(57)【要約】顔画像データを分類するシステム及び方法であって、方法は、１つ又はそれ以上の顔画像を認識するよう分類子装置を訓練し、顔画像が訓練に使用した対応する学習されたモデルを取得する段階と、認識されるべき未知の顔画像の部分を表わすデータを含むベクトルを分類子へ入力する段階と、分類方法に従って未知の顔画像の部分を分類する段階と、各繰り返しにおいて未知の顔画像の異なる部分を用いて入力段階及び分類段階を繰り返す段階と、分類子に入力された異なる部分から１つのクラス結果を同定する段階とを有する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔画像データを分類する方法であって、
（ａ）１つ又はそれ以上の顔画像を認識するよう分類子装置を訓練し、前記顔画像が訓練に使用した対応する学習されたモデルを取得する段階と、
（ｂ）認識されるべき未知の顔画像の部分を表わすデータを含むベクトルを前記分類子へ入力する段階と、
（ｃ）分類方法に従って前記未知の顔画像の前記部分を分類する段階と、
（ｄ）各繰り返しにおいて前記未知の顔画像の異なる部分を用いて前記段階（ｂ）及び（ｃ）を繰り返す段階と、
（ｅ）前記分類子に入力された前記異なる部分から１つのクラス結果を同定する段階とを有する、方法。
【請求項２】
前記分類する段階（ｃ）は、
各繰り返しにおいて前記未知の画像の部分を各クラスに対する学習されたモデル画像の対応する部分と比較し、
各分類された部分に対して確信度スコアを取得することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記同定する段階（ｅ）は、前記１つのクラス結果を得るために前記確信度スコアに対して規則を適用することを含む、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記確信度スコアは、未知の顔画像の現在の部分がクラスで同定されているという確率測度であり、前記適用される規則は、各未知の顔画像に対して大部分のクラスラベルが決定されているクラスを得ることを含む、請求項２記載の方法。
【請求項５】
前記分類する段階（ｃ）は、各繰り返しにおいてテストされている未知の画像の部分を縮小し、前記未知の画像の縮小された部分を各クラスについての前記学習されたモデル画像の対応する縮小された部分と比較することを含む、請求項２記載の方法。
【請求項６】
前記部分は未知の顔画像の１００％から未知の顔画像の５０％まで等しい減分で縮小される、請求項５記載の方法。
【請求項７】
各画像部分を訓練し分類するのに動径基底関数ネットワークが実現される、請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記訓練する段階は、
（ａ）各基底関数Ｉがガウシアン非線形性の出力を有する多数の基底関数Ｆを選択することによりネットワーク構造を決め、
Ｋ平均クラスタリングアルゴリズムを用いて、基底関数の平均μI、但しＩ＝１，．．．，Ｆを決定し、
基底関数の分散σI2を決定し、
経験的探索により基底関数の分散についてのグローバルな比例定数Ｈを決定することを含む、
動径基底関数ネットワークを初期化する段階と、
（ｂ）学習パターンＸ（ｐ）及びそれらのクラスラベルＣ（ｐ）、但し、パターンの指数ｐ＝１，．．．，Ｎを、分類方法へ入力し、
パターンＸ（ｐ）から得られる基底関数ノードｙI（ｐ）の出力、Ｆ、を計算し、
基底関数出力のＦｘＦ相関行列Ｒを計算し、
ＦｘＭの出力行列Ｂ、但し、ｄjは所望の出力であり、Ｍは出力クラスの数であり、ｊ＝１，．．．，Ｍである、を計算することを含む、
訓練を与える段階と、
（ｃ）Ｒ-1を得るためにＦｘＦの相関行列Ｒを反転させ、
ネットワーク中の重みについて解くことを含む、
重みを決定する段階とを有する、
請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記分類する段階は、
各繰り返しにおいて各Ｘtest部分を前記分類する方法へ与える段階と、
各Ｘtestを、
