(57)【要約】【課題】未知の画像を識別する。【解決手段】顔画像識別装置１０は、学習処理を行う学習系１１、登録処理を行う登録系１２、および識別処理を行う識別系１３から構成される。Ｋ人分の顔画像の画像特徴量により、Ｋ次元スコアベクトルを出力する多クラス判別器２３が学習される。登録処理では、登録人物の顔画像に対するＫ次元スコアベクトルが算出され登録される。識別処理では、識別したい顔画像のＫ次元スコアベクトルが算出され、登録されているＫ次元スコアベクトルのうち、最も類似しているものが特定される。本発明は、例えば顔画像の個人識別に適用できる。【選択図】図４
2011013732.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
クラスラベルが付与されている複数のサンプル画像の画像特徴量を用いたAdaBoostECOC(Error Correct Output Coding)学習により、入力画像に対応する多次元スコアベクトルを出力する多クラス判別器を生成する学習手段と、
登録画像を前記多クラス判別器に入力し、その結果得られた前記登録画像に対応する前記多次元スコアベクトルを前記登録画像の識別情報に対応付けて登録する登録手段と、
識別対象とする識別画像を前記多クラス判別器に入力し、その結果得られた前記識別画像に対応する前記多次元スコアベクトルと、登録されている前記登録画像に対応する前記多次元スコアベクトルとの類似度を判定する判定手段と
を含む情報処理装置。
【請求項２】
前記学習手段は、Ｋ種類のクラスラベルのいずれかが付与されている複数のサンプル画像の画像特徴量を用いたAdaBoostECOC学習により、入力される画像に対応するＫ次元スコアベクトルを出力する全体用多クラス判別器を生成するとともに、前記サンプル画像をＭ種類の部位に分割した分割画像それぞれの画像特徴量を用いた独立したAdaBoostECOC学習により、入力画像に対応するＫ次元スコアベクトルをそれぞれ出力するＭ種類の部位用多クラス判別器を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記クラスラベルは、前記サンプル画像の被写体を個別に識別する識別情報、または前記サンプル画像の被写体の属性を示す属性情報の少なくとも一方を含む
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記多クラス判別器の次元を選択的に削減する削減手段を
さらに含む請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記削減手段は、シーケンシャルサーチに従い、前記多クラス判別器の次元を選択的に削減する
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記削減手段は、前記多クラス判別器の後段に設け、前記多クラス判別器の出力を入力とする下層判別器のBoosting学習結果に基づき、前記多クラス判別器の次元を選択的に削減する
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記画像特徴量は、ピクセル差分特徴または矩形特徴である
請求項１乃至６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
入力された画像を識別する情報処理装置の情報処理方法において、
前記情報処理装置による、
クラスラベルが付与されている複数のサンプル画像の画像特徴量を用いたAdaBoostECOC(Error Correct Output Coding)学習により、入力画像に対応する多次元スコアベクトルを出力する多クラス判別器を生成する学習ステップと、
登録画像を前記多クラス判別器に入力し、その結果得られた前記登録画像に対応する前記多次元スコアベクトルを前記登録画像の識別情報に対応付けて登録する登録ステップと、
識別対象とする識別画像を前記多クラス判別器に入力し、その結果得られた前記識別画像に対応する前記多次元スコアベクトルと、登録されている前記登録画像に対応する前記多次元スコアベクトルとの類似度を判定する判定ステップと
を含む情報処理方法。
【請求項９】
コンピュータを、
クラスラベルが付与されている複数のサンプル画像の画像特徴量を用いたAdaBoostECOC(Error Correct Output Coding)学習により、入力画像に対応する多次元スコアベクトルを出力する多クラス判別器を生成する学習手段と、
登録画像を前記多クラス判別器に入力し、その結果得られた前記登録画像に対応する前記多次元スコアベクトルを前記登録画像の識別情報に対応付けて登録する登録手段と、
識別対象とする識別画像を前記多クラス判別器に入力し、その結果得られた前記識別画像に対応する前記多次元スコアベクトルと、登録されている前記登録画像に対応する前記多次元スコアベクトルとの類似度を判定する判定手段と
して機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関し、例えば、顔画像の被写体となった人物を個人識別する場合に用いて好適な情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像認識の学習段階には統計学習が採用されている。統計学習に属するブースティング(Boosting)と称される学習手法によれば、大規模なデータから効率的に特徴量を選択し精度の高い判別器を構成することが可能である。
【０００３】
通常、画像認識の判別器は、認識すべき画像が、予め学習されている画像と一致するか否かを判別する２クラスの分離問題として定式化されており、これを多クラス判別に拡張する手法が数多く提案されている。
【０００４】
例えば非特許文献１には、通信分野で用いられる誤り訂正出力符号(ECOC:Error Correct Output Coding)を応用し、２値判別の繰り返しにより２進数で多クラスを表現して判別する方法が提案されている。
【０００５】
また例えば非特許文献２には、上述したECOCをブースティング手法に応用し、各弱判別器を２値判別に用いたまま統合し、多クラス判別器を構成する仕組みが記載されている。
【０００６】
さらに例えば非特許文献３には、ブースティングの一手法であるアダブースト(AdaBoost)を多クラスに拡張したAdaBoost.OCを、顔画像を個人識別するタスクに適用することが記載されている。具体的には、予め用意した登録人物２００人分のトレーニング画像を用いて多クラス判別器を学習させ、同じ２００人の顔画像をこの多クラス判別器に入力して、どのクラスに属するか（すなわち、登録人物２００人のうちの誰であるか）を評価することが記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Thomas G. Dietterich, Ghulum Bakiri, “Solving Multiclass Learning Problems via Error-Correcting Output Codes”, Journal of Artificial Intelligence Research 2, pp.263-286, 1995.
【非特許文献２】Robert E. Shapire, “Using output codes to boost multiclass learning problems”, Proceedings of the Fourteenth International Conference on Machine Learning 1997.
