【００４９】
（図２のステップＳＡ−７）
ついで、学習データ特定部５は、補間特徴量を用いて学習用の局所特徴量を特定する。より具体的には、本実施形態の学習データ特定部は、
・生成された補間特徴量
・変換画像の局所特徴量
・学習画像の局所特徴量
を、学習データとして特定する。
【００５０】
ただし、本例では、これらの局所特徴量に対して特徴量空間上でほぼ同一の局所特徴量が存在する場合（すなわち代表特徴量が存在する場合）は、これらの特徴量に代えて、代表特徴量を、学習用の局所特徴量として特定する。
【００５１】
さらに、学習データ特定部５は、特定された特徴量を学習データとして特徴量ＤＢ７に格納する。
【００５２】
画像座標上の他の位置に対応する局所特徴量が存在する場合は、ステップＳＡ−４からの処理を繰り返すことにより、学習データを同様に生成することができる。また、他の学習画像が存在する場合には、ステップＳＡ−１からの処理を繰り返すことにより、学習データを生成することができる。
【００５３】
本実施形態では、画像座標上で実質的に同じ位置にある局所特徴量を選択し、それらの間で、特徴量空間上での補間によって、学習用の特徴量を生成しているので、学習用特徴量の生成処理が簡便であり、計算資源の使用量を低く抑えることができる。すなわち、もし、多数の変換画像を生成し、それらの変換画像から局所特徴量を逐一抽出する処理を行う場合には、処理に多くの計算資源及び時間を要する。これに対して、前記した手法によれば、少ない変換画像を用いた場合でも、多くの学習用の局所特徴量を生成することができるという利点がある。
【００５４】
さらに、本実施形態では、学習画像（つまり基本画像）に対応する特徴量と、変換画像に対応する特徴量との間で、補間特徴量を生成しているので、補間特徴量の有用性ないし品質を高めることができる。仮に、変換画像に対応する特徴量どうしの間で補間特徴量を生成すると、その補間特徴量は、学習画像との関連性が低いので、将来的にクエリ画像を照合する際の有用性が低くなりやすいと考えられる。そこで、本実施形態では、学習画像に対応する特徴量と、変換画像に対応する特徴量との間で、補間特徴量を生成することによって、クエリ画像の照合精度の向上に寄与することができる。つまり、本実施形態の手法では、良質な学習用局所特徴量を効率よく生成できるという利点がある。
【００５５】
また、本実施形態では、特徴量空間上でほぼ同一とみなせる（つまり既定距離内にある）特徴量をまとめて、代表特徴量を生成し、代表特徴量を用いて補間特徴量を生成している。ここで、代表特徴量を生成せずに、特徴量間で補間特徴量を生成すると、ほぼ同一の補間特徴量が多数生成される可能性があり、その場合は、記憶領域を浪費することになる。これに対して、本実施形態では、代表特徴量を用いて補間特徴量を生成しているので、生成される補間特徴量がほぼ同一となる可能性を減らすことができ、記憶領域の有効利用が可能になる。
【００５６】
したがって、本実施形態によれば、少ない計算資源を用いて、迅速に、有効な学習データを生成することが可能になるという利点がある。
【００５７】
（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態に係る学習用局所特徴量生成装置を、図４を参照しながら説明する。なお、この第２実施形態の説明においては、前記した第１実施形態と基本的に共通する機能要素については、同一符号を付すことにより、説明の煩雑を避ける。
【００５８】
前記した第１実施形態では、特徴量集約部９が補間特徴量生成部４の上流側に配置され（図１参照）、特徴量を集約（図２のステップＳＡ−５）した後に補間特徴量を生成していた。これに対して、第２実施形態では、特徴量集約部９が補間特徴量生成部４の下流側に配置され（図４参照）、補間特徴量を生成した後に特徴量を集約する。
【００５９】
すなわち、本実施形態の特徴量集約部９は、補間特徴量生成部４により生成された補間特徴量に対して特徴量空間上において既定距離内に存在する局所特徴量がある場合には、これらの補間特徴量及び局所特徴量から代表特徴量を生成する構成となっている。さらに、本例の学習データ特定部５は、特徴量集約部９において生成された代表特徴量がある場合には、この代表特徴量を補間特徴量として、学習用の局所特徴量を特定する構成となっている。
【００６０】