全てのＦの基底関数について、前記基底関数出力を計算し、
出力ノード活性度を計算し、
最大の値を有する出力ｚjを選択し、前記Ｘtest部分をクラスｊとして分類することによって、分類する段階とを更に有する、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記分類する段階（ｃ）は、検出された未知の顔画像の部分がどのクラスに対応するかを同定するクラスラベルと、前記未知の顔画像が前記クラスに属する確率を示す確率値とを出力することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項１１】
１つ又はそれ以上の顔画像を認識するよう訓練され、訓練に用いられる顔に関連付けられる対応する学習されたモデルを発生する分類子装置と、
認識されるべき未知の顔画像の部分を表わすデータを夫々含むベクトルを、各繰り返しにおいて異なる画像が入力されるよう、前記未知の顔画像の前記各部分を分類方法に従って分類する分類子へ繰り返し入力する段階と、
前記分類子に入力された前記異なる部分から単一のクラス結果を同定する手段とを有する、
顔画像データを分類する装置。
【請求項１２】
前記分類子は、各繰り返しにおいて前記未知の画像の部分を各クラスについて学習されたモデル画像の対応する部分と比較し、各分類された部分に対して確信度スコアを得る機構を含む、請求項１１記載の装置。
【請求項１３】
顔画像データを分類する方法段階を実行するよう機械によって実行可能な命令のプログラムを有形に具現化する機械読み取り可能なプログラム記憶装置であって、
前記方法は、
（ａ）１つ又はそれ以上の顔画像を認識するよう分類子装置を訓練し、前記顔画像が訓練に使用した対応する学習されたモデルを得る段階と、
（ｂ）認識されるべき未知の顔画像の部分を表わすデータを含むベクトルを前記分類子へ入力する段階と、
（ｃ）前記未知の顔画像の前記部分を分類方法に従って分類する段階と、
（ｄ）各繰り返しにおいて前記未知の顔画像の異なる部分を用いて前記段階（ｂ）及び（ｃ）を繰り返す段階と、
（ｅ）前記分類子へ入力された前記異なる部分から単一のクラス結果を同定する段階とを有する、プログラム記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、顔認識システムに係り、特に、学習されたモデルの部分を用いて顔認識を行う方法に関する。
【０００２】
既存の顔認識システムは、当該の被験者の顔の以前のインスタンスに対する照合（matching）により未知の顔を認識しようとするものである。これは、一般的には、被験者の顔の以前のインスタンスに対して分類子（classifier）をトレーニングし、次に学習されたクラシファイアを用いて当該の被験者の顔の新しいインスタンスに対する照合によって被験者を同定することによって行われる。知られているように、分類子の訓練（training）は、被験者の顔のモデルの学習を含む。既存のシステムは、分類中にモデル全体を用いる。
【０００３】
全てのパターン認識システムの設計における最終目標は、可能なかぎり最善の分類（予測的）パフォーマンスを達成することであり、この目的は、これまでは解決されるべき全てのパターン認識問題の異なる分類スキームの発展を生じさせてきた。異なる設計の実験的な評価の結果は、問題の最終的な解として分類子のうちの１つを選ぶときの（モデル選択）基礎を成す。このような設計の研究では、設計のうちの１つが最善のパフォーマンスを与えるが、異なる分類子によって誤って分類されたパターンの組は、キットラー・ジェイ（Kittler  J.）、ハテフ・エイチ（Hatef,  H）及びドゥイン・アール・ピー・ダブリュ（Duin,  R.  P.  W.）により、Proceedings  of  the  13th  International  Conference  on  Pattern  Recognition」第ＩＩ巻、第８９７−９０１頁、オーストリア、ウィーン、１９９６年の中の「Combining  Classifiers」と題された文献に記載されているように、かならずしも重なり合わないことがわかっている。このことは、異なる分類子設計が、分類されるべきパターンに関する補完的な情報を潜在的に与えることを提案し、これは全体の性能を改善するのに用いられ得る。