【非特許文献３】T.Windeatt and G. Ardeshir, “BOOSTED ECOC ENSEMBLES FOR FACE RECOGNITION”, International Conference on Visual Information Engineering, 2003(VIE 2003), Volume , Issue , 7-9 July 2003 Page(s): 165 - 168．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、非特許文献３に記載されている多クラス判別器では、未知の人物（すなわち、上記した２００人の登録人物以外の人物）の顔画像に対する評価方法が保証されておらず、登録されていない詐称者の顔画像をつかったverificationのタスクでは満足な結果を得ることができなかった。
【０００９】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、未知の画像に対して多クラス判別結果を与えることにより、未知の画像についても識別できるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一側面である情報処理装置は、クラスラベルが付与されている複数のサンプル画像の画像特徴量を用いたAdaBoostECOC学習により、入力画像に対応する多次元スコアベクトルを出力する多クラス判別器を生成する学習手段と、登録画像を前記多クラス判別器に入力し、その結果得られた前記登録画像に対応する前記多次元スコアベクトルを前記登録画像の識別情報に対応付けて登録する登録手段と、識別対象とする識別画像を前記多クラス判別器に入力し、その結果得られた前記識別画像に対応する前記多次元スコアベクトルと、登録されている前記登録画像に対応する前記多次元スコアベクトルとの類似度を判定する判定手段とを含む。
【００１１】
前記学習手段は、Ｋ種類のクラスラベルのいずれかが付与されている複数のサンプル画像の画像特徴量を用いたAdaBoostECOC学習により、入力される画像に対応するＫ次元スコアベクトルを出力する全体用多クラス判別器を生成するとともに、前記サンプル画像をＭ種類の部位に分割した分割画像それぞれの画像特徴量を用いた独立したAdaBoostECOC学習により、入力画像に対応するＫ次元スコアベクトルをそれぞれ出力するＭ種類の部位用多クラス判別器を生成するようにすることができる。
【００１２】
前記クラスラベルは、前記サンプル画像の被写体を個別に識別する識別情報、または前記サンプル画像の被写体の属性を示す属性情報の少なくとも一方を含むようにすることができる。
【００１３】
本発明の一側面である情報処理装置は、前記多クラス判別器の次元を選択的に削減する削減手段をさらに含むことができる。
【００１４】
前記削減手段は、シーケンシャルサーチに従い、前記多クラス判別器の次元を選択的に削減するようにすることができる。
【００１５】
前記削減手段は、前記多クラス判別器の後段に設け、前記多クラス判別器の出力を入力とする下層判別器のBoosting学習結果に基づき、前記多クラス判別器の次元を選択的に削減するようにすることができる。
【００１６】
前記画像特徴量は、ピクセル差分特徴または矩形特徴とすることができる。
【００１７】
本発明の一側面である情報処理方法は、入力された画像を識別する情報処理装置の情報処理方法において、前記情報処理装置による、クラスラベルが付与されている複数のサンプル画像の画像特徴量を用いたAdaBoostECOC学習により、入力画像に対応する多次元スコアベクトルを出力する多クラス判別器を生成する学習ステップと、登録画像を前記多クラス判別器に入力し、その結果得られた前記登録画像に対応する前記多次元スコアベクトルを前記登録画像の識別情報に対応付けて登録する登録ステップと、識別対象とする識別画像を前記多クラス判別器に入力し、その結果得られた前記識別画像に対応する前記多次元スコアベクトルと、登録されている前記登録画像に対応する前記多次元スコアベクトルとの類似度を判定する判定ステップとを含む。
【００１８】
本発明の一側面であるプログラムは、コンピュータを、クラスラベルが付与されている複数のサンプル画像の画像特徴量を用いたAdaBoostECOC学習により、入力画像に対応する多次元スコアベクトルを出力する多クラス判別器を生成する学習手段と、登録画像を前記多クラス判別器に入力し、その結果得られた前記登録画像に対応する前記多次元スコアベクトルを前記登録画像の識別情報に対応付けて登録する登録手段と、識別対象とする識別画像を前記多クラス判別器に入力し、その結果得られた前記識別画像に対応する前記多次元スコアベクトルと、登録されている前記登録画像に対応する前記多次元スコアベクトルとの類似度を判定する判定手段として機能させる。
【００１９】
本発明の一側面によれば、クラスラベルが付与されている複数のサンプル画像の画像特徴量を用いたAdaBoostECOC学習により、入力画像に対応する多次元スコアベクトルを出力する多クラス判別器が生成される。また、登録画像が多クラス判別器に入力され、その結果得られた登録画像に対応する多次元スコアベクトルが登録画像の識別情報に対応付けて登録される。さらに、識別対象とする識別画像が多クラス判別器に入力され、その結果得られた識別画像に対応する多次元スコアベクトルと、登録されている登録画像に対応する多次元スコアベクトルとの類似度が判定される。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の一側面によれば、未知の画像を識別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明を適用した顔画像識別装置の学習処理の概要を示す図である。
【図２】本発明を適用した顔画像識別装置の登録処理の概要を示す図である。
【図３】本発明を適用した顔画像識別装置の識別処理の概要を示す図である。
【図４】本発明を適用した顔画像識別装置の構成例を示すブロック図である。
【図５】サンプル画像の例を示す図である。
【図６】画像特徴量としてのピクセル差分特徴を説明する図である。
【図７】顔画像識別装置の動作を説明するフローチャートである。
【図８】学習処理を説明するフローチャートである。
【図９】２値判別弱判別器の学習処理を説明するフローチャートである。
【図１０】登録処理を説明するフローチャートである。
【図１１】Ｋ次元スコアベクトル演算処理を説明するフローチャートである。
