(57)【要約】【課題】被写体が、どのような状態で画像に含まれているかに関わりなく、当該被写体を確実に認識する。【解決手段】画像に含まれる被写体を認識する画像認識システムであって、複数の被写体のそれぞれに対応付けて、当該被写体の特徴を示す特徴量を格納している特徴量データベースと、特徴量データベースに格納されている特徴量に基づいて、画像に含まれる被写体を認識する被写体認識部と、被写体認識部によって画像に含まれる被写体が認識された場合に、当該被写体に対応付けて特徴量データベースに格納されている特徴量とは異なる、当該被写体の特徴を示す他の特徴量を、画像から抽出する特徴量抽出部とを備え、被写体認識部は、特徴量抽出部によって抽出された他の特徴量に基づいて、画像に含まれる被写体を認識する画像認識システムを提供する。【選択図】図１
2006155096.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる被写体を認識する画像認識システムであって、
複数の被写体のそれぞれに対応付けて、当該被写体の特徴を示す特徴量を格納している特徴量データベースと、
前記特徴量データベースに格納されている特徴量に基づいて、前記画像に含まれる被写体を認識する被写体認識部と、
前記被写体認識部によって前記画像に含まれる被写体が認識された場合に、当該被写体に対応付けて前記特徴量データベースに格納されている特徴量とは異なる、当該被写体の特徴を示す他の特徴量を、前記画像から抽出する特徴量抽出部と
を備え、
前記被写体認識部は、前記特徴量抽出部によって抽出された他の特徴量に基づいて、前記画像に含まれる被写体を認識する
画像認識システム。
【請求項２】
前記特徴量抽出部は、前記被写体認識部によって前記画像に含まれる被写体が認識された場合に、当該被写体に対応付けて前記特徴量データベースに格納されている特徴量が示す当該被写体の箇所とは異なる箇所から、当該被写体の特徴を示す他の特徴量を抽出する請求項１に記載の画像認識システム。
【請求項３】
前記特徴量抽出部は、前記画像から抽出した他の特徴量を、当該画像の撮像日時に対応付けて出力し、
前記被写体認識部は、前記特徴量抽出部によって抽出された他の特徴量に対応付けられた撮像日時と前記画像の撮像日時との差が、予め定められた有効期間より短い場合にのみ、当該他の特徴量に基づいて、当該画像に含まれる被写体を認識する
請求項１に記載の画像認識システム。
【請求項４】
前記有効期間は、前記特徴量抽出部によって抽出された他の特徴量の種類によって異なる請求項３に記載の画像認識システム。
【請求項５】
前記被写体認識部は、一の被写体について前記特徴量抽出部によって抽出された他の特徴量が、他の被写体について前記特徴量抽出部によって抽出された他の特徴量に類似している場合には、当該一の被写体について抽出された他の特徴量に基づくことなく、前記画像に含まれる当該一の被写体を認識する請求項１に記載の画像認識システム。
【請求項６】
前記特徴量データベースは、複数の人物のそれぞれに対応付けて、当該人物の特徴を示す特徴量として、当該人物の顔画像を格納しており、
前記被写体認識部は、前記特徴量データベースに格納されている、前記複数の人物のそれぞれにおける顔画像に基づいて、前記画像に含まれる人物を認識する
請求項１に記載の画像認識システム。
【請求項７】
画像に含まれる被写体を認識する画像認識方法であって、
特徴量データベースは、複数の被写体のそれぞれに対応付けて、当該被写体の特徴を示す特徴量を格納しており、
当該画像認識方法は、
前記特徴量データベースに格納されている特徴量に基づいて、前記画像に含まれる被写体を認識する被写体認識段階と、
前記被写体認識段階において前記画像に含まれる被写体が認識された場合に、当該被写体に対応付けて前記特徴量データベースに格納されている特徴量とは異なる、当該被写体の特徴を示す他の特徴量を、前記画像から抽出する特徴量抽出段階と
を備え、
前記被写体認識段階は、前記特徴量抽出段階において抽出された他の特徴量に基づいて、前記画像に含まれる被写体を認識する
画像認識方法。
【請求項８】
画像に含まれる被写体を認識する画像認識システムとしてコンピュータを機能させる画像認識プログラムであって、
前記コンピュータを、
複数の被写体のそれぞれに対応付けて、当該被写体の特徴を示す特徴量を格納している特徴量データベースと、
前記特徴量データベースに格納されている特徴量に基づいて、前記画像に含まれる被写体を認識する被写体認識部と、
前記被写体認識部によって前記画像に含まれる被写体が認識された場合に、当該被写体に対応付けて前記特徴量データベースに格納されている特徴量とは異なる、当該被写体の特徴を示す他の特徴量を、前記画像から抽出する特徴量抽出部と
を備え、
前記被写体認識部は、前記特徴量抽出部によって抽出された他の特徴量に基づいて、前記画像に含まれる被写体を認識する