【０００４】
ニューラルネットワークの適用の一般的な方法では、多くの異なる候補ネットワークを訓練し、例えば独立の確認集合（validation  set）に対するパフォーマンスに基づいて最善のものを選択すること、又は、このネットワークのみを維持し、その他のネットワークを廃棄することが行われてきた。このようなアプローチでは、２つの不利点がある。第１に、その他のネットワークの訓練に関する全ての努力が無駄になってしまうことである。第２に、確認集合に対する汎化パフォーマンスは、データ中のノイズによるランダムな成分を有し、従って確認集合に対して最善のパフォーマンスを有したネットワークは、新しい又は未知のテストデータに対して最善のパフォーマンスを有するものではないかもしれないことである。これらの不利点は、ネットワークの委員会（committee  of  networks）を作るようネットワークを一緒に組み合わせることによって克服されうる。このようなアプローチの重要性は、新しいデータに付いての予測においてかなりの改善を与えうると共に、追加的な計算上の努力はわずかである点にある。実際に、委員会のパフォーマンスは、ビショップ・シー・エム（Bishop  C.  M.）による「Neural  Networks  for  Pattern  Recognition」、オックスフォード出版、英国オックスフォード、第３６４−３７７号、１９９７年によって認識されるように、孤立して用いられる最善の単一のネットワークのパフォーマンスよりも良くなりうる。
【０００５】
顔を認識するために、認識システムは、個人の顔の輪郭に対して夫々訓練された多数の分類子を採用した。プローブ（テスト画像）の表現上で、プローブは学習された各モデルと照合され、各分類子から得られるスコア（得点）は合意の決定に達するために使い尽くされる。多数の分類子を訓練することに関する明らかな不利点は、モデルファイルを訓練し格納するために多くの時間と空間が無駄にされることである。
【０００６】
個人の顔の様々な輪郭に対して訓練された多数の分類子を持つ代わりに、個人の顔の正面の顔又は多数の輪郭のいずれかに対して単一の分類子が訓練されうる顔認識システム及び方法を提供することが非常に望ましい。
【０００７】
更に、被験者のモデルの部分（proportion）は、被験者の顔の異なる部分に対して一致するよう実施され使用される顔認識システム及び方法を提供することが非常に望ましい。即ち、テストの間、未知の顔画像は、学習されたモデルの異なる部分を未知の顔画像と照合することによって同定される。
【０００８】
従って、本発明は、個人の顔の正面の顔又は多数の輪郭のいずれかを認識するよう訓練されうる分類子（例えばＲＢＦネットワーク）を実施するシステム及び方法を提供することを目的とする。
【０００９】
本発明は、被験者の顔の正面輪郭に対して訓練された単一の分類子装置を実施し、テスト中、未知のテスト画像をとり、異なる部分を用いてこれを学習されたモデルと照合する顔認識システム及び方法を提供することを更なる目的とする。
【００１０】
望ましくは、各部分に対する照合の後、一致の確率が決定され、合意の決定に達するようスコアが組み合わされる。例えば、分類された各部分は、票を発生する。即ち、１０個の部分が用いられれば、１０票が得られることとなる。すると、個人の身元を確かめるために、単純投票規則（例えば１０票のうち６票が「Ａ」に賛成するとき、被験者の身元は「Ａ」である）が用いられる。
【００１１】
本発明の原理によれば、顔画像データを分類するシステム及び方法が提供され、方法は、１つ又はそれ以上の顔画像を認識するよう分類子装置を訓練し、顔画像が訓練に使用した対応する学習されたモデルを取得する段階と、認識されるべき未知の顔画像の部分を表わすデータを含むベクトルを分類子へ入力する段階と、分類方法に従って未知の顔画像の部分を分類する段階と、各繰り返しにおいて未知の顔画像の異なる部分を用いて入力段階及び分類段階を繰り返す段階と、分類子に入力された前記異なる部分から１つのクラス結果を同定する段階とを有する。