図５を参照しながら、第２実施形態における学習用局所特徴量の生成方法を説明する。
【００６１】
（図５のステップＳＢ−１〜ＳＢ−４）
これらのステップは、図２のステップＳＡ−１〜ＳＡ−４と基本的に同様なので、詳しい説明は省略する。生成される特徴量空間の例を図６（ａ）に示す。
【００６２】
（図５のステップＳＢ−５）
ついで、第２実施形態では、補間特徴量生成部４が、第１実施形態と同様に、補間特徴量を生成する。ただし、第２実施形態では、代表特徴量を生成するよりも前に補間特徴量を生成するので、図６（ｂ）に示すように、距離が近い補間特徴量が多数生成される。なお、図６（ｂ）においても、生成された補間特徴量を▲で示している。
【００６３】
（図５のステップＳＢ−６）
ついで、第２実施形態では、特徴量集約部９が、特徴量の集約を行う。代表特徴量１００１〜１００３（図６（ｂ）参照）の生成については、前記した第１実施形態と同様である。さらに、第２実施形態では、生成された補間特徴量が他の補間特徴量と近接している場合がある（図６（ｂ）において２点鎖線で囲った特徴量を参照）。その場合には、これらの特徴量を集約して、代表特徴量（図示せず）を生成する。そして、その代表特徴量を、集約された特徴量に代えて用いることができる。
【００６４】
以降の処理は、前記した第１実施形態と同様なので、詳しい説明は省略する。
【００６５】
また、第２実施形態における前記以外の構成及び利点は、前記した第１実施形態と同様なので、詳しい説明は省略する。
【００６６】
（第３実施形態）
次に、本発明の第３実施形態に係る画像認識装置を、図７を参照しながら説明する。なお、この第３実施形態の説明においては、前記した第１実施形態と基本的に共通する機能要素については、同一符号を付すことにより、説明の煩雑を避ける。
【００６７】
第３実施形態の画像認識装置は、学習部１００と認識部２００とを備えている。
【００６８】
学習部１００は、第１実施形態又は第２実施形態で説明した学習用局所特徴量生成装置に対応する機能要素である。
【００６９】
認識部２００は、対象画像（いわゆるクエリ画像）の認識を行うための機能要素である。本実施形態の認識部２００は、対象画像に対応する局所特徴量を、学習部１００で生成された学習用局所特徴量（学習データ）から検索することによって、対象画像の認識を行う構成となっている。このような認識部２００の構成としては、既存の認識装置と同様とすることができるので、詳しい説明は省略する。
【００７０】
前記した各実施形態の動作は、コンピュータに適宜のコンピュータソフトウエアを組み込むことにより実施することができる。
【００７１】
なお、本発明の内容は、前記実施形態に限定されるものではない。本発明は、特許請求の範囲に記載された範囲内において、具体的な構成に対して種々の変更を加えうるものである。
【００７２】
例えば、前記した各構成要素は、機能ブロックとして存在していればよく、独立したハードウエアとして存在しなくても良い。また、実装方法としては、ハードウエアを用いてもコンピュータソフトウエアを用いても良い。さらに、本発明における一つの機能要素が複数の機能要素の集合によって実現されても良く、本発明における複数の機能要素が一つの機能要素により実現されても良い。
【００７３】
また、機能要素は、物理的に離間した位置に配置されていてもよい。この場合、機能要素どうしがネットワークにより接続されていても良い。グリッドコンピューティング又はクラウドコンピューティングにより機能を実現し、あるいは機能要素を構成することも可能である。
【符号の説明】
【００７４】
１  画像変換部
２  特徴量取得部
３  特徴量位置判定部
４  補間特徴量生成部
５  学習データ特定部
６  画像ＤＢ
７  特徴量ＤＢ
８  画像取得部
９  特徴量集約部
１００  学習部（学習用局所特徴量生成装置）
２００  認識部
１０１  学習画像
１０２  変換画像
１００１〜１００３  代表特徴量（局所特徴量）
１０１１  学習画像に基づく局所特徴量
１０２１〜１０２８  変換画像に基づく局所特徴量
１１０１〜１１０９  生成された補間特徴量
【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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