画像認識システムとして機能させる画像認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像認識システム、画像認識方法、及び画像認識プログラムに関する。特に本発明は、画像に含まれる被写体を認識する画像認識システム、画像認識方法、及び画像認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像に含まれる人物を、人物の顔画像等に基づいて認識する画像認識システムが知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開２００１−２７３４９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来の画像認識システムにおいては、認識の対象である画像が撮像されたアングルや撮像条件等によって、認識の成功率は大きく変化する。例えば、顔画像に基づいて人物を認識する場合において、顔の一部が隠れて見えないアングルで撮像されていたり、人物の表情が大きく変化していたりすることにより、十分な精度で当該人物を認識することができない場合があった。
【０００４】
そこで本発明は、上記の課題を解決することができる画像認識システム、画像認識方法、及び画像認識プログラムを提供することを目的とする。この目的は特許請求の範囲における独立項に記載の特徴の組み合わせにより達成される。また従属項は本発明の更なる有利な具体例を規定する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明の第１の形態においては、画像に含まれる被写体を認識する画像認識システムであって、複数の被写体のそれぞれに対応付けて、当該被写体の特徴を示す特徴量を格納している特徴量データベースと、特徴量データベースに格納されている特徴量に基づいて、画像に含まれる被写体を認識する被写体認識部と、被写体認識部によって画像に含まれる被写体が認識された場合に、当該被写体に対応付けて特徴量データベースに格納されている特徴量とは異なる、当該被写体の特徴を示す他の特徴量を、画像から抽出する特徴量抽出部とを備え、被写体認識部は、特徴量抽出部によって抽出された他の特徴量に基づいて、画像に含まれる被写体を認識する。
【０００６】
特徴量抽出部は、被写体認識部によって画像に含まれる被写体が認識された場合に、当該被写体に対応付けて特徴量データベースに格納されている特徴量が示す当該被写体の箇所とは異なる箇所から、当該被写体の特徴を示す他の特徴量を抽出してもよい。特徴量抽出部は、画像から抽出した他の特徴量を、当該画像の撮像日時に対応付けて出力し、被写体認識部は、特徴量抽出部によって抽出された他の特徴量に対応付けられた撮像日時と画像の撮像日時との差が、予め定められた有効期間より短い場合にのみ、当該他の特徴量に基づいて、当該画像に含まれる被写体を認識してもよい。有効期間は、特徴量抽出部によって抽出された他の特徴量の種類によって異なってもよい。
【０００７】
被写体認識部は、一の被写体について特徴量抽出部によって抽出された他の特徴量が、他の被写体について特徴量抽出部によって抽出された他の特徴量に類似している場合には、当該一の被写体について抽出された他の特徴量に基づくことなく、画像に含まれる当該一の被写体を認識してもよい。特徴量データベースは、複数の人物のそれぞれに対応付けて、当該人物の特徴を示す特徴量として、当該人物の顔画像を格納しており、被写体認識部は、特徴量データベースに格納されている、複数の人物のそれぞれにおける顔画像に基づいて、画像に含まれる人物を認識してもよい。
【０００８】
また、本発明の第２の形態においては、画像に含まれる被写体を認識する画像認識方法であって、特徴量データベースは、複数の被写体のそれぞれに対応付けて、当該被写体の特徴を示す特徴量を格納しており、当該画像認識方法は、特徴量データベースに格納されている特徴量に基づいて、画像に含まれる被写体を認識する被写体認識段階と、被写体認識段階において画像に含まれる被写体が認識された場合に、当該被写体に対応付けて特徴量データベースに格納されている特徴量とは異なる、当該被写体の特徴を示す他の特徴量を、画像から抽出する特徴量抽出段階とを備え、被写体認識段階は、特徴量抽出段階において抽出された他の特徴量に基づいて、画像に含まれる被写体を認識する。
【０００９】
また、本発明の第３の形態においては、画像に含まれる被写体を認識する画像認識システムとしてコンピュータを機能させる画像認識プログラムであって、コンピュータを、複数の被写体のそれぞれに対応付けて、当該被写体の特徴を示す特徴量を格納している特徴量データベースと、特徴量データベースに格納されている特徴量に基づいて、画像に含まれる被写体を認識する被写体認識部と、被写体認識部によって画像に含まれる被写体が認識された場合に、当該被写体に対応付けて特徴量データベースに格納されている特徴量とは異なる、当該被写体の特徴を示す他の特徴量を、画像から抽出する特徴量抽出部とを備え、被写体認識部は、特徴量抽出部によって抽出された他の特徴量に基づいて、画像に含まれる被写体を認識する画像認識システムとして機能させる。