【図１２】識別処理を説明するフローチャートである。
【図１３】前処理の一例を示す図である。
【図１４】顔画像の分割例を示す図である。
【図１５】多クラス識別器のコンポーネント化を説明する図である。
【図１６】多クラス識別器の階層化を説明する図である。
【図１７】画像特徴量としての矩形特徴を説明する図である。
【図１８】画像特徴量としての矩形特徴を説明する図である。
【図１９】コンピュータの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、発明を実施するための最良の形態（以下、実施の形態と称する）について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、説明は、以下の順序で行なう。
１．本実施の形態である顔画像識別装置の動作概要
２．本実施の形態である顔画像識別装置の構成例
３．本実施の形態である顔画像識別装置の動作
４．多クラス判別器のコンポーネント化
５．クラスラベルの他の例
６．特徴量の次元選択
７．判別器の階層化
８．他の画像特徴量
【００２３】
＜１．本実施の形態である顔画像識別装置の動作概要＞
本実施の形態である顔画像識別装置は、識別対象とする顔画像の特徴量を求め、予め登録されている複数の人物（登録人物）の顔画像の特徴量と比較して、最も類似した特徴量を有する登録人物の識別情報（名前など）を、識別結果として出力するものである。
【００２４】
なお、顔画像識別装置による動作は、学習処理、登録処理、および識別処理の３つに大別される。
【００２５】
［学習処理の概要］
図１は、学習処理の概要を示している。学習処理では、Ｋ人のサンプル人物についてそれぞれ複数の顔画像が用意され、多クラス判別器学習部２２において各サンプル人物ｋ（ｋ＝１，２，・・・Ｋ）の顔画像の画像特徴量が計算され、この画像特徴量を用いて多クラス判別器２３が学習される。多クラス判別器２３では、入力される顔画像が各サンプル人物ｋにどの程度似ているかを示すスコアが算出される。なお、このスコアの値が大きいほどよく似ているものとする。したがって、この多クラス判別器２３は、Ｋ次元のスコア（以下、Ｋ次元スコアベクトル）を出力することになる。
【００２６】
［登録処理の概要］
図２は、登録処理の概要を示している。登録処理では、複数の登録人物Ｘ，Ｙ，Ｚ，・・・についてそれぞれの顔画像が用意され、多クラス判別器２３により、各登録人物の顔画像に対するＫ次元スコアベクトルが算出される。さらに、算出されたＫ次元スコアベクトルが登録人物の識別情報（名前など）に対応付けて登録データベース２５に登録される。なお、この登録人物と学習処理におけるサンプル人物とは無関係（別人）である。ただし、登録人物とサンプル人物を兼ねる人物がいてもよい。
【００２７】
［識別処理の概要］
図３は、識別処理の概要を示している。識別処理では、識別したい顔画像が用意され、多クラス判別器２３により、識別したい顔画像に対応するＫ次元スコアベクトルが算出されて類似度判定部２８に入力される。類似度判定部２８では、登録データベース２５に登録されているＫ次元スコアベクトルのうち、識別したい顔画像のＫ次元スコアベクトルに最も類似しているＫ次元スコアベクトルを特定し、それに対応する登録人物の識別情報を識別結果として出力する。なお、Ｋ次元スコアベクトルどうしの類似度には、例えばユークリッド距離を採用する。
【００２８】
＜２．本実施の形態である顔画像識別装置の構成例＞
図４は、本実施の形態である顔画像識別装置の構成例を示している。この顔画像識別装置１０は、学習処理を行う学習系１１、登録処理を行う登録系１２、および識別処理を行う識別系１３から構成される。
【００２９】
学習系１１には、学習サンプル入力部２１、多クラス判別器学習部２２、および多クラス判別器２３が属する。登録系１２には、多クラス判別器２３、登録画像入力部２４、および登録データベース２５が属する。識別系１３には、多クラス判別器２３、登録データベース２５、識別画像入力部２６、前処理部２７、および類似度判定部２８が属する。すなわち、多クラス判別器２３は、学習系１１、登録系１２、および識別系１３に重複して属し、登録データベース２５は、登録系１２、および識別系１３に重複して属する。
【００３０】
学習サンプル入力部２１は、Ｋ人のサンプル人物についてそれぞれ複数枚用意されている顔画像（サンプル画像とも称する）に、Ｋ人のサンプル人物のうちの誰であるかを示す識別情報（例えば、名前）をクラスラベルとして付与し、サンプル画像ｘiとクラスラベルｙkからなる学習サンプルとして多クラス判別器学習部２２に供給する。より具体的には、図５に示すように、Ｍ枚の各サンプル画像ｘi（ｉ＝１，２，・・・，Ｍ）に、クラスラベルｙk（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）を付与し、Ｍ個の学習サンプル（ｘi，ｙk）を多クラス判別器学習部２２に入力する。
【００３１】
なお、学習サンプル入力部２１は、サンプル画像ｘiを多クラス判別器学習部２２に入力するに際し、サンプル画像ｘiを所定のサイズにリサイズする（詳細後述）。
【００３２】
多クラス判別器学習部２２は、クラスラベルが付与されたＭ枚のサンプル画像ｘiの画像特徴量を求め、AdaBoostECOCにより複数の弱判別器を学習し、これら複数の弱判別器からなる多クラス判別器２３を生成する。なお、各クラスに属するか否かを判別する複数の弱判別器では、判別の基準としてサンプル画像の画像特徴量を用いる。画像特徴量としては、例えば、本発明者が提案するPixDif Feature（ピクセル差分特徴）を用いることができる。
【００３３】
なお、PixDif Feature（ピクセル差分特徴）については、”佐部、日台、「ピクセル差分特徴を用いた実時間任意姿勢顔検出器の学習」、第１０回画像センシングシンポジウム予稿集、pp.547-552, 2004.”、特開２００５−１５７６７９号公報などに開示されている。
【００３４】
図６は、ピクセル差分特徴の概要を説明する図である。ピクセル差分特徴は、画像上の２画素の画素値（輝度値）Ｉ1，Ｉ2の差分（Ｉ1−Ｉ2）を算出することによって得られる。２画素の各組み合わせにそれぞれ対応する２値判別弱判別器ｈ（ｘ）では、次式（１）に示すように、このピクセル差分特徴Ｉ1−Ｉ2と閾値Ｔｈにより真（＋１）、または偽（−１）が判別される。
ｈ（ｘ）＝−１      ｉｆ  Ｉ1−Ｉ2≦Ｔｈ
ｈ（ｘ）＝＋１      ｉｆ  Ｉ1−Ｉ2＞Ｔｈ