【００１２】
有利には、ＲＢＦ分類子が用いられうるが、様々な確率的（probabilistic）／確率的（stochastic）な方法の組合せを含む他の方法を使用しうることが理解されるべきである。
【００１３】
以下、本発明について、添付の図面を参照して詳述する。説明のため、動径基底関数（「ＲＢＦ」：Radial  Basis  Function）分類子についての実施例を説明するが、任意の分類方法／装置が実施されうる。ＲＢＦ分類子装置の説明は、ここに全ての内容及び開示が参照として組み入れられる２００１年２月２７日に出願の"Classification  of  objects  through  model  ensembles"なる名称の共有の同時継続中の米国特許出願第０９／７９４，４４３号明細書に記載されている。
【００１４】
共有の同時継続中の米国特許出願第０９／７９４，４４３号明細書に開示されたＲＢＦネットワークの構造について、図１を参照して説明する。図１に示すように、基本ＲＢＦネットワーク分類子１０は、従来の３層逆伝播ネットワーク１０に従って構築され、ソースノード（例えばｋ個の感覚ユニット）からなる第１の入力層１２と、データをクラスタリングしその次元（dimensionality）を低下させる働きを持つｉ個のノードと、ネットワーク１０の応答２０を入力層１２に適用される活性度（activation）パターンへ与える働きを持つｊ個のノードからなる第３の層、即ち出力層１８とを含む。入力空間から隠れユニット（hidden-unit）空間への変形は非線形であるのに対して、隠れユニット空間から出力空間への変形は線形である。特に、その内容及び開示がここに参照として組み入れられるビショップ・シー・エム（Bishop  C.  M.）による「Neural  Networks  for  Pattern  Recognition」、クラレンドン（Clarendon）出版、英国オックスフォード、１９９７年に記載されているように、ＲＢＦ分類子ネットワーク１０は２つのものとして見ることができ、即ち（１）高次の空間に生ずる分類の問題が低次元空間におけるものよりも線形に分離可能である可能性が高いことを利用するために、入力ベクトルを高次元空間へ拡張する一組のカーネル関数としてＲＢＦ分類子を解釈すること、並びに、（２）基底関数（ＢＦ）の一次結合をとることにより、各クラスについて１つずつ、超曲面を構築しようとする関数−写像補間方法としてＲＢＦ分類子を解釈することとすることができる。これらの超曲面は、曲面がそれが表わすクラスについては高い値を有し、その他全てに対しては低い値を有する、差別関数として理解されうる。未知の入力ベクトルは、最も高い出力をその点にして、超曲面と関連付けられるクラスに属するとして分類される。この場合、ＢＦは高次空間に対する基礎とはならないが、成分係数（重み）が訓練されねばならない所望の超曲面の有限展開中の成分としての役割を果たす。
【００１５】
更に図１のＲＢＦ分類子１０を参照するに、入力層１２と隠れ層１４との間の接続２２は単位重みを有するため、結果として、訓練される必要はない。隠れ層１４中のノード、即ち、基底関数（ＢＦ）ノードと称される、は、特定の平均ベクトルμi（即ち中央パラメータ）及び分散ベクトルσi2（即ち幅パラメータ）、但し、ｉ＝1,...,F、ＦはＢＦノードの数、によって特定されるガウシアンパルス非線形性を有する。尚、σi2は、ガウシアンパルス（ｉ）の共分散行列の対角線要素を表わす。Ｄ次元入力ベクトルＸが与えられているとき、各ＢＦノード（ｉ）は、以下の式（１）
【００１６】
【数１】