【００１０】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、被写体が、どのような状態で画像に含まれているかに関わりなく、当該被写体を確実に認識することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１３】
図１は、本発明の実施形態に係る画像認識システム１０の機能構成の一例を示すブロック図である。画像認識システム１０は、画像に含まれる被写体を認識する。なお、以降の説明において、画像認識システム１０が、画像に含まれる人物を認識する例を用いる場合があるが、画像認識システム１０は、この例に限定されず、人物以外の被写体を認識してもよい。画像認識システム１０は、例えば、デジタルカメラ等により撮像された画像を、電子アルバムとして管理するべく分類する場合において、当該画像に含まれる人物が誰であるかを認識するために用いられてよい。また、画像認識システム１０は、例えば、所謂バイオメトリック認証等において、デジタルカメラ等を用いて撮像された画像に対して、当該画像に含まれる人物が誰であるかを認識するために用いられてもよい。なお、画像認識システム１０は、静止画像と動画像との何れに対しても被写体の認識を行ってよく、動画像である場合には、動画像に含まれる少なくとも一部のフレーム画像に対して、被写体の認識を行ってよい。
【００１４】
本発明の実施形態に係る画像認識システムは、画像に含まれる被写体を認識する場合に、被写体が、どのような状態で画像に含まれているかに関わりなく、当該被写体を確実に認識することを目的とする。
【００１５】
画像認識システム１０は、画像入力部１００、特徴量データベース１１０、被写体認識部１２０、認識結果出力部１３０、及び特徴量抽出部１４０を備える。画像入力部１００は、画像認識システム１０において認識されるべき画像を入力する。画像入力部１００は、例えば、磁気記録媒体や半導体記録媒体を用いた記憶装置であってよく、また、インターネット等のネットワークを介して画像を示すデータをやり取りすることができるネットワークインターフェイスであってもよい。そして、画像入力部１００は、入力した画像を被写体認識部１２０に出力する。
【００１６】
特徴量データベース１１０は、複数の被写体に対応付けて、当該被写体の特徴を示す特徴量を格納している。例えば、画像認識システム１０が画像に含まれる人物を認識する場合において、特徴量データベース１１０は、複数の人物のそれぞれに対応付けて、当該人物の特徴を示す特徴量として、当該人物の顔画像を格納していてよい。被写体認識部１２０は、特徴量データベース１１０に格納されている被写体毎の特徴量に基づいて、画像入力部１００によって入力された画像に含まれる被写体を認識する。そして、被写体認識部１２０は、認識結果を認識結果出力部１３０に出力する。
【００１７】
認識結果出力部１３０は、被写体認識部１２０から受け取った、画像入力部１００により入力された画像に含まれる被写体の認識結果を出力して、利用者に提供する。例えば、認識結果出力部１３０は、認識に成功した場合に、入力された画像と、被写体である人物の名前とを、画像認識システム１０に設けられた表示装置を用いて表示してよい。また、例えば、認識結果出力部１３０は、認識に成功した場合に、被写体である人物の名前を、Ｅｘｉｆ（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｆｉｌｅ）フォーマット等に基づくタグ情報として、入力された画像を示す画像ファイルに記録してもよい。また、例えば、認識結果出力部１３０は、認識に成功した場合に、入力された画像を示す画像ファイルを、画像に含まれる人物毎に設けられたディレクトリに分類して格納してもよい。
【００１８】
特徴量抽出部１４０は、画像入力部１００によって入力された画像に含まれる被写体が、被写体認識部１２０によって認識された場合に、当該被写体に対応付けて特徴量データベース１１０に格納されている特徴量とは異なる、当該被写体の特徴を示す他の特徴量を、当該入力された画像から抽出する。例えば、特徴量抽出部１４０は、入力された画像に含まれる人物が認識された場合において、当該人物に対応付けて特徴量データベース１１０に格納されている顔画像とは異なる、当該人物の服装の模様といった他の特徴量を、当該入力された画像から抽出する。そして、被写体認識部１２０は、特徴量抽出部１４０によって抽出された他の特徴量に基づいて、画像入力部１００から新たに入力された画像に含まれる被写体を認識する。
【００１９】