・・・（１）
【００３５】
ただし、入力された画像のサイズをリサイズすることなく、そのままピクセル差分特徴を求めると、２画素の組み合わせが膨大となるので、リサイズした後にピクセル差分特徴を得るようにする。例えば、入力された画像を２０×２０画素にリサイズした場合、４００×３９９通り、６４×６４画素にリサイズした場合、４０９６×４０９５通りのピクセル差分特徴が得られることになる。これら複数通りの２画素の組み合わせとその閾値Ｔｈが各２値判別弱判別器のパラメータとなり、これらのうちの最適なものがブースティング学習により選択される。
【００３６】
多クラス判別器２３は、登録画像入力部２４から入力される登録人物の顔画像（以下、登録画像とも称する）に対応するＫ次元スコアベクトルを演算して出力する。出力された登録画像に対応するＫ次元スコアベクトルは、登録人物の識別情報（名前など）に対応付けて登録データベース２５に登録される。
【００３７】
また、多クラス判別器２３は、識別画像入力部２６から前処理部２７を介して入力される識別画像に対応するＫ次元スコアベクトルを演算して出力する。出力された識別画像に対応するＫ次元スコアベクトルは、類似度判定部２８に供給される。
【００３８】
登録画像入力部２４は、学習サンプル入力部２１においてサンプル画像をリサイズする処理と同様に、登録人物の顔画像をリサイズして多クラス判別器２３に入力する。また、登録画像入力部２４は、登録人物の識別情報（名前など）を登録データベース２５に入力する。
【００３９】
登録データベース２５は、登録人物の識別情報に、登録人物の顔画像に対応するＫ次元スコアベクトルを対応付けて記憶する。
【００４０】
識別画像入力部２６は、識別したい顔画像（識別画像）を、前処理部２７を介して多クラス判別器２３に入力する。
【００４１】
前処理部２７は、識別画像入力部２６から入力される識別画像に前処理（具体的には、顔が正面を向いていない場合には、正面を向いた状態に補正する画像処理など）を必要に応じて行う。さらに、前処理部２７は、学習サンプル入力部２１においてサンプル画像をリサイズする処理と同様に、必要に応じて前処理を施した識別画像をリサイズして多クラス判別器２３に入力する。
【００４２】
類似度判定部２８は、登録データベース２５に登録されているＫ次元スコアベクトルのうち、識別画像に対応するＫ次元スコアベクトルに最も類似しているもの（例えば、ユークリッド距離が最短であって、かつ、その距離が所定の閾値以下であるもの）を特定し、それに対応する登録人物の識別情報を識別結果として出力する。
【００４３】
＜３．本実施の形態である顔画像識別装置の動作＞
図７は、顔画像識別装置１０の動作を説明するフローチャートである。
【００４４】
ステップＳ１において、顔画像識別装置１０の学習系１１は、学習処理を実行することによって多クラス判別器２３を生成する。
【００４５】
ステップＳ２において、顔画像識別装置１０の登録系１２は、登録処理を実行することによって、登録画像に対応するＫ次元スコアベクトルを演算し、登録人物の識別情報に対応付けて学習データベース２５に登録する。
【００４６】
ステップＳ３において、顔画像識別装置１０の識別系１３は、識別処理を実行することによって、識別画像に最も類似した登録人物を特定する。
【００４７】
以下、上述したステップＳ１乃至Ｓ３の処理の詳細について説明する。
【００４８】
［学習処理の詳細］
図８は、学習処理を説明するフローチャートである。
【００４９】
ステップＳ１１において、学習サンプル入力部２１は、図５に示されたように、Ｍ個の学習サンプル（ｘi，ｙk）を多クラス判別器学習部２２に入力する。
【００５０】
ステップＳ１２において、多クラス判別器学習部２２は、次式（２）に従い、Ｍ行Ｋ列で表されるサンプル重みＰt（ｉ，ｋ）を初期化する。具体的には、サンプル重みＰt（ｉ，ｋ）の初期値Ｐ1（ｉ，ｋ）を、実在する学習サンプル（ｘi，ｙk）に対応するものは０に、それ以外はそれらの総和が１となるような一様な値に設定する。
Ｐ1（ｉ，ｋ）＝１／Ｍ（Ｋ−１）    for  ｙk≠ｋ
・・・（２）
【００５１】
以下に説明するステップＳ１３乃至ステップＳ１８の処理は任意の数Ｔだけ繰り返される。なお、任意の繰り返し回数Ｔは、最大でサンプル画像上で得られるピクセル差分特徴の数とすることができ、この繰り返し回数Ｔと同じ数だけ弱判別器が生成される。
【００５２】
ステップＳ１３において、多クラス判別器学習部２２は、１行Ｋ列のECOCテーブルを生成する。なお、ECOCテーブルのｋ列の値μt（ｋ）は−１または＋１であり、−１と＋１の数が同数となるようにランダムに割り振られる。
μt（ｋ）＝｛−１，＋１｝
・・・（３）
【００５３】
ステップＳ１４において、多クラス判別器学習部２２は、次式（４）に従い、Ｍ行１列で表される２値判別用重みＤt（ｉ）を計算する。なお、式（４）において、[]内は論理式であり、真であれば１、偽であれば０とする。
【数１】
2011013732.tif 000003
・・・（４）
【００５４】
ステップＳ１５において、多クラス判別器学習部２２は、ステップＳ１４で得られた２値判別用重みＤt（ｉ）の下、次式（５）に示す重み付き誤り率εtを最小とする２値判別弱判別器ｈtを学習する。
【数２】
2011013732.tif 000004
・・・（５）
【００５５】
図９は、ステップＳ１５の処理を詳細に説明するフローチャートである。
【００５６】
ステップＳ３１において、多クラス判別器学習部２２は、リサイズ後のサンプル画像の全画素からランダムに２画素を選択する。例えば、サンプル画像を６４×６４画素にリサイズした場合、２画素の選択は、４０９６×４０９５通りのうちの１つを選ぶことになる。ここで、選択した２画素の画素位置をＳ1，Ｓ2とし、その画素値（輝度値）をＩ1，Ｉ2とする。
【００５７】
ステップＳ３２において、多クラス判別器学習部２２は、全ての学習サンプルについて、ステップＳ３１で選択した２画素の画素値Ｉ1，Ｉ2を用いたピクセル差分特徴（Ｉ1−Ｉ2）を算出し、その頻度分布を求める。
【００５８】
ステップＳ３３において、多クラス判別器学習部２２は、ピクセル差分特徴の頻度分布に基づき、式（５）に示された重み付き誤り率εtを最小εminにする閾値Ｔｈminを求める。
【００５９】
ステップＳ３４において、多クラス判別器学習部２２は、ピクセル差分特徴の頻度分布に基づき、式（５）に示された重み付き誤り率εtを最大εmaxにする閾値Ｔｈmaxを求める。さらに、多クラス判別器学習部２２は、次式（６）に従い、閾値Ｔｈmaxなどを反転する。