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で表わされるように入力によって生ずるＢＦの活性度を反映するスカラ値ｙiを出力する。ただし、ｈは分散に対する比例定数であり、ｘｋは入力ベクトルＸ＝［ｘ1，ｘ2，．．．，ｘD］のｋ番目の成分であり、μik及びσik2は夫々、基底ノード（ｉ）の平均及び分散ベクトルのｋ番目の成分である。ガウシアンＢＦの中央に近い入力は、より高い活性度を与え、遠くの入力はより低い活性度を与える。ＲＢＦネットワークの各出力ノード１８は、ＢＦノード活性度の一次結合を形成するため、第２の（隠れ）層と出力層を接続するネットワークの部分は、以下の式、
【００１７】
【数２】
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に示すように線形であり、式中、ｚjはｊ番目の出力ノードの出力であり、ｙiはｉ番目のＢＦノードの活性度であり、ｗijはｉ番目のＢＦノードをｊ番目の出力ノードに接続する重みであり、ｗojはｊ番目の出力ノードのバイアス又は閾値である。このバイアスは、入力とは関係なく一定の単位出力を有するＢＦノードに関連付けられる重みから得られるものである。
【００１８】
未知ベクトルＸは、最大の出力ｚjを有する出力ノードｊに関連付けられるクラスに属するとして分類される。線形ネットワーク中の重みｗijは、勾配降下法（gradient  descent）といった反復最小化法を用いては解決されない。これらは、上述のビショップ・シー・エム（Bishop  C.  M.）による「Neural  Networks  for  Pattern  Recognition」、クラレンドン（Clarendon）出版、英国オックスフォード、１９９７年に記載されるようなマトリックス疑似反転技術を用いて迅速且つ正確に決定されうる。
【００１９】
本発明によって実施されうる望ましいＲＢＦ分類子の詳細なアルゴリズムの記述を、以下の表１及び表２に示す。表１に示すように、最初は、ＲＢＦネットワーク１０のサイズはＢＦのノードの数Ｆを選択することによって決定される。Ｆの適切な値は、問題に特定的であり、通常は問題の次元性と形成されるべき決定領域の複雑性に依存する。一般的に、Ｆは、様々なＦを試行することによって経験的に決定されうるか、通常は問題の入力次元よりも大きい或る定数に設定されうる。Ｆが設定された後、ＢＦの平均μI及び分散σI2ベクトルは、様々な方法を用いて決定されうる。これらは、逆伝播勾配降下法を用いて出力重みと共に訓練されうるが、通常は長い訓練時間を必要とし、部分最適な極小を生じさせうる。或いは、平均及び分散は、出力重みを訓練する前に決定されてもよい。すると、ネットワークの学習は、重みを決定することのみを必要とする。
【００２０】
ＢＦ平均（中心）及び分散（幅）は、通常は関心となる空間を網羅するよう選択される。従来技術で知られている他の技術を使用してもよい。例えば、１つの技術は入力空間をサンプリングする等しい間隔のＢＦのグリッドを実施し、他の技術は一組のＢＦ中心を決定するためにｋ平均等のクラスタリングアルゴリズムを実施し、他の技術は各クラスが表わされることを保証するよう学習集合からの選択されたランダムなベクトルをＢＦ中心として実施する。
【００２１】
ＢＦ中心又は平均が決定されると、ＢＦ分散又は幅σI2が設定されうる。これらは、或るグローバル値に固定されるか、ＢＦ中心の近傍のデータベクトルの密度を反映するよう設定されうる。更に、ＢＦ幅を変更することを可能とするよう、分散に対するグローバル比例係数Ｈが含まれる。Ｈの空間を良いパフォーマンスを生じさせる値について探索することにより、その正しい値が決定される。
【００２２】
ＢＦパラメータが設定された後、次の段階は、線形ネットワーク中で出力重みｗijを訓練することである。個々の学習パターンＸ（ｐ）及びそれらのクラスラベルＣ（ｐ）は、分類子へ与えられ、結果として得られるＢＦノード出力ｙI（ｐ）が計算される。これらの及び所望の出力ｄj（ｐ）は、ＦｘＦ相関行列「Ｒ」とＦｘＭ出力行列「Ｂ」を決定するのに用いられる。尚、各訓練パターンは、１つのＲ及びＢ行列を生じさせる。最終Ｒ及びＢ行列は、Ｎ個の個々のＲ及びＢ行列の総和の結果であり、Ｎは学習パターンの総数である。いったん、全てのＮ個のパターンが分類子へ示されると、出力重みｗijが決定される。最終相関行列Ｒは反転され、各ｗijを決定するのに用いられる。