例えば、顔画像に基づいて人物を認識する画像認識システムにおいて、認識の対象となる画像が、好ましくないアングルや撮像条件で撮像されている場合に、当該画像認識システムが、画像に含まれる人物を示す部分画像から、当該人物を十分な精度で認識するための顔画像を取り出すことができない場合がある。このような場合、従来の画像認識システムにおいては、当該人物を認識することはできなかった。しかし、本発明の実施形態に係る画像認識システム１０によれば、入力された画像において、顔画像に基づく人物の認識が成功した場合に、当該画像に含まれる当該人物を示す部分画像から、顔画像とは異なる他の特徴量を抽出して、当該人物の特徴を示す特徴量として保持しておくことができる。これにより、以降、入力された画像に対して人物の認識を行う場合に、当該画像に含まれる人物を示す部分画像から、十分な精度で当該人物を認識するための顔画像を取り出すことができない場合であっても、以前に抽出して保持している他の特徴量に基づいて、当該人物を認識することができる。つまり、本発明の実施形態に係る画像認識システム１０を用いることにより、入力された画像において、人物がどのような状態で含まれているかに関わらず、当該人物を確実に認識することができる。
【００２０】
図２は、本発明の実施形態に係る特徴量データベース１１０の一例を示す。特徴量データベース１１０は、複数の人物のそれぞれについて、当該人物を識別する被写体識別子と、当該人物の特徴量とを対応付けて格納している。ここで、被写体識別子は、例えば、特徴量データベース１１０に被写体の特徴量が格納される場合に、それぞれの被写体について一意となるべく定められた値であってよい。なお、本図において、被写体識別子は数値データとして示されているが、これに代えて、被写体識別子は、例えば人物の名前等の文字列データであってもよい。また、本図において、特徴量データベース１１０は、被写体毎の特徴量として、被写体である人物の顔画像を格納している。ここで、特徴量データベース１１０は、顔画像に代えて、顔の輪郭形状や、眼、鼻、口といった、顔における特徴的な部位の形状、それぞれの部位の顔全体における位置、またはそれぞれの部位の間の位置関係といった、多様な特徴量を格納していてよい。
【００２１】
そして、被写体認識部１２０は、特徴量データベース１１０に格納されている、複数の人物のそれぞれにおける顔画像に基づいて、画像入力部１００により入力された画像に含まれる人物を認識する。例えば、被写体認識部１２０は、入力された画像に対して、輪郭抽出処理や色分布分析処理等の公知の画像処理を行うことにより、当該画像に含まれる被写体を検出する。そして、被写体認識部１２０は、検出した被写体を示す部分画像から、人物の顔に固有の特徴量を検出することにより、当該被写体が人物である場合に、当該被写体を示す部分画像における顔を示す部分画像を検出する。そして、被写体認識部１２０は、検出した顔を示す部分画像を、図２に示した特徴量データベース１１０に格納されている、複数の人物のそれぞれについての顔画像と比較する。そして、被写体認識部１２０は、検出した顔を示す部分画像が、特徴量データベース１１０に格納されている顔画像に対して、予め定められた基準値以上の類似度で類似している場合に、画像から検出した被写体が、特徴量データベース１１０において当該顔画像に対応付けられている人物であると認識し、当該人物を示す被写体識別子を検出する。そして、被写体認識部１２０は、検出した被写体識別子を、認識結果として認識結果出力部１３０に出力する。
【００２２】
図３は、本発明の実施形態に係る画像入力部１００により入力された画像の例を示す。本例において、画像入力部１００は、画像３００を入力した後、画像３１０を入力する。まず、画像３００が入力された場合の処理について説明する。被写体認識部１２０は、画像３００に含まれる人物を示す部分画像から、顔を示す部分画像３０２を検出する。そして、被写体認識部１２０は、検出した部分画像３０２を、特徴量データベース１１０に格納されている人物毎の顔画像と比較することにより、画像３００に含まれる人物を認識する。そして、被写体認識部１２０は、認識結果として、当該人物を識別する被写体識別子である"０"を出力する。
【００２３】
また、特徴量抽出部１４０は、被写体認識部１２０によって画像に含まれる被写体が認識された場合に、当該被写体に対応付けて特徴量データベース１１０に格納されている特徴量が示す当該被写体の箇所とは異なる箇所から、当該被写体の特徴を示す他の特徴を抽出する。例えば、特徴量抽出部１４０は、画像３００における他の特徴量として、顔を示す部分画像３０２とは異なる箇所である部分画像３０４から、人物が着用している服装の模様を示す特徴量を抽出する。
【００２４】