ε’max＝１−εmax
Ｓ’1＝Ｓ2
Ｓ’2＝Ｓ1
Ｔｈ’max＝−Ｔｈmax
・・・（６）
【００６０】
ステップＳ３５において、多クラス判別器学習部２２は、上述した重み付き誤り率εtの最小εminと最大εmaxの大小関係に基づいて、２値判別弱判別器のパラメータである２画素の位置Ｓ1，Ｓ2と閾値Ｔｈを決定する。
【００６１】
すなわち、εmin＜ε’maxの場合、２画素の位置Ｓ1，Ｓ2と閾値Ｔｈminをパラメータとして採用する。また、εmin≧ε’maxの場合、２画素の位置Ｓ’1，Ｓ’2と閾値Ｔｈ’maxをパラメータとして採用する。
【００６２】
ステップＳ３６において、多クラス判別器学習部２２は、上述したステップＳ３１乃至Ｓ３５の処理を所定の回数繰り返したか否かを判定し、所定の回数繰り返したと判定するまでステップＳ３１に戻り、それ以降を繰り返す。そして、ステップＳ３１乃至Ｓ３５の処理を所定の回数繰り返したと判定した場合、処理をステップＳ３７に進める。
【００６３】
ステップＳ３７において、多クラス判別器学習部２２は、上述したように所定の回数繰り返されるステップＳ３５の処理において決定された２値判別弱判別器（のパラメータ）のうち、重み付き誤り率εtが最小となるものを１つの２値判別弱判別器ｈt（のパラメータ）として最終的に採用する。
【００６４】
以上説明したように、１つの２値判別弱判別器ｈtが決定された後、処理は図８のステップＳ１６にリターンする。
【００６５】
ステップＳ１６において、多クラス判別器学習部２２は、ステップＳ１５の処理で決定した２値判別弱判別器ｈtに対応する重み付き誤り率εtに基づき、次式（７）に従い信頼度αtを計算する。
【数３】
2011013732.tif 000005
・・・（７）
【００６６】
ステップＳ１７において、多クラス判別器学習部２２は、次式（８）に示すように、ステップＳ１５の処理で決定した２値判別弱判別器ｈtと、ステップＳ１６の処理で計算した信頼度αtを乗算することにより、信頼度付き２値判別弱判別器ｆt（ｘi）を求める。
ｆt（ｘi）＝αtｈt
・・・（８）
【００６７】
ステップＳ１８において、多クラス判別器学習部２２は、次式（９）に従い、Ｍ行Ｋ列で表されるサンプル重みＰt（ｉ，ｋ）を更新する。
【数４】
2011013732.tif 000006
・・・（９）
【００６８】
ただし、式（９）のＺiは次式（１０）に示すとおりである。
【数５】
2011013732.tif 000007
・・・（１０）
【００６９】
ステップＳ１９において、多クラス判別器学習部２２は、上述したステップＳ１３乃至Ｓ１８の処理を所定の回数Ｔだけ繰り返したか否かを判定し、所定の回数Ｔだけ繰り返したと判定するまでステップＳ１３に戻り、それ以降を繰り返す。そして、ステップＳ１３乃至Ｓ１８の処理を所定の回数Ｔだけ繰り返したと判定した場合、処理をステップＳ２０に進める。
【００７０】
ステップＳ２０において、多クラス判別器学習部２２は、所定の数Ｔと同じ数だけ得られた信頼度付き２値判別弱判別器ｆt（ｘ）、およびそれぞれに対応するECOCテーブルに基づき、次式（１１）に従って最終判別器Ｈk（ｘ）、すなわち多クラス判別器２３を得る。
【数６】
2011013732.tif 000008
・・・（１１）
【００７１】
なお、得られた多クラス判別器２３はパラメータとして、クラスの数Ｋ、および弱判別器の数Ｔを有する。また、各弱判別器はパラメータとして、リサイズ後の入力画像上の２画素の位置Ｓ1，Ｓ2、ピクセル差分特徴の判別用の閾値Ｔｈ、信頼度α、およびECOCテーブルμを有する。
【００７２】
以上説明したように最終判別器Ｈk（ｘ）、すなわち多クラス判別器２３を得て、学習処理は終了される。
【００７３】
以上のように生成された多クラス判別器２３によれば、入力される顔画像の画像特徴量をＫ次元スコアベクトルで表現できる。すなわち、例えば、サンプル人物をＡ，Ｂ，Ｃ，・・・とすれば、各登録人物がサンプル人物Ａ，Ｂ，Ｃ，・・・のそれぞれに対してどの程度似ているかを数値化して表すことができる。また、識別画像についても同様に、サンプル人物Ａ，Ｂ，Ｃ，・・・のそれぞれに対してどの程度似ているかを数値化して表すことができる。
【００７４】
［登録処理の詳細］
図１０は、登録処理を説明するフローチャートである。
【００７５】
ステップＳ５１において、登録画像入力部２４は、登録人物の顔画像（登録画像）をリサイズして多クラス判別器２３に入力するととともに、登録人物の識別情報を登録データベース２５に入力する。多クラス判別器２３は、登録画像に対応するＫ次元スコアベクトルを演算し、その結果得られるＫ次元スコアベクトルを登録データベース２５に出力する。
【００７６】
ステップＳ５２において、登録データベース２５は、登録人物の識別情報に、登録人物の顔画像に対応するＫ次元スコアベクトルを対応付けて記憶する。以上で、登録処理は終了される。
【００７７】
［Ｋ次元スコアベクトル演算処理の詳細］
ここで、多クラス判別器２３による、登録画像に対応するＫ次元スコアベクトルを演算する処理について説明する。
【００７８】
図１１は、入力画像（いまの場合、登録画像）ｘに対するＫ次元スコアベクトルを演算する処理を説明するフローチャートである。
【００７９】
ステップＳ７１において、多クラス判別器２３は、クラスを示すパラメータｋ（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）を１に初期化する。ステップＳ７２において、多クラス判別器２３は、各クラスのスコアＨkを０に初期化する。
【００８０】
ステップＳ７３において、多クラス判別器２３は、弱判別器を特定するためのパラメータｔ（ｔ＝１，２，・・・，Ｔ）を１に初期化する。
【００８１】
ステップＳ７４において、多クラス判別器２３は、２値判別弱判別器ｈtのパラメータ、すなわち、リサイズ後の入力画像ｘ上の２画素の位置Ｓ1，Ｓ2、ピクセル差分特徴の判別用の閾値Ｔｈ、信頼度α、およびECOCテーブルμを設定する。
【００８２】
ステップＳ７５において、多クラス判別器２３は、入力画像ｘ上の２画素の位置Ｓ1，Ｓ2から画素値Ｉ1，Ｉ2を読み出し、ピクセル差分特徴（Ｉ1−Ｉ2）を算出して閾値Ｔｈと比較することにより、２値判別弱判別器ｈtの判別値（−１または＋１）を得る。
【００８３】