【００２３】
【表１】
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表２に示すように、分類は、訓練された分類子へ未知の入力ベクトルＸtestを与え、結果としてのＢＦノード出力yiを計算することによって行われる。これらの値は、次に、重みｗijと共に、出力値ｚjを計算するために用いられる。次に、入力ベクトルＸtestは、最大のｚj出力と共に出力ノードｊに関連するクラスに属するとして分類される。
【００２４】
【表２】
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本発明の方法では、ＲＢＦ入力は、１次元（１Ｄ）ベクトルとしてネットワークに供給されるｎサイズの正規化された顔のグレースケール画像から構成される。隠れ（教師無し）層１４は、「向上された（enhanced）」ｋ平均クラスタリング手順を実施し、例えば、ここにその内容及び開示が参照として組み入れられる、ガウシアンクラスタノードの数及びそれらの分散のいずれもが動的に設定されるエス・ギュッタ（Ｓ．Ｇｕｔｔａ）、ジェイ・フアン（Ｊ．Ｈｕａｎｇ）、ピー・ジョナソン（Ｐ．Ｊｏｎａｔｈｏｎ）、及びエイチ・ウェシュラー（Ｈ．Ｗｅｃｈｓｌｅｒ）著、「Ｍｉｘｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  ｆｏｒ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｇｅｎｄｅｒ，  Ｅｔｈｎｉｃ  Ｏｒｉｇｉｎ  ａｎｄ  Ｐｏｓｅ  ｏｆ  Ｈｕｍａｎ  Ｆａｃｅｓ」、ＩＥＥＥ  ニューラルネットワークについての報告書、第１１巻、第４号、２０００年７月、ｐ．９４８−９６０に記載されている。クラスタの数は、５段階で、例えば、訓練画像の数の１／５から訓練画像の総数まで変化しうる。各クラスタに対するガウシアンの幅σI2は最大（クラスタの中心とクラス径内の最も遠いメンバの間の距離、クラスタの中心と全ての他のクラスタからの最も近いパターン）に、ここでは２である重なり係数ｏを掛け合わせたものに設定される。幅は、異なる比例係数を用いて更に動的に調整される。隠れ層１４は、各クラスタノードが形状空間に亘っていくつかの共通の特徴を符号化する、関数形状の基底に等しいものを生じさせる。出力（教師付き）層は、顔の符号化したもの（「拡張したもの」）をかかる空間に沿って対応するＩＤクラスへマッピングし、疑似反転技術を用いて対応する拡張（「重み」）係数を見つける。尚、クラスタの数はそのコンフィギュレーション（クラスタの数及び特定の比例係数ｈ）に対して、同じ訓練画像に対してテストされたときにＩＤ分類に対して１００％の精度を生じさせるものに固定される。
【００２５】
本発明によれば、訓練に使用されるべき入力ベクトルは、例えば夫々が６４ｘ７２画素のサイズの、例えば図２に示す顔画像３０といった完全な顔画像である。本発明によれば、これらの完全な画像を用いて単一の分類子（ＲＢＦネットワーク１０）が訓練される。しかしながら、実際のテスト中、テスト画像の異なる部分がモデルの異なる部分に対してテストされる。例えば、表２に示す分類アルゴリズムのステップ２は、各繰り返しにおいて学習されたモデルの異なる部分で未知のテスト画像の減算を行う繰り返し処理である。訓練は、顔全体の完全な画像に対するものであり、Ｘtest（完全な画像）は最初の繰り返しにおいて入力されうる。例えば表２中のステップ２（ｃ）に示すように０と１の間の値を有する確信度（確率）測度と、クラスラベルを同定するラベル（学習されたモデル）とを含む第１の出力スコアが得られる。各繰り返しにおいて、これらのステップは、毎回異なる割合の画像、即ち、学習されたモデルの部分、を用いて行われる。例えば、次の繰り返しでは、未知の画像のより小さい部分、例えば９０％が、各クラスに対する学習されたモデル画像の対応する９０％と比較される等である。