続いて、画像３１０が入力された場合の処理について説明する。画像３１０には、人物は含まれているものの、当該人物の頭部を示す部分画像３１２は、当該人物の顔画像を含んでいないので、被写体認識部１２０は、特徴量データベース１１０に格納されている人物毎の顔画像に基づいて、画像３１０において当該人物を認識することができない。しかし、被写体認識部１２０は、画像３００に含まれる部分画像３０４から特徴量抽出部１４０によって抽出された、顔画像とは異なる他の特徴量である服装の模様を示す特徴量と、画像３１０に含まれる部分画像３１４とに基づいて、画像３１０に含まれる人物が、画像３００に含まれる人物と同一人物であることを認識する。これにより、被写体認識部１２０は、画像３１０に含まれる人物の認識結果として、画像３００における認識結果と同じく、当該人物を識別する被写体識別子である"０"を出力する。
【００２５】
このように、特徴量データベース１１０に格納されている特徴量が示す箇所とは異なる箇所から、他の特徴量を抽出することにより、入力された画像において、特徴量データベース１１０に格納されている特徴量と、特徴量抽出部１４０によって抽出された他の特徴量とが同時に含まれていないという状況が発生する確率を低減することができる。つまり、本発明の実施形態に係る画像認識システム１０によれば、画像に含まれる人物を、より確実に認識することができる。
【００２６】
なお、以上の説明において、被写体認識部１２０は、特徴量データベース１１０に格納されている特徴量に基づいて人物を認識できなかった場合に、特徴量抽出部１４０によって抽出された他の特徴量を用いることにより、当該人物を認識している。しかし、被写体認識部１２０は、これに代えて、特徴量データベース１１０に格納されている特徴量と、特徴量抽出部１４０によって抽出された他の特徴量との双方を同時に用いることにより、当該人物を認識してもよい。これにより、人物を認識する場合の精度を向上させることができる。
【００２７】
また、特徴量抽出部１４０は、入力された画像から抽出した他の特徴量を、当該画像の撮像日時に対応付けて出力してもよい。この場合、被写体認識部１２０は、特徴量抽出部１４０によって抽出された他の特徴量に基づいて、入力された画像に含まれる人物を認識する際に、抽出された他の特徴量に対応付けられた撮像日時と、当該入力された画像の撮像日時との差が、予め定められた有効期間より短い場合にのみ、当該他の特徴量に基づいて、当該入力された画像に含まれる人物を認識する。
【００２８】
例えば、特徴量抽出部１４０によって抽出された他の特徴量が、人物が着用している服装の模様である場合、当該他の特徴量が抽出された日とは異なる日に撮像された画像において、当該人物は、その服装を着用していない場合がある。つまり、他の特徴量が抽出された画像の撮像日時から離れた時点においては、当該他の特徴量と人物との間の対応関係が成立しない場合がある。しかし、本発明の実施形態に係る画像認識システム１０によれば、他の特徴量が抽出された画像の撮像日時から、有効期間が経過した時点より後で撮像された画像、或いは有効期間だけ遡った時点より前に撮像された画像に対しては、当該他の特徴量に基づくことなく人物の認識を行うことができるので、認識の精度を向上させることができる。
【００２９】
なお、有効期間とは、「１日」や「１ヶ月」といった日時の幅だけでなく、例えば、「同じ日」や「同じ年」といった、それぞれの日時を比較する場合の条件を含んでいてもよい。
【００３０】
また、特徴量抽出部１４０により抽出された他の特徴量における、前述した有効期間は、当該他の特徴量の種類によって異なっていてよい。ここで、特徴量の種類とは、例えば、人物の頭髪や、服装というように、被写体における当該特徴量を示す箇所や部位に対応付けて定められていてよい。また、特徴量の種類毎に異なる有効期間は、例えば、当該特徴量が人物の頭髪である場合には１週間であり、服装である場合には１日である等として、利用者等によって予め定められていてよい。
【００３１】
抽出された他の特徴量と人物との対応関係が成立すると期待できる期間の長さは、当該他の特徴量の種類によって異なる場合がある。しかし、本発明の実施形態に係る画像認識システム１０によれば、抽出された他の特徴量の有効期間を、当該他の特徴量の種類に応じて変更することができる。従って、当該対応関係が、より長い期間成立すると期待される種類の特徴量に対して、より長い有効期間を定めることにより、より確実に、高い精度で人物を認識することができる。
【００３２】
また、被写体認識部１２０は、一の人物について特徴量抽出部１４０によって抽出された特徴量が、他の人物について特徴量抽出部１４０によって抽出された特徴量に予め定められた基準値以上の類似度で類似している場合には、当該一の人物について抽出された特徴量に基づくことなく、入力された画像に含まれる当該一の人物を認識してよい。
【００３３】