ステップＳ７６において、多クラス判別器２３は、ステップＳ７５で得た２値判別弱判別器ｈtの判別値に信頼度αtを乗算し、さらに１行Ｋ列のECOCテーブルの値μt（ｋ）を乗算することにより、パラメータｔに対応する１行Ｋ列のクラススコアＨkを得る。
【００８４】
ステップＳ７７において、多クラス判別器２３は、ステップＳ７６で得た、パラメータｔに対応する１行Ｋ列のクラススコアＨkを、前回（すなわち、ｔ−１）までのクラススコアＨkの累計値に加算することにより、１行Ｋ列のクラススコアＨkを更新する。
【００８５】
ステップＳ７８において、多クラス判別器２３は、パラメータｔ＝Ｔであるか否かを判定し、否と判定した場合、処理をステップＳ７９に進めてパラメータｔを１だけインクリメントする。そして、処理はステップＳ７４に戻され、それ以降の処理が繰り返される。その後、ステップＳ７８において、パラメータｔ＝Ｔであると判定された場合、処理はステップＳ８０に進められる。
【００８６】
ステップＳ８０において、多クラス判別器２３は、パラメータｋ＝Ｋであるか否かを判定し、パラメータｋ＝Ｋではないと判定した場合、処理をステップＳ８１に進めてパラメータｋを１だけインクリメントする。そして、処理はステップＳ７３に戻され、それ以降の処理が繰り返される。その後、ステップＳ８０において、パラメータｋ＝Ｋであると判定された場合、処理はステップＳ８２に進められる。
【００８７】
ステップＳ８２において、多クラス判別器２３は、その時点で得られている１行Ｋ列のクラススコアＨkを多クラス判別器２３の出力、すなわち、Ｋ次元スコアベクトルとして後段（いまの場合、登録データベース２５）に出力する。以上で、Ｋ次元スコアベクトル演算処理は終了される。
【００８８】
［識別処理の詳細］
図１２は、識別処理を説明するフローチャートである。
【００８９】
ステップＳ９１において、識別画像入力部２６は、識別したい顔画像（識別画像）を前処理部２７に入力する。前処理部２７は、識別画像入力部２６から入力された識別画像に対し、必要に応じて前処理を行った後、リサイズして多クラス判別器２３に入力する。
【００９０】
図１３は、前処理の一例を示している。
【００９１】
前処理では、顔画像（いまの場合、識別画像）から目、鼻、唇などのパーツが検出され、その位置が、予め用意されている平均的な顔の形状モデルと比較されて、顔画像の向き（姿勢）が推定される。さらに、予め用意されている平均的な顔の形状モデルに基づき、顔画像の各パーツが、正面を向いた顔に写像されることにより、顔画像が正面を向いた状態に補正される。
【００９２】
なお、この前処理は、必要に応じてサンプル画像および登録画像にも行うようにしてもよい。
【００９３】
図１２に戻る。ステップＳ９２において、多クラス判別器２３は、必要に応じて前処理が行われリサイズされた識別画像に対応するＫ次元スコアベクトルを演算し、その結果得られるＫ次元スコアベクトルを類似度判定部２８に出力する。なお、識別画像に対応するＫ次元スコアベクトルの演算については、図１１を参照して上述した登録画像に対応するＫ次元スコアベクトルの演算と同様であるので、その説明は省略する。
【００９４】
ステップＳ９３において、類似度判定部２８は、登録データベース２５に登録されているＫ次元スコアベクトルと、識別画像に対応するＫ次元スコアベクトルとの距離（例えば、ユークリッド距離）を算出する。ステップＳ９４において、類似度判定部２８は、算出した距離が最短であって、かつ、その距離が所定の閾値以下であるＫ次元スコアベクトルを特定し、それに対応する登録人物の識別情報を識別結果として出力する。以上で、識別処理は終了される。
【００９５】
以上説明したように、顔画像識別装置１０の動作によれば、AdaBoostECOC学習を多クラス判別器に採用したことにより、ECOCテーブルが各クラスに対して−１または＋１の期待判定を割り当てるので、多クラス問題を２クラス問題として解くことができる。よって、メモリの使用効率を高めることができる。また、数多くの人物の違いを区別する学習が可能になる。
【００９６】
また、顔画像識別装置１０によれば、多クラス判別器２３の出力（Ｋ次元スコアベクトル）をそのまま識別結果とせず、多クラス判別器２３の出力を顔画像の違いを表現する特徴量として利用するので、学習人物に含まれない人物の顔画像を識別画像としても識別性能を発揮することができる。
【００９７】
＜４．多クラス判別器のコンポーネント化＞
ところで、人間が人の顔の類似を判断する場合、顔全体として似ているか否かを判定するだけでなく、例えば、目はサンプル人物Ａに似ているが、鼻はサンプル人物Ｂに似ており、口はサンプル人物Ｃに似ているなどと判断していることが多い。
【００９８】
そこで、顔画像識別装置１０においても、顔全体としての類似度だけでなく、顔のパーツ毎の類似度も含めて顔識別処理を実行できるように拡張する。
【００９９】
具体的には、リサイズ後のサンプル画像を額部分、目部分、鼻部分、および口部分の各パーツに分割する。分割する幅は、リサイズ後の顔画像が６４×６４画素の場合、例えば図１４に示すように、額部分を１乃至１４ライン、目部分を１５乃至３２ライン、鼻部分を３３乃至４５ライン、口部分を４６乃至６４ラインに分割する。
【０１００】
そして、図１５に示すように、顔の全体用多クラス判別器２３−１（多クラス判別器２３と同一）の学習に加えて、分割した各パーツに基づき、各パーツ用多クラス判別器２３−２乃至２３−５をそれぞれ個別に学習する。
【０１０１】
なお、登録処理時および認識処理時においても、それぞれリサイズ後の登録画像または識別画像を、額部分、目部分、鼻部分、および口部分の各パーツに分割し、顔全体のＫ次元スコアベクトルだけでなく、各パーツのＫ次元スコアベクトルも演算するようにする。
【０１０２】
このように、顔画像の全体用多クラス判別器２３−１だけでなく、顔画像の各パーツ用多クラス判別器２３−２乃至２３−５を用意し、それぞれの出力（Ｋ次元スコアベクトル）を連結するようにすれば、入力画像（登録画像または識別画像）に対してＫ（１＋Ｍ）次元スコアベクトルを得ることができる。ここで、Ｍは顔の分割数であり、いまの場合、Ｍ＝４である。したがって、この場合、登録画像および識別画像をより詳細に特徴付けることができる。よって、識別画像をより正確に識別することが可能になる。
【０１０３】
＜５．クラスラベルの他の例＞
ここまでは、クラスラベルとして、Ｋ人のサンプル人物のうちの誰であるかを示す識別情報（例えば、名前）をサンプル画像に付与していたが、サンプル人物の属性情報もクラスラベルとしてサンプル画像に付与し、それぞれについて多クラス判別器２３に学習させるようにしてもよい。サンプル人物の属性情報としては、例えば、人種、年齢区分、性別、メガネの有無など同一のサンプル人物であれば同じ属性に属するものが挙げられる。