各比較の結果として、更なる確信度（確率）測度及びクラスを同定するラベル（学習されたモデル）とが分類子装置によって決定される。従って、表２に示すように、ステップ２（ａ）全体は、望まれる部分の数に従って処理が任意の回数繰り返されるループ内にある。例えば、ユーザによって選択可能であるように、使用されるＸtest画像部分は、各繰り返しにおいて１０％又は５％の部分の縮小で、最大（例えば完全な画像の１００％）から最小（例えば完全な画像の５０％の範囲でありうる。ここに参照としてその開示及び内容が完全に組み込まれる「System  and  method  of  face  recognition  through  1/2  faces」なる名称の共通に所有される同時継続中の米国特許出願第０９／９６６４３６号明細書に記載のように、最小画像が用いられるとき、即ち、５０％であるときは、顔画像の少なくとも一方の目、鼻の１／２、口の１／２、例えば画像の垂直な部分、が捕捉されることは避けられない。各繰り返しにおける部分の縮小の粒状度は、ユーザが選択可能なオプションであってもよく、そのデータがどれだけ良いか及び計算費用の条件に依存しうる。パフォーマンスと費用の間にはトレードオフがあることが理解されるべきである。例えば、所望のセキュリティレベルに依存すると、即ちアプリケーションがより安全となると、各繰り返しにおける部分の縮小の粒状度は細かくなり、より多くの比較がより多くの費用で行われることとなる。各ステップにおいて１０％の画像縮小比率で１００％から５０％とする場合、全体で６つの確信度スコア及びクラスラベルがあり、従って各ステップで５％の画像縮小比率では、各クラスに対して全体で１２個となる。スコアが累積された後、当該のテスト画像に対するクラスを決定するために規則が適用されうる。例えば、スコアは、合意の決定（consensus  decision）に達するよう組み合わされうる。１つの単純なクラスは多数決規則であってもよいが、例えば、キットラー・ジェイ（Kittler  J.）、ハテグ・エイチ（Hateg,  H）及びドゥイン・アール・ピー・ダブリュ（Duin,  R.  P.  W.）��よるの、Proceedings  of  the  13th  International  Conference  on  Pattern  Recognition、第ＩＩ巻、第８９７−９０１頁、オーストリア、ウィーン、１９９６年の中の「Combining  Classifiers」と題された文献に記載されているように、より高度な規則が適用されてもよい。例えば、分類された各部分は、票を発生し、１０個の部分が用いられれば、１０票が得られることとなる。すると、個々（クラス）の身元を確かめるために、多数決投票規則単純投票規則（例えば１０票のうち６票が「Ａ」に賛成するとき、被験者の身元は「Ａ」である）が用いられる。これに応答して、分類子において多数の票が発生され、図１に示すように、選択装置２８には適切な決定に到達するために投票規則を適用するためのロジックが与えられる。
【００２６】
本発明の望ましい実施例であると考えられるものが示され説明されているため、もちろん、本発明の趣旨を逸脱することなく形又は詳細に関する様々な変更又は変形が容易になされうることが理解されるべきである。従って、本発明は、上述の及び図示された形そのものに限られることが意図されるのではなく、特許請求の範囲に含まれる全ての変更を網羅するものであると考えられるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】ＲＢＦネットワークが本発明の原理によって実施される従来の３層逆伝播ネットワーク１０のアーキテクチャを概略的に示す図である。
【図２】ネットワークへ供給される顔画像のサンプル集合を示す図である。
【図１】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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