一の人物について抽出された特徴量は、常に、当該一の人物に固有の特徴量であるとは限らず、他の人物について抽出された特徴量と類似する場合がある。この場合、抽出した特徴量に基づいて人物を認識すると、当該一の人物と当該他の人物とを識別することができない。しかし、本発明の実施形態に係る画像認識システム１０によれば、一の人物について抽出した特徴量が、他の人物について既に抽出している特徴量に類似する場合には、当該抽出した特徴量を用いることなく、人物の認識を行うことができる。これにより、画像に含まれる人物の認識における精度を向上させることができる。
なお、この場合、被写体認識部１２０は、当該一の人物について抽出した特徴量と、当該他の人物について既に抽出した特徴量との双方を用いることなく、画像に含まれる人物の認識を行ってよい。
【００３４】
図４は、本発明の実施形態に係る画像認識システム１０を用いた画像認識方法における処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、画像入力部１００は、認識されるべき画像を入力する（Ｓ１０００）。続いて、被写体認識部１２０は、特徴量データベース１１０に格納されている被写体毎の特徴量に基づいて、入力された画像に含まれる被写体を認識する（Ｓ１０１０）。ここで、被写体認識部１２０は、被写体を認識できたか否かを判定する（Ｓ１０２０）。そして、被写体を認識できていないと判定した場合（Ｓ１０２０：Ｎｏ）、被写体認識部１２０は、特徴量抽出部１４０により抽出された、特徴量データベース１１０に格納されている特徴量とは異なる他の特徴量に基づいて、入力された画像に含まれる被写体を認識する（Ｓ１０３０）。ここで、被写体認識部１２０は、再度、被写体を認識できたか否かを判定する（Ｓ１０４０）。そして、被写体を認識できていないと被写体認識部１２０により判定された場合（Ｓ１０４０：Ｎｏ）、認識結果出力部１３０は、入力された画像に対する被写体の認識結果を失敗として出力する（Ｓ１０５０）。
【００３５】
一方、被写体を認識できたと被写体認識部１２０により判定された場合（Ｓ１０２０：ＹｅｓまたはＳ１０４０：Ｙｅｓ）、認識結果出力部１３０は、入力された画像に対する被写体の認識結果を成功として出力する（Ｓ１０６０）。続いて、特徴量抽出部１４０は、入力された画像から、特徴量データベース１１０に格納されている特徴量とは異なる、当該画像に含まれる被写体の特徴を示す他の特徴量を抽出する（Ｓ１０７０）。ここで、特徴量抽出部１４０は、抽出した他の特徴量が、他の被写体について既に抽出した他の特徴量に類似するか否かを判定する（Ｓ１０８０）。そして、抽出した他の特徴量が、他の被写体について既に抽出した他の特徴量に類似しないと判定した場合（Ｓ１０８０：Ｎｏ）、特徴量抽出部１４０は、Ｓ１０３０において、被写体認識部１２０に、入力された画像に含まれる被写体を、抽出した特徴量に基づいて認識させる。一方、抽出した他の特徴量が、他の被写体について既に抽出した他の特徴量に類似すると判定した場合（Ｓ１０８０：Ｙｅｓ）、特徴量抽出部１４０は、抽出した特徴量を破棄する（Ｓ１０９０）。また、この場合、特徴量抽出部１４０は、当該他の被写体について既に抽出した他の特徴量も破棄してよい。
【００３６】
図５は、本発明の実施形態に係るコンピュータ１５００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。本発明の実施形態に係るコンピュータ１５００は、ホスト・コントローラ１５８２により相互に接続されるＣＰＵ１５０５、ＲＡＭ１５２０、グラフィック・コントローラ１５７５、及び表示装置１５８０を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ１５８４によりホスト・コントローラ１５８２に接続される通信インターフェイス１５３０、ハードディスクドライブ１５４０、及びＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０を有する入出力部と、入出力コントローラ１５８４に接続されるＲＯＭ１５１０、フレキシブルディスク・ドライブ１５５０、及び入出力チップ１５７０を有するレガシー入出力部とを備える。
【００３７】
ホスト・コントローラ１５８２は、ＲＡＭ１５２０と、高い転送レートでＲＡＭ１５２０をアクセスするＣＰＵ１５０５及びグラフィック・コントローラ１５７５とを接続する。ＣＰＵ１５０５は、ＲＯＭ１５１０及びＲＡＭ１５２０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィック・コントローラ１５７５は、ＣＰＵ１５０５等がＲＡＭ１５２０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、表示装置１５８０上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ１５７５は、ＣＰＵ１５０５等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。