【０１０４】
そして、識別情報をクラスラベルとして学習した多クラス判別器２３の出力に、各属性情報をクラスラベルとして学習した多クラス判別器の出力を連結すれば、識別情報のみをクラスラベルとした場合に比較し、登録画像および識別画像をより詳細に特徴付けることができる。よって、識別画像をより正確に識別することが可能になる。
【０１０５】
＜６．特徴量の次元選択＞
上述したように、顔画像の全体としての特徴量（スコアベクトル）はＫ次元であり、さらに、顔画像をパーツに分割して学習することにより連結した特徴量はＫ（１＋Ｍ）次元となり、さらに、属性情報も付加して学習すると、特徴量の次元の数は増加する。このように、入力画像の特徴量の次元の数が増加すると、入力画像をより詳細に特徴付けることができ、識別画像をより正確に識別することができる。
【０１０６】
ただし、特徴量の次元の数が増加すると、入力画像の特徴量として冗長である次元が含まれている可能性を否定できない。また、サンプル人物の数Ｋによっても、その次元の数は著しく増加し得る。
【０１０７】
そこで、特徴量の数多くの次元の中から、識別性能を効率的に発揮できるものを選択して利用することにする。この次元選択には、例えばシーケンシャルサーチ(Sequential Search)を採用することができる。
【０１０８】
シーケンシャルサーチの一種であるシーケンシャルフォワードサーチ(Sequential Forward Search)では、１つ次元を選択するに際し、学習サンプルの認識率が最も高い次元を選び、以降の次元を選択するに際しては、それまでに選択した次元と組み合わせて認識率が最も良い次元を１次元ずつ選ぶようにする。
【０１０９】
シーケンシャルサーチの一種であるシーケンシャルフロートサーチ(Sequential Float Search)では、特徴量の次元を１次元ずつ、増加したり削減したりして認識率が最も良い次元を選ぶようにする。
【０１１０】
このように、顔画像の識別に効率的ではない多クラス識別器から削除することにより演算量やその演算処理に用いるメモリを削減することができる。
【０１１１】
＜７．判別器の階層化＞
上述した特徴量の次元選択とは異なる手法により、多クラス判別器において判別するクラスの数、すなわち、特徴量の次元の数を削減する方法について説明する。
【０１１２】
具体的には、図１６に示すように、上層多クラス判別器４１（全体用多クラス判別器２３−１と各パーツ用多クラス判別器２３−２乃至２３−５）の後段に下層判別器４２を設ける。上層多クラス判別器４１が入力画像に対応するクラスを判別する（特徴量（Ｋ（Ｍ＋１）次元スコアベクトル）を演算する）ことに対し、下層判別器４２は、上層多クラス判別器４１から入力される２つの特徴量が同一人物のものであるか否かを判定するようにする。
【０１１３】
そもそも、ここまでに説明した多クラス判別器では入力画像（登録画像および識別画像）の特徴量が演算され、特徴量間の距離に応じて同一人物であるか否かが判定されているが、同一人物であると判定する距離の基準は、多次元空間に亘って一様であると仮定している。しかしながら、同一人物であると判定する距離の基準は、多次元空間に亘って一様であるとは限らない。
【０１１４】
そこで、下層判別器４２には、上層多クラス判別器４３から、同一人物の２枚の顔画像にそれぞれ対応する特徴量を入力したり、異なる人物の２人物の顔画像にそれぞれ対応する２つの特徴量を入力したりすることによって、それらが同一人物であるか否かを直接判別するブースティング学習を行う。
【０１１５】
なお、下層判別器４２のブースティング学習では、下層判別器４２を構成する弱判別器を学習する過程において特徴量の次元を選択することになるので、弱判別器の数Ｔを任意の数（次元削減後の特徴量の次元の数）に設定することにより、判別に採用する特徴量の次元を削減することができる。
【０１１６】
また、下層判別器４２で不採用とした特徴量の次元については、上層多クラス判別器４１においても削減することができる。
【０１１７】
このように、上層多クラス判別器４１の後段に下層判別器４２を設けた場合の画像識別は、以下の手順で行われる。すなわち、図１６に示すように、登録時において、複数の登録画像（図１６の入力Ａを含む）が上層多クラス判別器４１に入力されてそれぞれに対応する特徴量（特徴量Ａを含む）が演算され、登録データベースに登録される。
【０１１８】
認識処理時には、認識画像（図１６の入力Ｂ）が上層多クラス判別器４１に入力されてその特徴量Ｂが演算され、下層判別器４２に入力される。下層判別器４２には、登録データベースに登録されている各登録画像の特徴量が順次入力され、識別画像の特徴量Ｂと組み合わされて同一人物であるか否かのスコアが算出され、そのスコアが最も高い登録画像が識別画像と同一人物であると判断される。
【０１１９】
このように、判別器を階層化することで、より正確な判別を行うことができるようになるとともに、上層多クラス判別器の特徴量を選択的に削減することが可能となる。
【０１２０】
＜８．他の画像特徴量＞
本実施の形態においては、画像特徴量にピクセル差分特徴(Pix Dif Feature)を採用したが、他の画像特徴量を採用してもかまわない。
【０１２１】
採用可能な画像特徴量としては、例えば入力画像を主成分分析(PCA)処理して低次元化したものや、矩形特徴(Rectangle Feature)を挙げることができる。矩形特徴については、例えば、”“Robust Real-time Object Detection”, Viola 2001.”に開示されている
【０１２２】
図１７および図１８は、矩形特徴の説明する図である。
【０１２３】
矩形特徴は、図１７Ａ乃至図１７Ｄに示すように、入力画像上に、同一サイズの矩形領域を隣接して設け、各矩形領域の輝度値の総和を算出し、一方の矩形領域の輝度値の総和と他方の矩形領域の輝度値の総和との差を画像特徴量として利用する。
【０１２４】
例えば図１７Ａの例では、矩形領域１５４Ａ−１の輝度値の総和と、影を付けて示す矩形領域１５４Ａ−２の輝度値の総和との差が画像特徴量とされる。同様に、図１７Ｂの例では、矩形領域１５４Ｂ−１の輝度値の総和と、影を付けて示す矩形領域１５４Ｂ−２の輝度値の総和との差が画像特徴量とされる。このような２つの矩形領域からなるものを２矩形特徴と称する。
【０１２５】