【００３８】
入出力コントローラ１５８４は、ホスト・コントローラ１５８２と、比較的高速な入出力装置である通信インターフェイス１５３０、ハードディスクドライブ１５４０、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０を接続する。通信インターフェイス１５３０は、ネットワークを介して他の装置と通信する。ハードディスクドライブ１５４０は、コンピュータ１５００内のＣＰＵ１５０５が使用するプログラム及びデータを格納する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０は、ＣＤ−ＲＯＭ１５９５からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１５２０を介してハードディスクドライブ１５４０に提供する。
【００３９】
また、入出力コントローラ１５８４には、ＲＯＭ１５１０と、フレキシブルディスク・ドライブ１５５０、及び入出力チップ１５７０の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ１５１０は、コンピュータ１５００が起動時に実行するブート・プログラムや、コンピュータ１５００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フレキシブルディスク・ドライブ１５５０は、フレキシブルディスク１５９０からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１５２０を介してハードディスクドライブ１５４０に提供する。入出力チップ１５７０は、フレキシブルディスク・ドライブ１５５０や、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を接続する。
【００４０】
ＲＡＭ１５２０を介してハードディスクドライブ１５４０に提供される画像認識プログラムは、フレキシブルディスク１５９０、ＣＤ−ＲＯＭ１５９５、又はＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。画像認識プログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ１５２０を介してコンピュータ１５００内のハードディスクドライブ１５４０にインストールされ、ＣＰＵ１５０５において実行される。コンピュータ１５００にインストールされて実行される画像認識プログラムは、ＣＰＵ１５０５等に働きかけて、コンピュータ１５００を、図１から図４にかけて説明した画像認識システムとして機能させる。
【００４１】
以上に示したプログラムは、外部の記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体としては、フレキシブルディスク１５９０、ＣＤ−ＲＯＭ１５９５の他に、ＤＶＤやＰＤ等の光学記録媒体、ＭＤ等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワークやインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク又はＲＡＭ等の記憶装置を記録媒体として使用し、ネットワークを介してプログラムをコンピュータ１５００に提供してもよい。
【００４２】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の実施形態に係る画像認識システム１０の機能構成の一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特徴量データベース１１０の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る画像入力部１００により入力された画像の例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る画像認識システム１０を用いた画像認識方法における処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態に係るコンピュータ１５００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４４】
１０  画像認識システム、１００  画像入力部、１１０  特徴量データベース、１２０  被写体認識部、１３０  認識結果出力部、１４０  特徴量抽出部
【図１】
2006155096.tif 000003
【図２】
2006155096.tif 000004
【図３】
2006155096.tif 000005
【図４】
2006155096.tif 000006
【図５】
2006155096.tif 000007