図１７Ｃの例では、３つの矩形領域１５４Ｃ−１乃至１５４Ｃ−３が設けられ、矩形領域１５４Ｃ−１，１５４Ｃ−３の輝度値の総和と、影を付けて示す中央の矩形領域１５４Ｃ−２の輝度値の差が画像特徴量とされる。このような３つの矩形領域からなるものを３矩形特徴という。
【０１２６】
さらに、図１７Ｄの例では、４つの矩形領域１５４Ｄ−１乃至１５４Ｄ−４が設けられ、矩形領域１５４Ｄ−１，１５４Ｄ−３の輝度値の総和と、影を付けて示す矩形領域１５４Ｄ−２，１５４Ｄ−４の輝度値の総和との差が画像特徴量とされる。このような４つの矩形領域からなるものを４矩形特徴という。
【０１２７】
例えば、図１７Ｂに示された２矩形特徴を人の顔に適用する場合、例えば図１８に示すように、顔画像の主要パーツが覆われるように２つの矩形領域を設定する。図１７Ａに示された２矩形特徴、図１７Ｃに示された３矩形特徴、あるいは図１７Ｄに示された４矩形特徴を人の顔に適用する場合についても同様である。
【０１２８】
なお、上述したように、画像特徴量にピクセル差分特徴以外の、矩形特徴を採用してもよいが、ピクセル差分特徴を採用した方が、矩形特徴などの他の画像特徴量を採用した場合に比較して、演算量を減少させるとともに、その演算処理に用いるメモリを小さくすることができる。
【０１２９】
ところで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
【０１３０】
図１９は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。
【０１３１】
このコンピュータ２００において、CPU（Central Processing Unit）２０１，ROM（Read Only Memory）２０２，RAM（Random Access Memory）２０３は、バス２０４により相互に接続されている。
【０１３２】
バス２０４には、さらに、入出力インタフェース２０５が接続されている。入出力インタフェース２０５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部２０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部２０７、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記憶部２０８、ネットワークインタフェースなどよりなる通信部２０９、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア２１１を駆動するドライブ２１０が接続されている。
【０１３３】
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU２０１が、例えば、記憶部２０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース２０５及びバス２０４を介して、RAM２０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【０１３４】
コンピュータ（CPU２０１）が実行するプログラムは、例えば、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)等）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア２１１に記録して、あるいは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供される。
【０１３５】
そして、プログラムは、リムーバブルメディア２１１をドライブ２１０に装着することにより、入出力インタフェース２０５を介して、記憶部２０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部２０９で受信し、記憶部２０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM２０２や記憶部２０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【０１３６】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
【０１３７】
また、プログラムは、１台のコンピュータにより処理されるものであってもよいし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであってもよい。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであってもよい。
【０１３８】
なお、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【０１３９】
１０  画像識別装置，  １１  学習系，  １２  登録系，  １３  識別系，  ２１  学習サンプル入力部,  ２２  多クラス判別器学習部,  ２３  多クラス判別器，  ２４  登録画像入力部，  ２５  登録データベース，  ２６  識別画像入力部，  ２７  前処理部，  ２８  類似度判定部，  ４１  上層多クラス判別器，  ４２  下層判別器，  ２００  コンピュータ，  ２０１  CPU
【図１】
2011013732.tif 000009
【図２】
2011013732.tif 000010
【図３】
2011013732.tif 000011
【図４】
2011013732.tif 000012
【図５】
2011013732.tif 000013
【図６】
2011013732.tif 000014
【図７】
2011013732.tif 000015
【図８】
2011013732.tif 000016
【図９】
2011013732.tif 000017
【図１０】
2011013732.tif 000018
【図１１】
2011013732.tif 000019
【図１２】
2011013732.tif 000020
【図１３】
2011013732.tif 000021
【図１４】
2011013732.tif 000022
【図１５】
2011013732.tif 000023
【図１６】
2011013732.tif 000024
【図１７】
2011013732.tif 000025
【図１８】
2011013732.tif 000026
【図１９】
2011013732.tif 000027